在处理大数据统计时，使用ODBC连接Oracle的策略可以包括以下几个方面：
数据分块处理：在进行大数据统计时，可以将数据进行分块处理，每次处理一部分数据，减少一次性处理大量数据所带来的性能压力。可以通过SQL语句中的LIMIT和OFFSET关键字或者分页查询的方式来实现数据分块处理。
使用索引：在进行大数据统计时，使用合适的索引可以提高查询性能。通过分析查询的字段和条件，选择合适的索引来加快数据访问速度。
缓存查询结果：在进行大数据统计时，可以将查询结果缓存起来，避免重复查询同一组数据。可以使用缓存技术如Redis或Memcached来存储查询结果，提高查询性能。
优化SQL查询：在进行大数据统计时，优化SQL查询语句是非常重要的。可以通过分析查询执行计划，优化查询语句的性能，包括使用合适的索引、避免全表扫描等。
使用并行处理：在进行大数据统计时，可以使用并行处理来加快数据处理速度。可以通过Oracle中的并行查询和并行计算功能来实现数据处理的并发执行。
综上所述，对于大数据统计的处理，可以通过数据分块处理、使用索引、缓存查询结果、优化SQL查询和使用并行处理等策略来提高性能和效率。通过合理的设计和调优，可以更高效地处理大数据统计任务。
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