在处理大数据量数据时，oracle数据库的索引是非常重要的。索引可以提高查询性能，但是如果索引设计不合理或者过度使用索引可能会降低性能。在处理大数据量数据时，可以通过重新建立索引和优化索引来提高查询性能。

以下是一些在处理大数据量数据时，使用ODBC连接Oracle进行索引重建与优化的一些建议：

确保索引设计合理：在处理大数据量数据时，需要确保索引设计合理。可以使用Oracle的sql Tuning Advisor工具来评估现有索引的性能并提出建议。根据建议重新设计或添加索引，以提高查询性能。

定期重新建立索引：随着数据量增加，索引可能会变得不再有效。因此，建议定期重新建立索引以保持查询性能。可以使用Oracle的DBMS_STATS包中的相关存储过程来重新收集索引统计信息。

使用索引合并：在处理大数据量数据时，可能会存在大量的索引。可以使用索引合并技术来减少索引的数量，从而提高查询性能。可以使用Oracle的SQL Tuning Advisor或SQL Access Advisor来评估和合并索引。

使用分区索引：对于大数据量数据，可以考虑使用分区索引来提高查询性能。分区索引可以将索引数据分散到不同的存储位置，从而减少查询时间。

使用索引提示：在处理大数据量数据时，可以使用索引提示来指定查询使用的索引。通过使用索引提示，可以确保查询使用最有效的索引，从而提高查询性能。

总的来说，在处理大数据量数据时，需要仔细评估索引的设计和性能，并根据需要重新建立和优化索引。通过合理设计和优化索引，可以提高查询性能并提升整体系统性能。