Oracle 小知识点，面试官常问

一、 count(1)与count(*),count(列明)区别

执行效果：

1.  count(1) and count(*)

当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！ 
从执行计划来看，count(1)和count(*)的效果是一样的。 但是在表做过分析之后，count(1)会比count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。 
 
如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。 
因为count(*),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，用count(*)，sql会帮你完成优化的 因此：count(1)和count(*)基本没有差别！ 
 
2. count(1) and count(字段)
两者的主要区别是
（1） count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。
（2） count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。 
转自：http://www.cnblogs.com/Dhouse/p/6734837.html

3.count(*) 和 count(1)和count(列名)区别  

执行效果上：  
count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL  
count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL  
count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

执行效率上：  
列名为主键，count(列名)会比count(1)快  
列名不为主键，count(1)会比count(列名)快  
如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于 count（*）  
如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的  
如果表只有一个字段，则 select count（*）最优。

 

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二、 in 和 exists的区别

in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；

例如：表A(小表)，表B(大表)

select * from A where cc in(select cc from B)　　-->效率低，用到了A表上cc列的索引；

select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)　　-->效率高，用到了B表上cc列的索引。

相反的：

select * from B where cc in(select cc from A)　　-->效率高，用到了B表上cc列的索引

select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)　　-->效率低，用到了A表上cc列的索引。

 

2、not in 和not exists

not in 逻辑上不完全等同于not exists，如果你误用了not in，小心你的程序存在致命的BUG，请看下面的例子：

create table #t1(c1 int,c2 int);

create table #t2(c1 int,c2 int);

insert into #t1 values(1,2);

insert into #t1 values(1,3);

insert into #t2 values(1,2);

insert into #t2 values(1,null);

 

select * from #t1 where c2 not in(select c2 from #t2);　　-->执行结果：无

select * from #t1 where not exists(select 1 from #t2 where #t2.c2=#t1.c2)　　-->执行结果：1　　3

正如所看到的，not in出现了不期望的结果集，存在逻辑错误。如果看一下上述两个select 语句的执行计划，也会不同，后者使用了hash_aj，所以，请尽量不要使用not in(它会调用子查询)，而尽量使用not exists（它会调用关联子查询）。如果子查询中返回的任意一条记录含有空值，则查询将不返回任何记录。如果子查询字段有非空限制，这时可以使用not in，并且可以通过提示让它用hasg_aj或merge_aj连接。

如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。

 

3、in 与 = 的区别

select name from student where name in('zhang','wang','zhao');

与

select name from student where name='zhang' or name='wang' or name='zhao'

的结果是相同的。

 

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三、表的分区类型说明

A.创建range分区，一般用于日期化处理，range分区可以很好的管理基于日期来分区的数据 
创建一个新用户ls 
SYS@LEO> create user ls identified by ls; 
SYS@LEO> grant dba to ls; 
SYS@LEO> conn ls/ls 
创建样本数据表 
create table liusheng (orderid number(10),name varchar2(10),ls_date date); 
insert into liusheng values (1,'ls1',to_date('1981-01-02','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls2',to_date('1998-01-03','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls3',to_date('1999-01-04','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls4',to_date('2000-01-05','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls5',to_date('2000-01-06','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls6',to_date('2001-01-07','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls7',to_date('2001-01-08','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls8',to_date('2002-01-09','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls9',to_date('2002-01-10','yyyy-mm-dd')); 
insert into liusheng values (1,'ls10',to_date('2011-01-11','yyyy-mm-dd')); 
创建range分区表 
create table liusheng_part 
partition by range (ls_date) 
( 
partition liusheng_part_1999_1 values less than (to_date('1999-01-01','yyyy-mm-dd')) , 
partition liusheng_part_2000_1 values less than (to_date('2000-01-01','yyyy-mm-dd')) , 
partition liusheng_part_2001_1 values less than (to_date('2001-01-01','yyyy-mm-dd')) , 
partition liusheng_part_2002_1 values less than (to_date('2002-01-01','yyyy-mm-dd')) , 
partition liusheng_part_2003_1 values less than (to_date('2003-01-01','yyyy-mm-dd')) , 
partition other values less than (maxvalue) 
) 
as select * from liusheng; 
查看分区 
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_1999_1); 
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2000_1); 
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2001_1); 
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2002_1); 
select * from liusheng_part partition (liusheng_part_2003_1); 
select * from liusheng_part partition (other); 

B.创建hash分区，利用hash函数打散某列使数据均匀分布，一般用于均衡I/O，缺点数据不容易管理，哈希分区不能DROP、SPLIT 以及MERGE分区 
我们创建了拥有10个分区的哈希分区表“LIUSHENG_HASH” 
LS@LEO> create table liusheng_hash partition by hash(object_id) partitions 10 as select * from dba_objects; 
hash分区所占用的区个数，看每个分区占用的个数都差不多，说明数据还是比较均匀分布的 
缺点：hash列上数值不能有太多的重复值，否则会导致数据分布不均匀 
select partition_name,count(*) from user_extents where segment_name='LIUSHENG_HASH' group by partition_name; 
PARTITION_NAME                   COUNT(*) 
------------------------------ ---------- 
SYS_P27                                 3 
SYS_P26                                 3 
SYS_P22                                 2 
SYS_P28                                 3 
SYS_P29                                 2 
SYS_P21                                 2 
SYS_P23                                 3 
SYS_P25                                 3 
SYS_P30                                 2 
SYS_P24                                 3 
select count(*) from liusheng_hash; 

COUNT(*) 
---------- 
       9860 

C.创建list分区，一般用于数据可枚举，有限个值，可以考虑列表分区，例如国家名字，按州来分区 
创建list分区表，我们按国家来分别存放在不同的州，每个州是一个分区 
create table liusheng_list 
(city_id NUMBER(5), 
city_name VARCHAR2(30), 
city_state VARCHAR2(20), 
city_amount NUMBER(10) 
) 
partition by list (city_name) 
( 
partition  asia VALUES('china','japan'), 
partition  europe VALUES ('germany','italy'), 
partition  africa VALUES('libya','brazil'), 
partition  other  VALUES(DEFAULT)              --默认分区 
); 
插入数据 
insert into liusheng_list values(1,'china','asia',100); 
insert into liusheng_list values(2,'germany','europe',101); 
insert into liusheng_list values(3,'libya','africa',102); 
insert into liusheng_list values(4,'liusheng_city','other',103); 
查看数据 
LS@LEO> select * from liusheng_list; 

   CITY_ID COUNTRY_NAME                   STATE                CITY_AMOUNT 
---------- ------------------------------ -------------------- ----------- 
          1 china                                               asia                         100 
          2 germany                                      europe                       101 
          3 libya                                                 africa                       102 
          4 liusheng_city                                 other                        103 

补充：分区之优势 
分区技术实质可以把数据分摊到不同的物理位置，增加I/O负载，提高检索效率。 
可用性：分区表可以跨越表空间，而普通表则不然，好处就是如果表的一个分区损坏，其他分区不会受到影响我们只需要修复损坏的分区即可

 

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四、sqlloader 的参数

errors -- 允许的错误记录数，可以用他来控制一条记录都不能错

rows -- 多少条记录提交一次，默认为 64 skip -- 跳过的行数，比如导出的数据文件前面几行是表头或其他描述

Fields terminated by ‘|’  -- 数据中每行记录用 "," 分隔

Optionally enclosed by ‘“’  -- 数据中每个字段用 '"' 框起，比如字段中有 "," 分隔符时 

 

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五、触发器的触发类型：

 (如果一条insert语句在一个表中插入500行, 那么这个表的

语句级触发器只执行一次, 而

行级触发器要执行500次)

可以按字面意思理解: 行级触发器针对行, 语句级触发器针对语句(一个语句可以包含多行).

 

触发器是有一个事件隐藏式调用的，它的作用是监听对数据库对象的操作，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，也可以实现级联运算。

 

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