哦，那看起来是因为group by 的原因了，难道这个sql的结果集很大么？
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select count(*) c
from table
where column1= ......
and column2 = .......
and column3 in(.., .. , ..,)
and substr(trade_time,1,16) between '2009-01-01 01:01' and '2009-02-06 01:01 ;
你的oracle版本多少？如果是oracle9,在sqlplus中先执行这两个命令，然后执行你的sql看看
alter session set workarea_size_policy=manual;
--排序区设置为10M
alter session set sort_area_size=10240000;
如果能加快，证明确实是排序区的问题了。
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好吧，我谈谈我的看法
1，你问题中的sql语句所反映的业务逻辑好像就不合理，很明显 trade_time 这个列的精度是到秒的，按这个列进行分组然后求各组合计....我不清楚这代表什么情形的业务，需求是不是不合理？
2. 如果你数据量增长那么快，靠这个函数索引会很吃力，建议你考虑一下分区表吧。
总结一句话就是 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）
还有其他的
2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）
3 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）
4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）
5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）
6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）
7 数据处理
7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和第一点有点重复了）
7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）
8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）
9 大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）
10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）
11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）
总之就是离不开写 SQL ...
主要对大数据进行搜集和分析，对现在的发展形势有一个预判，像东莞金码这样的学校还会专门开设相关课程呢。
使用sqoop工具。
1、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。
2、例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key "a,b"就可以了。
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
你这个不好写。
一般写这个使用case when 或是 pivot，但得需要有分组或区别的字段值。但你的这个数据，没法处理。如果会员号+ID能标识一个联系方式，就可以处理了。
