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。
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。
1、创建测试表，
createtabletest_date(idnumber,valuedate);
2、插入测试数据
insertintotest_datevalues(1,sysdate);
insertintotest_datevalues(2,sysdate-100);
insertintotest_datevalues(3,sysdate-55);
commit;
3、查询表中全量数据，selectt.*,rowidfromtest_datet;
4、编写sql，更新date类型的value字段值为：2010-12-14；
updatetest_datesetvalue=to_date('2010-12-14','yyyy-mm-dd')whereid=3;
commit;
5、再次查询sql，可以发现id为3的value值已变化;selectt.*,rowidfromtest_datet;
