1. minus(差集)与intersect(交集)

minus指令是运用在两个SQL语句上。它先找出第一个SQL语句所产生的结果,然后看这些结果有没有在第二个SQL语句的结果中,如果有的话,那这一笔资料就被去除,而不会在最后的结果中出现; 
如果第二个SQL语句所产生的结果并没有存在于第一个SQL语句所产生的结果内,那这笔资料就被抛弃。 
intersect指令是运用在两个SQL语句上,如果两个SQL语句的记录完全相同则显示相应记录,否则将不在结果中出现。
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2. 表空间(tablespace)、段(segment)、区段(extent)、块(block)的关系
1)表空间:是Oracle中的一个逻辑存储容器,位于存储层次体系的顶层,包含一个或多个数据文件。
2)段:占用存储空间的数据为对象,如表、索引、回滚段等;段由一个或多个区段组成。
3)区段:是文件中一个逻辑上连续分配的空间;区段由块组成。 
4)块:是Oracle中最小的空间分配单位;数据行、索引条目或临时排序结果就存储在块中;Oracle中常见的块大小:2K、4K、8K、16K(最大不能超过32K)。
5)它们之间的关系:数据库由一个或多个表空间组成,表空间由一个或多个数据文件组成,表空间包含段,段由一个或多个区段组成,区段则由连续的块组成。
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3. 数据库分析技术语句
分析表:  analyze table UNIT_PRE_CLAIM compute statistics;

分析索引:analyze index PK_UNIT_PRE_CLAIM_RELA_ID compute statistics;

分析列:  analyze table zl_yhjbqk compute statistics for columns hbs_bh;

分析索引列:analyze table zl_yhjbqk compute statistics for all indexed columns;
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4. ORACLE的优化器共有3种:
a. RULE (基于规则的优化器) 
。总是使用索引 
。总是从驱动表开始(from子句最右边的表) 
。只有在不可避免的情况下,才使用全表扫描

b. COST (基于成本的优化器) 
。需要表、索引的统计资料 
  Analyze table customer compute statistics; 
  Analyze table customer estimate statistics sample 5000 rows; 
。表中设置并行度、表分区

c. CHOOSE (选择性)
设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS. 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖.
为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer), 你必须经常运行analyze命令,以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关,如果table已经被analyze过, 优化器模式将自动成为CBO, 反之,数据库将采用RULE形式的优化器. 缺省情况下,ORACLE采用CHOOSE优化器, 为了避免那些不必要的全表扫描(full table
scan), 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器,而直接采用基于规则或者基于成本的优化器.注意: 在排序合并连接中不使用索引,如果查询返回两个表中大部分的数据快,那么CBO会认为全表扫描比索引扫描执行更快。 
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5. Hint的常用用法(注意/*和+之间不能有空格)
1)/*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化.

2)/*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.

3)/*+CHOOSE*/ 表明如果数据字典中有访问表的统计信息,将基于开销的优化方法,并获得最佳的吞吐量;
如果数据字典中没有访问表的统计信息,将基于规则开销的优化方法;

4)/*+ RULE*/ 表明对语句块选择基于规则的优化方法.

5)/*+ROWID(TABLE)*/ 提示明确表明对指定表根据ROWID进行访问.
例如: SELECT /*+ROWID(BSEMPMS)*/ * FROM BSEMPMS WHERE ROWID>='AAAAAAAAAAAAAA'

6)/*+INDEX(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引的扫描方法.

7)/*+INDEX_JOIN(TABLE INDEX_NAME)*/ 提示明确命令优化器使用索引作为访问路径.

8)/*+APPEND*/ 直接插入到表的最后,可以提高速度.
例如: insert /*+append*/ into test1 select * from test4;

如用hint指定使用某个索引
select /*+ index(表名) */ col1 from 表名;
select /*+ index(表名 索引名) */ col1 from 表名;
select /*+ index(a 索引名) */ col1 from 表名 a;
其中
TABLE_NAME是必须要写的,且如果在查询中使用了表的别名,在hint也要用表的别名来代替表名;
INDEX_NAME可以不必写,Oracle会根据统计值选一个索引;
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6. 位图索引
位图索引储存主要用来节省空间,减少ORACLE对数据块的访问,它采用位图偏移方式来与表的行ID号对应,采用位图索引一般是重复值太多的表字段。位图索引在实际密集型OLTP(数据事务处理)中用得比较少,因为OLTP会对表进行大量的删除、修改、新建操作,ORACLE每次进行操作都会对要操作的数据块加锁,所以多人操作很容易产生数据块锁等待甚至死锁现象。在OLAP(数据分析处理)中应用位图有优势,因为OLAP中大部分是对数据库的查询操作,而且一般采用数据仓库技术,所以大量数据采用位图索引节省空间比较明显。 
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7. 应该尽量避免出现left outer join, right outer join ,尤其是大表,大表更应该尽量避它作为外连接的驱动表

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8. 如获得完整的时间格式
select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from  dual;
select to_char(to_date('2008-06-24','yyyy-mm-dd'),'day') from dual; --可以转换成中文星期几
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9. 随机抽取前N条记录的问题
select * from (select * from tablename order by sys_guid()) where rownum < N;

抽取从N行到M行的记录,如从20行到30行的记录
select * from (select rownum id,t.* from table where ……
and rownum <= 30) where id > 20;

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10. 怎么样在ORACLE中定时运行存储过程
可以利用dbms_job包来定时运行作业,如执行存储过程,一个简单的例子,提交一个作业:
VARIABLE jobno number;
BEGIN
  DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno, 'ur_procedure;', SYSDATE, 'SYSDATE + 1');
  commit;
END;
之后,就可以用以下语句查询已经提交的作业 select * from user_jobs;
-------------------------------------------------------------------------------------------

11. 固定列数的行列转换
student  subject grade
-------- ------- -----
student1  语文   80
student1  数学   70
student1  英语   60
student2  语文   90
student2  数学   80
student2  英语   100
转换为: 
          语文  数学  英语
student1   80    70    60
student2   90    80    100
…… …… …… …… ……

语句如下:
Select Student,
       Sum(Decode(Subject, '语文', Grade, Null)) "语文",
       Sum(Decode(Subject, '数学', Grade, Null)) "数学",
       Sum(Decode(Subject, '英语', Grade, Null)) "英语"
  From Table
Group By Student
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12. 怎么样实现分组取前N条记录 (如获取每个部门薪水前三名的员工)
Select *
  From (Select Depno, Ename, Sal,
               Row_Number() Over(Partition By Depno Order By Sal Desc) Rn
          From Emp)
Where Rn <= 3;

本文转自:http://sakyone.iteye.com/blog/812000

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