oracle大数据量（千万界别）怎么优化查询，分区。

场景：
每天有100w条数据（大小为1G左右）插入一张表tableA中，每月1号凌晨清空tableB再把tableA中数据移植到tableB中，tableA和tableB位于同一个表空间tablespaceS(表空间32G左右，表空间不足时,
手工清空tableB)，查询历史数据时的做法是tableA union tableB,面对这样千万级别的数据查询，现在级别动不了！（数据库为oracle10g,查询功能实现技术为java）
问题：
在暂不考虑扩展磁盘空间的条件下（可用的剩余磁盘空间为32G左右），怎么做才能加快对数据的查询！分区？ 具体要怎么分？每天？

网络存储：光纤存储
数据库性能调整
表分区
合理索引
sql语句 调整

表分区具体怎么分？

表分区具体怎么分

你一个月搞一次数据，只要按照时间字段，每月1日到31日max分区就好了。
到时候数据迁移完毕，直接drop掉相应分区，速度很快的，也不用重新claim space。

你每月1号清空table B那么就是说你总共就保留2个月数据？那你在table A里保留2个月数据，然后每月1号把超出2个月的部分移到table B就完了，查询只要查table A。

使用luncene技术，然后数据库查询当天的数据，加上luncene生成的历史数据，这样能降低千万数据查询给数据库服务器带来的压力！

看问题好像楼主有两个表，一个表存一个月的数据，可以考虑改表名解决 。

这样就保留了三个月的数据了。

首先，硬盘32G空间，肯定是要扩充的，几千块钱的服务器硬盘，哪个公司也不算大事儿；

第二，union这个关键字在大数据量查询中，要避免使用。可以使用代码组合当日和历史查询结果；

第三，要增加报表服务器，专门为查询使用，每天要把当日的数据算好插入报表服务器供查询使用，真正查询的时候，只查报表服务器，根本不用碰原始数据（除非你的原始数据经常变化）。每次都把所有数据查一遍，性能肯定是不行的；

第四，表分区用在这个场景其实不太合适，一天100w条数据，确实不少，但也不算太多，没必要这么折腾。一个表的数据不上千万级，没必要考虑表分区。