Oracle 表内数据量少，但是查询速度很慢

优化方向

1.使用合适的索引：确保查询中涉及的字段有适当的索引。索引可以帮助数据库引擎快速定位和检索数据，提高查询效率。
2.避免使用通配符查询：尽量避免在查询条件中使用通配符 '%'，因为这样的查询会导致全表扫描，影响性能。
3.避免使用函数：在查询条件中避免使用函数，尽量在字段上使用函数，因为函数会使索引失效，导致全表扫描。
4.使用合适的连接方式：根据实际情况选择合适的连接方式，如 INNER JOIN、LEFT JOIN 等，避免使用不必要的连接，以减少数据集大小。
5.限制返回列的数量：只选择需要的列，避免选择所有列。减少返回列的数量可以减少数据传输量，提高查询效率。
6.分页查询：对于大数据量的查询，使用分页查询可以减少数据传输量，提高查询性能。
7.使用 EXISTS 替代 IN：在查询中使用 EXISTS 子查询而不是 IN 子查询，因为 EXISTS 子查询通常执行更快。
8.定期分析执行计划：通过分析查询的执行计划，可以了解数据库是如何执行查询的，从而找到优化的方法。

查询表情况

SELECT 
    --    * 
    TABLE_NAME, TABLESPACE_NAME, BLOCKS, NUM_ROWS
FROM USER_TABLES

重建Block

ALTER TABLE table_name MOVE;

ALTER TABLE table_name MOVE的作用

ALTER TABLE table_name MOVE; 是 Oracle 数据库中的一条 SQL 语句，用于重新组织表的存储结构，即移动表的数据存储位置。这个操作可以解决一些与表存储结构相关的问题，例如：
1.解决碎片化问题：在 Oracle 中，表数据的存储可能会发生碎片化，即数据分散存储在不同的数据块中，这可能导致查询性能下降。通过移动表，可以重新组织数据，减少碎片化，提高查询效率。
2.重新整理表空间：移动表可以帮助重新整理表所在的表空间，优化表的存储结构，减少存储空间的浪费。
3.重建索引：在移动表的过程中，可以选择重建表的索引，从而优化索引的存储结构，提高索引的性能。
移动表的原理是将表的数据重新组织，重新分配存储空间，将表的数据按照新的方式存储，以达到优化存储结构的目的。在执行这个操作之前，建议先备份表数据，以防意外发生。移动表可能会导致表的锁定和数据不可用，因此在生产环境中需要谨慎执行，并在低峰期进行操作

碎片化的原因

在数据库中，碎片化是指数据在存储过程中出现的不连续、分散的情况。碎片化可能会导致数据库性能下降、空间浪费等问题。碎片化出现的原因主要包括以下几点：
1.数据删除和更新：当数据库中的数据频繁删除或更新时，会导致数据页中出现空洞，即已删除或更新的数据所占用的空间不再被使用，造成碎片化。
2.表空间分配不当：如果表的数据量增长较快，而表空间没有得到及时扩展，会导致数据分散存储在不同的数据块中，产生碎片化。
3.数据插入顺序不规则：数据插入顺序不规则也会导致碎片化。如果数据插入的顺序不是按照表的主键或索引顺序，会造成数据在磁盘上不连续存储。
4.数据库重建或重组：数据库进行表重建、索引重建或数据重组等操作时，可能会引起数据碎片化。
5.表的存储结构不合理：表的存储结构设计不合理也会导致碎片化。如果表的数据量较大，但存储空间分配不足或分配不均匀，会导致碎片化问题。
解决碎片化问题的方法包括定期进行表的重组、重新组织数据、优化索引、合理分配表空间等。通过这些方法可以减少碎片化，提高数据库性能和空间利用率

oracle 数据很少但是block值很大，这是什么问题导致的

在 Oracle 数据库中，一个数据块（block）是数据库中最小的存储单位，通常大小为 8KB。如果数据库中的数据量很少，但是数据块的大小很大，可能是由以下几个原因导致的：
1.表的存储参数设置过大：在创建表时，可以设置表的存储参数，如 INITIAL、NEXT、PCTINCREASE、MINEXTENTS、MAXEXTENTS 等。如果这些参数设置过大，会导致每个数据块的大小变大，即使表中的数据量很少，每个数据块也会占用较大的空间。
2.表的初始分配空间过大：在创建表时，可以设置表的初始分配空间（INITIAL）过大，导致每个数据块的大小增大。即使表中数据量很少，数据库也会分配较大的空间给表。
3.表的数据存储不连续：如果表的数据存储是不连续的，即数据分散存储在不同的数据块中，可能会导致单个数据块的大小增大。这种情况通常是由于数据的插入、删除操作导致的碎片化。
4.表的存储参数设置不当：表的存储参数设置不当也可能导致数据块的大小增大。例如，如果表的 PCTFREE 参数设置过大，会导致数据块中留有较多的空闲空间，增大了单个数据块的大小。
为了解决数据很少但数据块很大的问题，可以通过以下方法进行优化：
1.检查表的存储参数设置，合理设置 INITIAL、NEXT、PCTFREE 等参数。
2.定期进行表的重组、重新组织数据，减少碎片化。
3.如果表的数据量确实很少，可以考虑重新设计表的存储结构，减小数据块的大小。
4.使用 Oracle 提供的分区表功能，将数据按照一定的规则分散存储，避免单个数据块过大