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数据表百万级的数据量，其实还是不是很大的，建立合理的索引就可以解决了。建立分区表的话，是可以根据所分区的内容进行查询的，比如单独查询2011年度的记录，但是因为你已经有了一定的历史数据，所以相对比较麻烦，建议百度一下。另外也可以将数据导出，然后重新建立需要分区的表，在建表的同时进行分区，这样再单独把数据导入就自动分区了
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使用索引，使用精确定位条件筛选，使用子查询将数据量大的表筛选再进行多表连接查询，少使用模糊查询，注意条件的顺序等
1、使用两边加‘%’号的查询，Oracle是不通过索引的，所以查询效率很低。
例如：select count(*) from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%';
2、like '...%'和 like'%...'虽然走了索引，但是效率依然很低。
3、有人说使用如下sql，他的效率提高了10倍，但是数据量小的时候
select count(*) from lui_user_base where rowid in (select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%')
我拿100w跳数据做了测试，效果一般，依然很慢，原因：
select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%' 这条sql执行很快，那是相当的快，但是放到select count(*) from lui_user_base where rowid in（）里后，效率就会变的很慢了。
4、select count(*) from lui_user_base t where instr(t.user_name,'cs') 0
这种查询效果很好，速度很快，推荐使用这种。因为我对oracle内部机制不是很懂，只是对结果做了一个说明。
5、有人说了用全文索引，我看了，步骤挺麻烦，但是是个不错的方法，留着备用：
对cmng_custominfo 表中的address字段做全文检索：
1，在oracle9201中需要创建一个分词的东西：
BEGIN
ctx_ddl.create_preference ('SMS_ADDRESS_LEXER', 'CHINESE_LEXER');
--ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer'); 不用
end;
2，创建全文检索：
CREATE INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS ON cmng_custominfo(address) INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT PARAMETERS ('LEXER SMS_ADDRESS_LEXER');
3，查询时候，使用：
select * from cmng_custominfo where contains (address, '金色新城')1;
4，需要定期进行同步和优化：
同步：根据新增记录的文本内容更新全文搜索的索引。
begin
ctx_ddl.sync_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS');
end;
优化：根据被删除记录清除全文搜索索引中的垃圾
begin
ctx_ddl.optimize_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS', 'FAST');
end;
5，采用job做步骤4中的工作：
1)该功能需要利用oracle的JOB功能来完成
因为oracle9I默认不启用JOB功能，所以首先需要增加ORACLE数据库实例的JOB配置参数:
job_queue_processes=5
重新启动oracle数据库服务和listener服务。
2)同步 和 优化
--同步 sync:
variable jobno number;
BEGIN
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.sync_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'');',
SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');
commit;
END;
--优化
variable jobno number;
begin
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.optimize_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'',''FULL'');', SYSDATE, 'SYSDATE + 1');
commit;
END;
其中， 第一个job的SYSDATE + (1/24/4)是指每隔15分钟同步一次，第二个job的SYSDATE + 1是每隔1天做一次全优化。具体的时间间隔，可以根据应用的需要而定。
6，索引重建
重建索引会删除原来的索引，重新生成索引，需要较长的时间。
重建索引语法如下：
ALTER INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS REBUILD;
据网上一些用家的体会，oracle重建索引的速度也是比较快的，有一用家这样描述：
Oracle 的全文检索建立和维护索引要比ms sql server都要快得多，笔者的65万记录的一个表建立索引只需要20分钟，同步一次只需要1分钟。
因此，也可以考虑用job的办法定期重建索引。
一般最常用的大数据量优化：
1、创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选择哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。
2、创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。但是你的这张大表如果会频繁的进行update、insert等操作，索引会导致这些操作变慢。就有可能需要进行动态索引的使用。
3、优化复杂SQL；对复杂的SQL进行合理的优化，这个有时候也需要根据你的数据情况来优化，可以参考一些SQL语句优化方面的文档。
1、可以缩小到5张表，因为很多都是从一张表里取出来的数据；
2、不能子查询因为是要显示数据子查询只是查询条件；
3不能建立索引，因为这样会影响表的增删改，它里面都是导入进去的一次增加上千条都有可能；
4、定期结转是什么意思，表示没看懂。时间发的太长的话就算了；
5、定期结转的意思就是，将你要建立视图的几种表数据“转移”到一张新表里面去，不用视图查询。数据库全文检索是RDBMS自带的扩展功能，可以实现高速查询。全文检索建议搜索下关键字，什么lucene之类的就出来了。