处理大数据归档时，使用ODBC连接Oracle数据库可以采取一些策略以优化性能和确保数据的安全性。以下是一些可能的策略：
使用分区表：将大数据归档到分区表中可以加快查询和数据访问的速度。可以根据日期范围或其他关键字段进行分区，以便更有效地管理和检索数据。
压缩数据：对归档数据进行压缩可以减少存储空间的占用，并提高数据传输和查询的效率。Oracle数据库提供了多种压缩技术，可以根据实际情况选择合适的压缩方法。
使用索引：在归档数据中创建适当的索引可以加快查询操作的速度。根据查询需求和数据访问模式，可以选择合适的索引类型和字段进行索引。
定期清理和归档数据：定期清理和归档不再需要的数据可以减少数据库的负担，提高整体性能。可以考虑将历史数据移动到归档表或存储过程中，并定期进行数据清理和维护操作。
数据分片和并行处理：对大数据归档操作进行分片和并行处理可以提高处理效率和并发性能。可以使用Oracle数据库的并行处理功能，将数据分成多个任务并同时处理，以加快数据归档的速度。
考虑数据安全性：在归档大数据时，要确保数据的安全性和保密性。可以通过使用适当的权限控制和加密技术，限制数据的访问范围，防止数据泄露和未经授权的访问。
综上所述，通过采取以上策略，可以更有效地处理大数据归档操作，并提高性能和安全性。同时，根据具体情况可以结合使用其他技术和工具，以实现更高效的数据管理和处理。
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