测试环境基本信息：
OS：Windows XP sp3
DB：Oracle 9.2.0.1 未启用归档
DB重做日志文件大小：100MB
硬盘型号：SAMSUNG HD161GJ（SATA-300,160G,7200rpm,8M cache）
CPU：Intel Core2 E8400（3.0G）
内存：2G
通过HD Tune得到的硬盘基本测试信息，
IOPS：66
读取：90MB/s
写入：82MB/s
测试表脚本：
create table T_EMPLOYEE
(
ID NUMBER(10) not null,
NAME VARCHAR2(20) not null,
CREATE_DATE DATE default sysdate not null,
BIRTHDAY DATE,
ADDRESS VARCHAR2(200),
EMAIL VARCHAR2(200),
MOBILEPHONE VARCHAR2(11),
TELEPHONE &nbs ......
事关CUBE ROLLUP GROUPING SETS（1）
原文引自： 聚合是数据仓库的基础。为了提高聚合的性能。Oracle提供了Group By 条款的扩展。
1． CUBE, ROLLUP扩展
2． 3个grouping函数
3． Grouping set扩展
CUBE ROLLUP GROUPING SETS对SQL的扩展使得查询和报告都变得简单和迅速。Rollup计算诸如sum count max min avg的函数，增加了聚合的级别.CUBE是一个类似ROLLUP的扩展，使得可以用一个语句计算所有可能的聚合。CUBE可以通过单条生成Cross-tabulation（交叉报表）报告的信息。CUBE，ROLLUP，GROUPING SETS扩展令你可以精确的对你感兴趣的group by 条款进行grouping。不运行cube操作也可以高效的从多个维度进行分析。计算一个full cube将会带来很高的负载，所以将cube替换为grouping sets可以明显地提高性能。CUBE ROLLUP GROUPING SETS可以生成单个结果集，等效于UNION ALL。为了提高性能，CUBE, ROLLUP, and GROUPING SETS可以并行进行：多进程同时运算所有的语句。这种功能使得聚合计算更加高效，因此提高了数据库性能和可测性。
Analyzing Ac ......
表类型：
1堆组织表（heap organized table）：这些就是“普通”的标准数据库表。数据以堆的方式管理。堆（heap）是一组空间，以一种有些随机的方式使用。
2索引组织表（index organized table）：这些表按索引结构存储。这就强制要求行本身有某种物理顺序。索引组织表IOT中，数据要根据主键有序地存储。
3索引聚簇表（index clustered table）：聚簇（cluster）是指一个或多个表组成的组，这些表物理地存储在相同的数据库块上，有相同聚簇键值的所有行会相邻地物理存储。
这种结构可以实现两个目标。
首先，多个表可以物理地存储在一起。一般而言，你可能认为一个表的数据就在一个数据库块上，但是对于聚簇表，可能把多个表的数据存储在同一个块上。
其次，包含相同聚簇键值（如DEPTNO=10）的所有数据会物理地存储在一起。这些数据按聚簇键值“聚簇”在一起。聚簇键使用B*树索引建立。
4散列聚簇表（hash clustered table）：这些表类似于聚簇表，但是不使用B*树索引聚簇键来定位数据，散列聚簇将键散列到聚簇上，从而找到数据应该在哪个数据库块上。
在散列聚簇� ......
在Oracle中的树形操作
1.取子节点及路径(正树):
select t.id ,t.code, t.name ,t.pid
,SYS_CONNECT_BY_PATH(t.id,'.')||'.' as IdPath
from tas_catalog t
--where id!=110
start with id=110
connect by pid = prior id
order siblings by id
2.取各级父节点(倒树)：
select t.id ,t.code, t.name ,t.pid
,SYS_CONNECT_BY_PATH(t.id,'.')||'.' as IdPath --路径从反的
from tas_catalog t
--where id!=110
start with id=110
connect by id = prior pid
order siblings by id
无论正树还是倒树, 关键就在于connect by的条件.
正树: 必须是 ‘父’= prior ‘子’
倒树: 必须是 ‘子’= prior ‘父’ ......
总结了一下删除重复记录的方法，以及每种方法的优缺点。
假设表名为Tbl，表中有三列col1，col2，col3，其中col1，col2是主键，并且，col1，col2上加了索引。
1、通过创建临时表
可以把数据先导入到一个临时表中，然后删除原表的数据，再把数据导回原表，SQL语句如下：
creat table tbl_tmp (select distinct* from tbl);
truncate table tbl;//清空表记录
insert into tbl select * from tbl_tmp;//将临时表中的数据插回来。
这种方法可以实现需求，但是很明显，对于一个千万级记录的表，这种方法很慢，在生产系统中，这会给系统带来很大的开销，不可行。
2、利用rowid
在oracle中，每一条记录都有一个rowid，rowid在整个数据库中是唯一的，rowid确定了每条记录是oracle中的哪一个数据文件、块、行上。在重复的记录中，可能所有列的内容都相同，但rowid不会相同。SQL语句如下：
delete from tbl where rowid in (select a.rowid from tbl a, tbl b where a.rowid>b.rowid and a.col1=b.col1 and a.col2 = b.col2)
如果已经知道每条记录只有一条重复的，这个sql语句适用。但是如果每条记录的重复记录有N条，这个N是未知的，就要考虑适用下面这种方法了。
3、� ......
ORACLE 10 学习笔记-第2节-命令。
1. inner join / left join/ right join / full join
select a.dname, b.ename from dept a, emp b where a.deptno=b.deptno and a.deptno=10;
select a.dname, b.ename from dept a inner join emp b
on a.deptno=b.deptno and a.deptno=10;
select dname,ename from dept natural join emp;
select a.dname,b.ename from dept a left join emp b
on a.deptno=b.deptno and a.deptno=10;
select a.dname, b.ename from dept a right join emp b
on a.deptno=b.deptno and a.deptno=10;
select a.dname, b.ename from dept a, emp b where a.deptno=b.deptno(+) and b.deptno(+)=10;
2. 单行子查询
select ename,sal,deptno from emp where deptno=
(select deptno from emp where ename='scott');
select ename,job,sal,deptno from emp where job in
(select distinct job from emp where deptno=10);
select ename,sal,deptno from emp where sal>all
(select sal from emp where deptno=30);
3.建立触发器
create [or replace] trigger grigger_name
timing event1 [or event2 or event3]
on table_name
pl ......
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