oracle 千万级大数据量的处理，怎么提高查询效率

oracle 千万级大数据量的处理，如何提高查询效率？
场景描述：
　　oracle数据库中有2张表，一张是tm_bus_realtime_log当前表　只有一当前一天的数据。数据量有几百万的数据。还有一张表，tm_bus_realtime_his历史表　进行了分区。每10天一分区。每个月有3个分区。整个历史表有几亿的数据量。每个分区有千万条数据。
问题描述：
　　在从历史表的分区中，查询数据时，很慢，由于数据量非常大，如果想查询几天的数据更慢？应该如何提高查询的速度？

　　请各位大牛指点，不胜感激！ Oracle 大数据 历史
[解决办法]
改成一天一个分区
[解决办法]
tm_bus_realtime_his ，如果是给报表用的，最好一天一个分区。

另外，允许的话，最好 对历史数据 进行清理，比如只保存2年的数据。
[解决办法]
依据计划看看索引建的合适不？
[解决办法]

引用:

tm_bus_realtime_his ，如果是给报表用的，最好一天一个分区。

另外，允许的话，最好 对历史数据 进行清理，比如只保存2年的数据。

另外，如果你的查询条件中，除了时间，如果还有其他的字段，那就要相应的建上本地索引
[解决办法]
关键看你的where条件是什么样子。
[解决办法]
如果历史表数据不更改的话，可以考虑在时间字段建立一个trunc(XX)位图函数索引,查询的时候再指定分区。
[解决办法]
表分区了、那索引分区了没？

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