千万级数据查询sql优化

SELECT T.ID,
P.TEST_SCHEME_NAME,
PI.ITEM_NAME,
E.TEST_POINT_NAME,
T.SAM_NO,
T.UPCODE,
T.ERR_VALUE,
to_char(t.DATATIME, 'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'),
M.DATAQW,
M.DATASD,
M.DATAQY,
M.DATAGZ,
M.DATAYW,
M.DATAYX,
E.TEST_V,
E.TEST_I,
E.POWER_FACTOR,
T.TESTRESULT
FROM TD_METER_BASEERROR_RSLT T
JOIN MT_TEST_ENVIRONMENT M
ON T.ENV_ID = M.ENV_ID
JOIN P_TEST_SCHEME P
ON T.SCHEMEID = P.TEST_SCHEME_ID
JOIN P_POINT_BASE_ERR E
ON T.SCHEMEPOINTID = E.TEST_POINT_ID
JOIN K_TASK_SAM S
ON T.SAM_NO = S.ASSET_NO
JOIN P_ITEM_POINT PI
ON T.SCHEMEITEMID = PI.ITEM_POINT_ID
WHERE 1 = 1
AND T.BASE_NO = '10001'
AND P.SCHEMETYPE = '01'
AND P.TEST_SCHEME_ID = '100000'
AND S.MANUFACTURER = '001'
AND S.ASSET_NO in ('160813000017')
AND S.LOT_NO = '1000'
AND to_char(t.DATATIME, 'yyyy-mm-dd') >= '2017-11-01'
AND to_char(t.DATATIME, 'yyyy-mm-dd') <= '2017-11-01'
order by t.DATATIME desc
查询速度巨慢，sql应该怎么优化才能提高查询速度

查询的几个字段建索引、创建视图

AND to_char(t.DATATIME, 'yyyy-mm-dd') >= '2017-11-01'
AND to_char(t.DATATIME, 'yyyy-mm-dd') <= '2017-11-01'

to_char(t.DATATIME, 'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'),

这些换掉

AND S.ASSET_NO in ('160813000017')

是否考虑分区，我看有时间查询可以考虑按日期进行时间分区，然后对于是否可以有些字段是否需要加索引，还有根据数据进行分析是加什么样的索引，是否需位图索引或者B树索引，其次分析大小表的问题，以及where条件根据数据量进行分析

根据你的查询语句来说，应该是主表数据比较大而已。根据你的这个问题，也不知道，你的需求是什么，查询的频率高不，每天会插入多少条数据，都不清楚，如果每天都会插入很多，如要只要一些汇总性的数据，可以提前生成等。方法还是蛮多的，看你的需求是什么了，单纯的一条语句慢，还是不好处解决方案的，

1.用到的表关联字段都创建索引
2.S.ASSET_NO in ('160813000017') 换成 S.ASSET_NO= '160813000017'
3.AND to_char(t.DATATIME, 'yyyy-mm-dd') >= '2017-11-01'
AND to_char(t.DATATIME, 'yyyy-mm-dd') <= '2017-11-01' 换成 between and