分页查询格式：
SELECT * from
(
SELECT A.*, ROWNUM RN
from (SELECT * from TABLE_NAME) A
WHERE ROWNUM <= 40
)
WHERE RN >= 21
其中最内层的查询SELECT * from TABLE_NAME表示不进行翻页的原始查询语句。ROWNUM <= 40和RN >= 21控制分页查询的每页的范围。
上面给出的这个分页查询语句，在大多数情况拥有较高的效率。分页的目的就是控制输出结果集大小，将结果尽快的返回。在上面的分页查询语句中，这种考虑主要体现在WHERE ROWNUM <= 40这句上。
选择第21到40条记录存在两种方法，一种是上面例子中展示的在查询的第二层通过ROWNUM <= 40来控制最大值，在查询的最外层控制最小值。而另一种方式是去掉查询第二层的WHERE ROWNUM <= 40语句，在查询的最外层控制分页的最小值和最大值。这是，查询语句如下：
SELECT * from
(
SELECT A.*, ROWNUM RN
from (SELECT * from TABLE_NAME) A
)
WHERE RN BETWEEN 21 AND 40
对比这两种写法，绝大多数的情况下，第一个查询的效率比第二个高得多。
这是由于CBO优化模式下，Oracle可以将外层的查询条件推到内层查询中，以提高内层查询的执行效率。对于第 ......
1、查找表的所有索引（包括索引名，类型，构成列）：
select t.*,i.index_type from user_ind_columns t,user_indexes i where t.index_name = i.index_name and t.table_name = i.table_name and t.table_name = 要查询的表
2、查找表的主键（包括名称，构成列）：
select cu.* from user_cons_columns cu, user_constraints au where cu.constraint_name = au.constraint_name and au.constraint_type = 'P' and au.table_name = 要查询的表
3、查找表的唯一性约束（包括名称，构成列）：
select column_name from user_cons_columns cu, user_constraints au where cu.constraint_name = au.constraint_name and au.constraint_type = 'U' and au.table_name = 要查询的表
4、查找表的外键（包括名称，引用表的表名和对应的键名，下面是分成多步查询）：
select * from user_constraints c where c.constraint_type = 'R' and c.table_name = 要查询的表
查询外键约束的列名：
select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键名称
查询引用表的键的列名：
select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键引用表的键� ......
物化视图是一种特殊的物理表，“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，应用的局限性大，任何对视图的查询，Oracle都实际上转换为视图SQL语
句的查询。这样对整体查询性能的提高，并没有实质上的好处。
Oracle最早在OLAP系统中引入了物化视图的概念。但后来很多大型OLTP系统中，发现类似统计的查询是无可避免，而这些查询操作如果很频繁，对整体数据库性能是很致命的
。于是Oracle开始不断的改进物化视图，使得其也开始合适OLTP系统。从Oracle 8i到现在，功能已经相对比较完备了。
本文是Oracle物化视图系列文章的第一篇，有两个主要目的，来体验一下创建ON DEMAND和ON COMMIT物化视图的方法。ON DEMAND和ON COMMIT物化视图的区别在于其刷新方法
的不同，ON DEMAND顾名思义，仅在该物化视图“需要”被刷新了，才进行刷新(REFRESH)，即更新物化视图，以保证和基表数据的一致性;而ON COMMIT是说，一旦基表有了COMMIT
，即事务提交，则立刻刷新，立刻更新物化视图，使得数据和基表一致。
1、第一个ON DEMAND物化视图
1.1、创建ON DEMAND物化视图
下面创建一个最简单的物化视图，这个物化视图的定� ......
/*不带任何参数存储过程(输出系统日期)*/
create or replace procedure output_date is
begin
dbms_output.put_line(sysdate);
end output_date;
/*带参数in和out的存储过程*/
create or replace procedure get_username(v_id in number,v_username out varchar2)
as
begin
select username into v_username from tab_user where id = v_id; --变量赋值
exception
when no_data_found then
raise_application_error(-20001,'ID不存在!');
end get_username;
......
在对数据库进行操作过程中我们可能会遇到这种情况，表中的数据可能重复出现，使我们对数据库的操作过程中带来很多的不便，那么怎么删除这些重复没有用的数据呢?
重复数据删除技术可以提供更大的备份容量，实现更长时间的数据保留，还能实现备份数据的持续验证，提高数据恢复服务水平，方便实现数据容灾等。 重复的数据可能有这样两种情况，第一种时表中只有某些字段一样，第二种是两行记录完全一样。Oracle数据库重复数据删除技术有如下优势：更大的备份容量、数据能得到持续验证、有更高的数据恢复服务水平、方便实现备份数据的容灾。
一、删除部分字段重复数据
先来谈谈如何查询重复的数据吧。
下面语句可以查询出那些数据是重复的：
select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1
将上面的>号改为=号就可以查询出没有重复的数据了。
想要删除这些重复的数据，可以使用下面语句进行删除
delete from 表名 a where 字段1,字段2 in
(select 字段1,字段2,count(*) from 表名 group by 字段1,字段2 having count(*) > 1)
上面的语句非常简单，就是将查询到的数据删除掉。不过这 ......
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初识 oracle 中的索引组织表
索引组织表（ IOT ）有一种类 B 树的存储组织方法。普通的堆组织表是以一种无序的集合存储。而 IOT 中的数据是按主键有序的存储在 B 树索引结构中。与一般 B 树索引不同的的是，在 IOT 中每个叶结点即有每行的主键列值，又有那些非主键列值。
如下图所示，在 IOT 所对应的 B 树结构中，每个索引项包括 < 主键列值，非主键列值 > 而不是 ROWID ，对于普通堆组织表， oracle 会有对应的索引与之对应，且分开存储。换句话说， IOT 即是索引，又是实际的数据。
普通表索引与表数据的对应关系
IOT 的索引项和表数据� ......
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