規模定性
11 億行在當前硬件下不算海量（單表幾百 GB）。單機 SSD + 足夠內存可直接全表掃描，若追求極致性能再考慮分庫分表。
物理存儲優化
- 分區表：按時間/業務鍵 Range/Hash 分區，將數據分散到多個 Tablespace（不同物理磁盤），並行 I/O。
- 索引與數據分離：索引放快速存儲（NVMe），數據放大容量 HDD。
- 壓縮：
COMPRESS FOR OLTP 或 Hybrid Columnar Compression (Exadata) 降低 I/O。
邏輯存儲設計
- 合理範式化/反範式化，避免過度 Join。
- 熱點列單獨建表（垂直拆分）。
查詢優化核心
- 全表掃描不可避免：若每次查 11 億行，無索引可用，只能堆硬件（並行查詢
PARALLEL、In-Memory Column Store）。
- 點查/範圍查：嚴格遵循 SARGable 原則，建立合適索引（B-tree、Bitmap、Composite），避免隱式轉換、函數包裹列。
- 分區裁剪：查詢條件包含分區鍵，自動跳過無關分區。
總結：11 億行首看「怎麼查」，再定存儲策略；盲目分庫分表反增維護負擔。
