在Oracle中处理大数据量时，性能考量主要包括以下几个方面：
索引：为表中的列创建合适的索引可以大大提高查询性能。在处理大数据量时，索引的选择和使用至关重要，需要确保索引的覆盖性和选择性，并对查询频繁的列进行索引。
分区表：对大表进行分区可以提高查询性能和管理效率。使用分区表可以将数据按照一定的规则分割成多个分区，减少查询范围，加快查询速度。
统计信息：及时收集和更新表和索引的统计信息，可以帮助优化查询执行计划，提高查询性能。
查询优化：编写高效的SQL查询语句，避免使用不必要的连接和子查询，尽量减少IO操作和数据传输量，提高查询效率。
优化器参数：调整Oracle数据库的优化器参数，根据实际情况进行适当的优化，从而提高查询性能。
硬件资源：保证数据库服务器的硬件资源充足，包括CPU、内存和磁盘空间等，以确保数据库能够高效地处理大数据量。
综合考虑以上几个方面，并根据具体的应用场景和需求进行优化和调整，可以有效提升Oracle数据库处理大数据量时的性能。
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