上亿数据的查询插入速度如何提升

大家好，我最近在做一个项目，其中有张表（A表）中数据量上亿条，为两年的数据，里面有个日期字段，现在我想建一个新表（B）表，然后将A中的数据按月统计查询后插入B中，基本上每个月都是在一百万到300万条数据的样子。两年的数据，总共是24条sql，且每条sql后都加了commit，但是出现的问题是，前两条执行速度比较快，几分钟就ok了，但是越到后面越慢，甚至超过两小时。我所建立的表空间每次扩充是512M的，可以说也不需要扩充了，因为我直接划分了20G的容量，目前我没找到问题所在，希望大家能给点建议，提高一下执行效率。A表中索引都建过了。

根据描述，觉得不是你A表统计语句的问题。
是B表插入的问题。
B表如果有索引或唯一性验证，那么插入越来越慢是肯定的。
你可以做个简单的测试，比如24条SQL，建24个表，执行插入，看看具体效率。
如果24张表速度都是平均，那么就是插入问题。
如果24张表速度都很慢，那么是A表查询问题。
如果有慢有快，才是表空间一类的问题。

非常谢谢tfwin2的热心解答，我明天回公司试试。如果还有朋友有其他见解，请发表出来，我们可以相互学习

建议贴上SQL语句，将A中的数据按月统计查询后插入B中，那么B最终结果是24条记录吗？

我觉着你是不是建成分区表，按照月份分区，试试

1、建议你将B表建成分区表（按月分区）
2、insert的时候使用 append insert 方式
3、在append insert是同时使用并行操作

应该是A表的查询速度引起的,开始几百万的数据查询起来会比较快,越到后面越慢.
还有如果B表要建索引的话,最好是等数据都插入以后再建索引.
用SQLLoard的方式应该会快些

1根据你的情况描述，查询速度应该是足够快，但插入速度较慢
2B表按照月份建立分区，每次按月统计出来的数据插入到新的分区中

这样的数据一般建表的时候采用表分区的最好的选择。
每条sql以rownum划分的？可以考虑换下其他索引列区分。
大量数据更改索引维护是个相当耗费资源的操作，B表可以先删除索引。
可以看看是否打开了自动维护统计信息或自动整理，可以考虑关掉；数据量变化过大可能触发类似操作。

如果b的最终结果就是24条记录的话，那么无论如何都不会是b插入的速度问题。
应该是a的查询问题！