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首先要区分具体情况，虽然表里有几百万几千万的数据量，但是update是同时update这几百万条的数据呢？还是只更新其中某几条？ 更新的数据量不同，解决方案自然也就有差异。同时update几百万数据，这个sql的性能影响在于数据库会做回滚段，以便异常时rollback。由于数据量大，性能就浪费在回滚段上了。 所以有2个方案供参考：
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1. update时 ，禁用回滚段的生成，跟你前面说的nologing应该是一个意思
2. 分批更新，比如每更新10W条数据，就执行一次commit，这样效率也会比原来的要快。
方法一：
采用存储过程，使用循环，限制更新的条数，效率不是很高。。
方法二：
建立和目标表一样的结构的临时表（基于事务的临时表，保证主键一样），使用视图更新的操作。
update( select a.A列,b.A列 from t1 a,temp_t1 b where a.id=b.id) set a.A列=b.A列
方法三：
同样的使用临时表，根据插入产生的日志少于update的日志的办法，使用
truncate table t1;
create table t1 as select * from temp_t1;
工具/材料
ORACLE SQL Developer
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首先我们打开ORACLE SQL Developer工具，来看一下我们接下来要操作的表的结构，如下图所示
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然后先执行的是数据的插入操作，在ORACLE中，插入数据用insert语句，如下图所示
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如果查询数据就需要使用select语句了，如下图所示，运用select语句的时候可以指定列名
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接下来看一下如何更新数据，在Oracle中更新数据可以运用update语句，如下图所示，更新的时候需要限定更新条件
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在进行更新的时候，如果你没有指定更新条件的话，那么就会进行全表数据的更新，如下图所示
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接下来看一下数据的删除操作，删除操作运用delete语句即可，需要通过where条件指定删除哪些数据，如下图所示
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最后要提醒大家，如果进行删除的时候不指定where条件的话，就会把整张表的数据都删除掉了，如下图所示
1、创建测试表，
create table test_date(id number, value date);
2、插入测试数据
insert into test_date values(1,sysdate);
insert into test_date values(2,sysdate-100);
insert into test_date values(3,sysdate-55);
commit;
3、查询表中全量数据，select t.*, rowid from test_date t;
4、编写sql，更新date类型的value字段值为：2010-12-14；
update test_date set value = to_date('2010-12-14','yyyy-mm-dd') where id = 3;
commit;
5、再次查询sql，可以发现id为3的value值已变化; select t.*, rowid from test_date t;
操作步骤如下：
准备数据:在excel中构造出需要的数据
2.将excel中的数据另存为文本文件(有制表符分隔的)
3.将新保存到文本文件中的数据导入到pl*sql中
在pl*sql中选择tools--text
importer,在出现的窗口中选择"Data
from
Textfile",然后再选择"Open
data
file",
在弹出的文件选择框中选中保存有数据的文本文件，此时将会看到data
from
textfile中显示将要导入的数据
4.在configuration中进行如下配置
注:如果不将"Name
in
header"勾选上会导致字段名也当做记录被导入到数据库中，从而导致数据错误
5.点击data
to
oracle，选择将要导入数据的表，并在fields中将文本中的字段与表中的字段进行关联
6.点击import按钮进行导入
7.查看导入的数据
OK,至此数据导入成功。