数据库方向
oracle
1.oracle分页是如何实现的
Oracle中的表，除了我们建表时设计的各个字段，其实还有两个字段（此处只介绍2个），分别是ROWID（行标示符）和ROWNUM（行号），即使我们使用DESCRIBE命令查看表的结构，也是看不到这两个列的描述的，因为，他们其实是只在数据库内部使用的，所以也通常称他们为伪列（pseudo column）。
我们只要将行号查询出来生成一个结果集，然后再从这个结果集中，选择行号大于我们设定的那个值就可以了，分页查找的写法：
内层控制需要查询多少行的数据
外层控制从内层查询显示到的数据最小行数
select *
from (select p.*, rownum rn
from (select ziduan from table_name) p
where rownum <= to_number('start') * to_number('count'))
where rn >= (to_number('start') - 1) * to_number('count') + 1
2. oracle索引在什么时候会失效
Oracle 索引的目标是避免全表扫描，提高查询效率，但有些时候却适得其反。
例如一张表中有上百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这可能是oracle索引失效造成的。oracle索引有一些限制条件，如果你违反了这些索引限制条件，那么即使你已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。 下面就是总结的能使Oracle索引失效的七大限制条件。
1. 没有 WHERE 子句
2. 使用 IS NULL 和 IS NOT NULL
SELECT ... FROM emp WHERE comm IS NULL; comm 列的索引会失效
3. WHERE 子句中使用函数
如果没有使用基于函数的索引，那么 where 子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。例如：
select * from staff where trunc(birthdate) = '01-MAY-82';
但是把函数应用在条件上，索引是可以生效的，把上面的语句改成下面的语句，就可以通过索引进行查找。
select * from staff where birthdate < (to_date('01-MAY-82') + 0.9999);
注意：对于 MIN, MAX 函数，Oracle 仍然使用索引。
4. 使用 LIKE ‘%T’ 进行模糊查询
5. WHERE 子句中使用不等于操作
不等于操作包括：<>, !=, NOT colum >= ?, NOT colum <= ?
对于这个限制条件可以通过 OR 替代，例如： colum <> 0 ===> colum>0 OR colum<0
6. 等于和范围索引不会被合并使用
SELECT emp_id, emp_m, salary_q ... FROM emp WHERE job='manager' AND deptno>10
job 和 deptno 都是非唯一索引，这种条件下 oracle 不会合并索引，它只会使用第一个索引。
7. 比较不匹配数据类型
dept_id是一个varchar2型的字段，在这个字段上有索引，但是下面的语句会执行全表扫描。
select * from dept where dept_id = 900198;
这是因为 oracle 会自动把 where 子句转换成 to_number(dept_id)=900198，相当于使用函数，这样就限制了索引的使用。正确写法如下：
select * from dept where dept_id = '900198';
3. merge是什么
Merge的语法例如以下：
MERGE [hint] INTO [schema .] table [t_alias] USING [schema .]
{ table | view | subquery } [t_alias] ON ( condition )
WHEN MATCHED THEN merge_update_clause
WHEN NOT MATCHED THEN merge_insert_clause;
MERGE是什么，怎样使用呢？让我们先看一个简单的需求：
需求是，从T1表更新数据到T2表中。假设T2表的NAME 在T1表中已存在，就将MONEY累加，假设不存在。将T1表的记录插入到T2表中。
大家知道，在等价的情况下，一定需要至少两条语句，一条为UPDATE，一条为INSERT,并且语句中必需要与推断的逻辑，或者写在存储过程中，假设是单条语句，就要写全条件。
写在UPDATE和INSERT的语句中，显的比較麻烦并且易出错。假设了解MERGE，我们能够不借助存储过程，直接用单条SQL便实现了该业务逻辑，且代码非常简洁。详细例子如下：
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT VALUES (T1.NAME,T1.MONEY);
Merge的四大灵活之处
上面讲了Merge的语法和基本使用方法，其实Merge能够很灵活。
1.UPDATE和INSERT动作可仅仅出现其一(9i必须同一时候出现)
--我们可选择只UPDATE目标表
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY;
--也可选择只INSERT目标表而不做不论什么UPDATE动作
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT VALUES (T1.NAME,T1.MONEY);
2.可对MERGE语句加条件
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY
WHERE T1.NAME='A';
3.可用DELETE子句清除行
/*
在这样的情况下，首先是要先满足T1.NAME=T2.NAME的记录，假设T2.NAME='A'并不满足T1.NAME=T2.NAME过滤出的记录集，那这个DELETE是不会生效的。在满足的条件下，能够删除目标表的记录。
*/
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY
DELETE WHERE (T2.NAME = 'A');
4.可采用无条件方式Insert
/*
方法非常easy，在语法ON keyword处写上恒不等条件（如1=2）后，MATCHED语句的INSERT就变为无条件INSERT了，详细例如以下
*/
MERGE INTO T2
USING T1
ON (1=2)
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT VALUES (T1.NAME,T1.MONEY);
Merge的误区
1. 不能更新ON子句引用的列
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.NAME=T1.NAME;
ORA-38104: 无法更新 ON 子句中引用的列: "T2"."NAME"
2. DELETE子句的WHERE顺序必须最后
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY
DELETE WHERE (T2.NAME = 'A')
WHERE T1.NAME='A';
ORA-00933: SQL 命令未正确结束
3.DELETE 子句仅仅能够删除目标表。而无法删除源表
/*
这里须要引起注意，不管DELETE WHERE (T2.NAME = 'A' )这个写法的T2是否改写为T1。效果都一样，都是对目标表进行删除。
*/
SELECT * FROM T1;
NAME MONEY
-------------------- ----------
A 10
B 20
SELECT * FROM T2;
NAME MONEY
-------------------- ----------
A 30
C 20
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY
DELETE WHERE (T2.NAME = 'A' );
SELECT * FROM T1;
NAME MONEY
-------------------- ----------
A 10
B 20
SELECT * FROM T2;
NAME MONEY
-------------------- ----------
C 20
4.更新同一张表的数据,需操心USING的空值
SELECT * FROM T2;
NAME MONEY
-------------------- ----------
A 30
C 20
/*
需求为对T2表进行自我更新。假设在T2表中发现NAME=D的记录，就将该记录的MONEY字段更新为100，假设NAME=D的记录不存在，
则自己主动添加。NAME=D而且MONEY=100的记录。依据语法完毕例如以下代码:
*/
MERGE INTO T2
USING (select * from t2 where NAME='D') T
ON (T.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=100
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT VALUES ('D',200);
--可是查询发现。本来T表应该由于NAME=D不存在而要添加记录。可是实际却根本无变化。
SQL> SELECT * FROM T2;
NAME MONEY
-------------------------------------------------------
A 30
C 20
/*
原来是由于此时select * from t2 where NAME='D'为NULL,所以出现了无法插入的情况。
我们能够利用COUNT(*)的值不会为空的特点来等价改造。详细例如以下:
*/
MERGE INTO T2
USING (select COUNT(*) CNT from t2 where NAME='D') T
ON (T.CNT<>0)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=100
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT VALUES ('D',100);
SQL> SELECT * FROM T2;
NAME MONEY
-------------------------------
A 30
C 20
D 100
5. 必需要在源表中获得一组稳定的行
---构造数据，请注意这里多插入一条A记录，就产生了ORA-30926错误
INSERT INTO T1 VALUES ('A',30);
COMMIT;
---此时继续运行例如以下
MERGE INTO T2
USING T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY;
ORA-30926: 无法在源表中获得一组稳定的行
/*
oracle中的merge语句应该保证on中的条件的唯一性，T1.NAME=T2.NAME的时候。T1表记录相应到了T2表的两条记录，所以就出错了。
解决方法非常easy。比方我们能够对T1表和T2表的关联字段建主键，这样基本上就不可能出现这种问题，并且一般而言，MERGE语句的关联字段互相有主键。 MERGE的效率将比較高！或者是将T1表的ID列做一个聚合。这样归并成单条，也能避免此类错误。
*/
如：
MERGE INTO T2
USING (select NAME,SUM(MONEY) AS MONEY FROM T1 GROUP BY NAME)T1
ON (T1.NAME=T2.NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET T2.MONEY=T1.MONEY+T2.MONEY;
--正常情况下，一般出现反复的NAME须要引起怀疑，不太应该。
4.存储过程中loop是什么游标
5.如何对oracle进行调优
一、语句方面。
1、oracle采用自下而上的解析顺序，因而能过滤掉最大记录数量的条件应放在where语句的末尾，如id=？。
2、避免使用select *。
二、索引。
1、适当的用索引，能大大提高检索效率。但索引需要空间存储及定期维护，每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改。
2、索引需要注意。避免在索引上使用not，使用计算，使用is null或is not null及通配符%，他们将促使oracle停用索引。
3、如果检索数量超过表中30%的记录数，则该索引没有显著的效率提高。
三、其他注意事项。
1、使用exists代替distinct。
2、使用union all(union)替换or。
3、order by 语句加在索引列，最好是主键上。
6. where的执行顺序
语法分析和执行顺序从右到左，自下而上
要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写
（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。
（2）WHERE子句中的连接顺序：
Oracle采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。
（3）SELECT子句中避免使用‘*’：
Oracle在解析的过程中, 会将‘*’依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。
（4）减少访问数据库的次数：
Oracle在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。
（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200。
（6）使用DECODE函数来减少处理时间：
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。
（7）整合简单,无关联的数据库访问：
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)。
（8）删除重复记录：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9）用TRUNCATE替代DELETE：
当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短。（TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL(操作表)不是DML(操作数据)）。
（10）尽量多使用COMMIT：
只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少，COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息。
b. 被程序语句获得的锁。
c. redo log buffer 中的空间。
d. Oracle为管理上述3种资源中的内部花费。
（11）用Where子句替换HAVING子句：
避免使用HAVING子句，HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这个处理需要排序,总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。(非 oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合 条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的， 所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。
（12）减少对表的查询：
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询。例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECTTAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13）通过内部函数提高SQL效率：
复杂的SQL往往牺牲了执行效率。能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的。
（14）使用表的别名(Alias)：
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下，使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率。在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历)。为了避免使用NOT IN ，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。
例子：
(高效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT 1 FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPT NO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
select 1 from table 增加临时列，每行的列值是写在select后的数，这条sql语句中是1
select count(1) from table 不管count(a)的a值如何变化，得出的值总是table表的行数
select sum(1) from table 计算临时列的和（临时列的值*行数）
（16）识别‘低效执行’的SQL语句：
虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC;
索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，Oracle使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。通常，通过索引查询数据比全表扫描要快。当Oracle找出执行查询和Update语句的最佳路径时, Oracle优化器将使用索引。同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率。另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列。通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价。索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERT，DELETE ， UPDATE将为此多付出4、5次的磁盘I/O 。因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。 定期的重构索引是有必要的（ALTER INDEX
（18）用EXISTS替换DISTINCT：
当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时，避免在SELECT子句中使用DISTINCT。一般可以考虑用EXIST替换， EXISTS使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立刻返回结果。例子：
(低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19）SQL语句用大写的；因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
（20）在Java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串。
（21）避免在索引列上使用NOT，通常我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同影响。当Oracle“遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描。
（22）避免在索引列上使用计算。WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分。优化器将不使用索引而使用全表扫描。
低效: SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效: SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
（23）用>=替代>：
高效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于，前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
（24）用UNION替换OR (适用于索引列)：
通常情况下，用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果。对索引列使用OR将造成全表扫描。注意，以上规则只针对多个索引列有效。如果有column没有被索引，查询效率可能会因为你没有选择OR而降低。在下面的例子中，LOC_ID 和REGION上都建有索引。
高效：SELECT LOC_ID 。 LOC_DESC ，REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION SELECT LOC_ID ，LOC_DESC ，REGION FROM LOCATION WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效: SELECT LOC_ID ，LOC_DESC ，REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
（25）用IN来替换OR：
这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在Oracle8i下，两者的执行路径似乎是相同的:
低效:
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30
高效：
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
（26）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL：
避免在索引中使用任何可以为空的列，Oracle将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录。对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录。如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。举例：如果唯一性索引建立在表的A列和B列上，并且表中存在一条记录的A，B 值为(123，null)， Oracle将不接受下一条具有相同A，B值（123,null）的记录(插入)。 然而如果所有的索引列都为空，Oracle将认为整个键值为空而空不等于空。因此你可以插入1000条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引。
低效: (索引失效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效：(索引有效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;
（27）总是使用索引的第一个列：
如果索引是建立在多个列上，只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时，优化器才会选择使用该索引。这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时，优化器使用了全表扫描而忽略了索引。
（28）用UNION-ALL替换UNION ( 如果有可能的话)：
当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时，这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并，然后在输出最终结果前进行排序。如果用UNION ALL替代UNION，这样排序就不是必要了。效率就会因此得到提高。需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录。因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性。 UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存。对于这块内存的优化也是相当重要的。下面的SQL可以用来查询排序的消耗量：
低效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' UNION SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
高效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' UNION ALL SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
（29）用WHERE替代ORDER BY：
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引。
ORDER BY 中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序。
ORDER BY 中所有的列必须定义为非空。
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列。
例如: 表DEPT包含以下列:
DEPT_CODE PK NOT NULL
DEPT_DESC NOT NULL
DEPT_TYPE NULL
低效: (索引不被使用)
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE
高效: (使用索引)
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0
（30）避免改变索引列的类型:
当比较不同数据类型的数据时， ORACLE自动对列进行简单的类型转换。 假设EMPNO是一个数值类型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'。 实际上,经过Oracle类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER('123') 。
幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变。现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列：SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 。
这个语句被Oracle转换为: SELECT … FROM EMP WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE)=123。因为内部发生的类型转换， 这个索引将不会被用到! 为了避免Oracle对你的SQL进行隐式的类型转换，最好把类型转换用显式表现出来。注意当字符和数值比较时，Oracle会优先转换数值类型到字符类型。
（31）需要当心的WHERE子句:
某些SELECT语句中的WHERE子句不使用索引。这里有一些例子：
(1)‘!=' 将不使用索引。索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中。
(2)‘||'是字符连接函数。就象其他函数那样, 停用了索引。
(3)‘+'是数学函数。就象其他数学函数那样, 停用了索引。
(4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描。
（32）
a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数，使用索引将没有显著的效率提高。
b. 在特定情况下，使用索引也许会比全表扫描慢，但这是同一个数量级上的区别。而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍！
（33）避免使用耗费资源的操作：
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎执行耗费资源的排序(SORT)功能。DISTINCT需要一次排序操作，而其他的至少需要执行两次排序。通常，带有 UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写。如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好。使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强。
（34）优化GROUP BY：
提高GROUP BY 语句的效率，可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多。
低效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP GROUP JOB HAVING JOB = ‘PRESIDENT' OR JOB = ‘MANAGER'
高效: SELECT JOB , AVG(SAL) FROM EMP WHERE JOB = ‘PRESIDENT' OR JOB = ‘MANAGER' GROUP JOB
http://blog.chinaunix.net/uid-21187846-id-3022916.html
7. drop delete truncate 有什么区别
1.drop(DDL) 连同表结构及表中数据一并删除（一段时间内可回滚，表重命名）
2.delete(DML)和truncate(DDL) 都是删除表数据，保留表结构。两者区别如下：
delete 对数据执行的是虚拟删除，只是将数据打上一个标记，让数据不可见，因此数据依然是存在的，表所属用户的表空间，没有被回收；
truncate将表中的数据做物理删除，因此原先装载数据表空间可以被回收重复利用；
delete可以被恢复(事务回滚)，而truncate不能被恢复
delete执行完毕可以通过事务进行回滚，而truncate绕过事务，所以无法回滚，相应在速度上要比delete快
删除语法：
drop table 表名；
delete from 表名；
truncate table 表名；
在速度上，一般来说，drop> truncate > delete。
8.存储过程中如何动态赋值
1、直接法 :=
如：v_flag := 0;
2、select into
如：假设变量名为v_flag，select count（*） into v_flag from students;
3、execute immediate 变量名（一般是sql的select语句） into 变量名
如：
v_sqlfalg := 'select count(*) from user_tables where table_name='''||v_tablename || '''';
execute immediate v_sqlfalg into v_flag;
其中，v_tablename也是变量
当然2和3实质是一样的。只不过3中的select语句是根据变量生成的。
在存储过程中，是不能直接写select语句的。
mysql
1. mysql如何分页
limit 基本实现方式
一般情况下，客户端通过传递 pageNo（页码）、pageSize（每页条数）两个参数去分页查询数据库中的数据，在数据量较小（元组百/千级）时使用 MySQL自带的 limit 来解决这个问题：
select * from table limit (pageNo-1)*pageSize, pageSize;
收到客户端{pageNo:1,pagesize:10}
select * from table limit 0, 10;
收到客户端{pageNo:5,pageSize:30}
select * from table limit 120,30;
建立主键或者唯一索引
在数据量较小的时候简单的使用 limit 进行数据分页在性能上面不会有明显的缓慢，但是数据量达到了万级到百万级sql语句的性能将会影响数据的返回。这时需要利用主键或者唯一索引进行数据分页；
假设主键或者唯一索引为 good_id
收到客户端{pageNo:5,pagesize:10}
select col1,col2 from table where good_id > (pageNo-1)*pageSize limit pageSize;
-–返回good_id为40到50之间的数据
基于数据再排序
当需要返回的信息为顺序或者倒序时，对上面的语句基于数据再排序。order by ASC/DESC(顺序或倒序 默认为顺序)
select col1,col2 from table where good_id > (pageNo-1)*pageSize order by good_id limit pageSize;
–-返回good_id为40到50之间的数据,数据依据good_id顺序排列
基于索引使用prepare
MySQL中,可用如下方法:
（第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数）
PREPARE stmt_name FROM
SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M。
--适应场景: 大数据量。
--原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。
利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
--比如: 读第1000到1019行元组(pk是主键/唯一键)。
SELECT * FROM your_table WHERE pk>=1000 ORDER BY pk ASC LIMIT 0,20
利用"子查询/连接+索引"快速定位元组的位置,然后再读取元组. 道理同上
--如(id是主键/唯一键):
利用子查询示例:
SELECT * FROM your_table WHERE id <=
(SELECT id FROM your_table ORDER BY id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize ORDER BY id desc LIMIT $pagesize
利用连接示例:
SELECT * FROM your_table AS t1
JOIN(SELECT id FROM your_table ORDER BY
id desc LIMIT ($page-1)*$pagesize AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;
2. limit 5，10查询的是多少条数据
10
3.想在一个有重复列上建立索引 怎么办
https://www.cnblogs.com/liyasong/archive/2018/09/12/mysql_index.html
CREATE INDEX index_name ON table_name (key_part,...)
ALTER TABLE t1 ADD INDEX index_name (key_part)
创建组合索引
CREATE TABLE address (
provincial VARCHAR (10),
city VARCHAR (10),
county VARCHAR (10),
INDEX (provincial, city, county)
)
这里的索引是这样创建的：首先按照省排序，然后，再根据同一个省的内容，按照市进行排序，最后，按照县去排序。即，首先按照第一列进行索引排序，如果第一列内容一致，那么按照第二列进行排序，以此类推。
创建前缀索引
创建前缀索引语法如下(这里的10 表示截取前10个字符)：
CREATE INDEX key_part_name ON table_name (key_part(10));
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (key_part(10))
前缀索引可以兼顾索引大小和查询速度。可以利用相对更小的空间，用更快的速度，查出数据。但是它也有缺点：前缀索引无法用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作，也不能用于索引覆盖。
查看interfacerecord表的索引
show index from interfacerecord;
4.删除数据后如何进行数据恢复
要确保mysql开启了binlog日志功能
在/etc/my.cnf文件里的[mysqld]区块添加：
log-bin=mysql-bin
然后重启mysql服务使功能生效
可以通过命令“show binlog events;”查看配置是否成功 。
通过mysqlbinlog恢复MySQL数据的两种方法：
(1)时间date
通过cmd运行到binlog所在的目录，再录入：
mysqlbinlog –stop-date=”2011-02-27 12:12:59″ jbms_binlog.000001 | mysql -uroot -proot
恢复到2011-02-27 12:12:59之前的数据，如果是start-date,即从该时间点后的开始算起
(2)位置position：
先将binlog日志转换成txt：
mysqlbinlog –start-date=”2011-02-27 13:10:12″ –stop-date=”2011-02-27 13:47:21″ jbms_binlog.000002 > temp/002.txt
功能是将时间段内的日志文件转换成txt，注意binlog和temp文件夹是同一目录下。
查看生成的txt文件，获取编辑位置和时间等数据，然后通过命令：
mysqlbinlog –stop-position=”98″ jbms_binlog.000002 | mysql -uroot -proot
即可恢复位置为“98”处操作的数据，其中stop也可以换成start。
注意：如果通过drop table name;将表删除，要想恢复数据，必须建立一个表名、字段和数据类型相一致的空表，否则数据无法恢复，报表不存在的错误。