查询是数据的一个重要操作。用户发送查询请求，经编译软件变异成二进制文件供服务器查询，后返回查询结果集给用户，查询会产生一个虚拟表，看到的是表形式显示的结果，但结果并不真正的存储，每次执行查询只是从数据表中提取数据，并按照表的形式显示出来。
创新互联公司公司2013年成立，是专业互联网技术服务公司，拥有项目网站设计、网站建设网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元惠州做网站,已为上家服务,为惠州各地企业和个人服务,联系电话:18980820575
SELECT 列名
FGROM 表名
[WHERE 查询条件表达式]
[GROUP BY 分组表达式]
[HAVING 分组查询表达式]
[ORDER BY 排序的列名 [ASC或DESC]]
group by 用于对查询的结果分组统计，通过对group by后面的名字进行分组后输出结果。
group by后面还可以跟多列表示 多列分组 ，在多列分组时放前面的优先分组。
group by 列名,列名
having 子句用于限制分组显示结果，其只能和group by一起连用。在where中没有办法直接使用聚合函数，即sum avg等无法使用，所以引用了having，在having中可以使用这些函数。
order by 表示排序，后跟列名和排序方式。如果什么都不加默认为升序。ASC表示升序，DESC表示降序。
在Oracle中还可以设置多列排序
order by 列名1 升降,列名2 升降;
前面的为主要排序，后面的为次一级排序。
注：碰到自己与自己比较的情况下，不能用having，可以创建一个新列。
注：如果select语句同时包含group by,having,order by,按group by,having,order by排序
分组和聚合一起使用，目的是为了统计信息。
where是为了from服务的，只能跟 真实的字段 ，用来筛选from子句中指定的操作所产生的行
group by 用来分组where子句的输出
having 用来从分组的结果中筛选行
order by用来对筛选的结果进行排序
（1）分组函数：max min avg sum count
max表示该列的最大值，min表示该列的最小值，avg表示该列的平均值，sum表示该列的和，count表示该列的行数。
注：分组函数(max、min、avg、count、sum)只能出现在选择列表中having子句、order by子句、不能出现在where子句和group by子句中。
（2）多表查询
多表查询是指两个和两个以上的表或者是视图的查询，在实际应用中，当查询单个表不能满足需求时，一般使用多表查询。如：显示sales部门位置和其员工的姓名，这种情况下需要使用到(dept表和emp表)。
多表查询的连接一般可以分为：内连接、左外连接、右外连接、全连接。
注：在使用多表查询的时候每个表可以设置别名，如果表指定了别名，那么语句中所有语句必须使用别名，而不能再使用实际表名。且在写属性的时候如果属性为其中一个表特有的属性则不需要写别名，如果是两个表都有则必须指定是哪一个表的哪个属性格式为：表名.属性名。
select 列名 from 表1 别名,表2 别名...
注：e是emp的别名，d是dept的别名。
但如果对表进行了操作则需要设置别名，如：查询每个部门中工资高于该部门平均工资的员工人数。在其中有一个avg表，这个表必须设置别名（提醒：如果仅有一个被修改的表，则可以不设置别名，但如果有多个表则必须设置别名）。
内连接
内连接通过使用比较运算符来使每个表的通用列中的值匹配来组成一个新表，即：把两个表中间共有的那些行拿出来进行连接，如果某些行不是两个表共有的，则不进行连接。
select
from 表1
inner join 表2
on 匹配条件
或
select
from 表1 表2
where匹配条件
左外连接
左外连接与内连接的区别是：设置左外连接的时候设置了主表和附表，主表在前，附表在后。内连接是将两个表匹配的地方输出出来，而左外连接则是主表全写，附表一一对应，附表有则加上，没有不写。
select
from 表1
left join 表2
on 匹配条件
右外连接
右外连接和左外连接基本相同只是右外连接的主表写在后边。
select
from 表1
right join 表2
on 匹配条件
全连接
全连接是在等值连接的基础上将左表和右表的未匹配数据都加上，使用的关键字为full outer join或者full join。
select
from 表1
full join 表2
on 匹配条件
自连接
还有一种特殊情况即自连接，在Oracle中一个表无法与自己进行比较，所以当需要自己表的两个信息做比较的时候也需要使用连接来连接，即同一张表的连结查询。
（3）子查询
子查询是指嵌套在其他sql语句中的select语句，也叫嵌套查询。sql语句执行顺序为从右到左执行，所以在执行查询时会先执行左侧的子查询后进行主查询。
子查询分为单行子查询和多行子查询，单行子查询是指返回一行数据的子查询语句，多行子查询是指返回多行数据的查询语句。子查询还可以分为多列子查询、多行子查询、多列多行子查询。
在进行子查询时如果内部查询不返回任何记录，则外部条件中字段DEPTNO与NULL比较永远为假，也就是说外部查询不返回任何结果。
总结为：
单行子查询是指子查询只返回单列、单行数据
多行子查询是指返回单列多行数据，都是针对单列而言的
多列子查询则是指查询返回多个列数据的子查询语句
单行子查询
where deptno = (单行数值)
多行子查询
where deptno in ( 多行数值 )
多列子查询：
where (job,deptno)=(select job,deptno from emp where ename='KING')
多列多行子查询
where (job,deptno) in (select job,deptno from emp where ename='KING')
单行子查询
在单行子查询的外部查询中可以使用=、、、=、=、等比较运算符。
内部查询返回的结果必须与外部查询条件中字段(DEPTNO)相匹配。
多行子查询
在WHERE子句中使用多行子查询时，可以使用多行比较运算符（IN,ALL,ANY）。
IN：等于任何一个。
ALL：和子查询返回的所有值比较。例如：salALL(1,2,3)等价于sal3，即大于所有。
ANY：和子查询返回的任意一个值比较。例如：salANY(1,2,3)等价于sal1，即大于任意一个就可以。
注：ANY运算符必须与单行比较运算符结合使用,并且返回行只要匹配子查询的任何一个结果即可。
多列子查询
多列子查询和多行子查询相同，只是使用多列子查询的时候会有多列进行匹配。
（4）集合运算
为了合并多个select语句的结果，可以使用集合操作符号union，union all，intersect，minus。
union：该操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时，会自动去掉结果集中重复行
union all：该操作与union相似，但是它不会取消重复行，而且不会排序
intersect：使用该操作符用于取得两个结果集的交集
minus：使用该操作符用于取得两个结果集的差集，它只会显示存在第一个集合中，而不存在第二个集合中的数据
总结为集合运算就是将两个或者多个结果集组合成一个结果集。
intersect 交集 返回两个查询共有的记录
union all 并集 返回各个查询的所有记录，包括重复的记录
union 交集 返回各个查询的所有记录，不包括重复的记录
MINUS 补集 返回第一个查询检查出的记录减去第二个查询检索出来的记录之后剩余的记录
注意：当使用集合操作的时候，查询所返回的列数以及列的类型必须匹配，列名可以不同。
（1）Distinct关键字
在Oracle中，可能出现若干相同的情况，那么可以用Distinct消除重复行
（2）多表查询与单行子查询可以实现相同的功能
查询出销售部（sales）下面的员工姓名，工作，工资
（3）显示高于自己部门平均工资的员工信息
分析：
1.找到所有部门的平均工资
select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;
2.找到所有人的工资信息
select ename,sal,deptno from emp;
3.把两个结果集使用多表连接组合组合起来
select * from emp,(select deptno,avg(sal) avgsal from emp group by deptno) damao where emp.deptno=damao.deptno;
4.去掉低于平均工资的那些数据即可：
select * from emp,(select deptno,avg(sal) avgsal from emp group by deptno) damao where emp.deptno=damao.deptno and salavgsal;
（4）emp表介绍
字段 类型 描述
empno NUMBER(4) 表示雇员编号，是唯一编号
ename VAECHAR2(10) 表示雇员姓名
job VARCHAR2(9) 表示工作职位
mgr NUMBER(4) 表示一个雇员的领导编号
hiredate DATE 表示雇佣日期
sal NUMBER(7,2) 表示月薪，工资
comm NUMBER(7,2) 表示奖金，或者称为佣金
deptno NUMBER(2) 部门编号
在日常基于数据库应用的开发过程中，我们经常需要对多个表或者数据源进行关联查询而得出我们需要的结果集。那么Oracle到底存在着哪几种连接方式？优化器内部又是怎样处理这些连接的？哪种连接方式又是适合哪种查询需求的？只有对这些问题有了清晰的理解后，我们才能针对特定的查询需求选择合适的连接方式，开发出健壮的数据库应用程序。选择合适的表连接方法对SQL语句运行的性能有着至关重要的影响。下面我们就Oracle常用的一些连接方法及适用情景做一个简单的介绍。
3.1 嵌套循环连接(nested loop)
嵌套循环连接的工作方式是这样的：
1、 Oracle首先选择一张表作为连接的驱动表，这张表也称为外部表（Outer Table）。由驱动表进行驱动连接的表或数据源称为内部表（Inner Table）。
2、 提取驱动表中符合条件的记录，与被驱动表的连接列进行关联查询符合条件的记录。在这个过程中，Oracle首先提取驱动表中符合条件的第一条记录，再与内部表的连接列进行关联查询相应的记录行。在关联查询的过程中，Oracle会持续提取驱动表中其他符合条件的记录与内部表关联查询。这两个过程是并行进行的，因此嵌套循环连接返回前几条记录的速度是非常快的。在这里需要说明的是，由于Oracle最小的IO单位为单个数据块，因此在这个过程中Oracle会首先提取驱动表中符合条件的单个数据块中的所有行，再与内部表进行关联连接查询的，然后提取下一个数据块中的记录持续地循环连接下去。当然，如果单行记录跨越多个数据块的话，就是一次单条记录进行关联查询的。
3、 嵌套循环连接的过程如下所示：
Nested loop
Outer loop
Inner loop
我们可以看出这里面存在着两个循环，一个是外部循环，提取驱动表中符合条件的每条记录。另外一个是内部循环，根据外循环中提取的每条记录对内部表进行连接查询相应的记录。由于这两个循环是嵌套进行的，故此种连接方法称为嵌套循环连接。
嵌套循环连接适用于查询的选择性强、约束性高并且仅返回小部分记录的结果集。通常要求驱动表的记录（符合条件的记录，通常通过高效的索引访问）较少，且被驱动表连接列有唯一索引或者选择性强的非唯一索引时，嵌套循环连接的效率是比较高的。
嵌套循环连接驱动表的选择也是连接中需要着重注意的一点，有一个常见的误区是驱动表要选择小表，其实这是不对的。假如有两张表A、B关联查询，A表有1000000条记录，B表有10000条记录，但是A表过滤出来的记录只有10条，这时候显然用A表当做驱动表是比较合适的。因此驱动表是由过滤条件限制返回记录最少的那张表，而不是根据表的大小来选择的。
在外连接查询中，如果走嵌套循环连接的话，那么驱动表必然是没有符合条件关联的那张表，也就是后面不加(+)的那张表。这是由于外连接需要提取可能另一张表没符合条件的记录，因此驱动表需要是那张我们要返回所有符合条件记录的表。比如下面这个查询，
嵌套循环连接返回前几行的记录是非常快的，这是因为使用了嵌套循环后，不需要等到全部循环结束再返回结果集，而是不断地将查询出来的结果集返回。在这种情况下，终端用户将会快速地得到返回的首批记录，且同时等待Oracle内部处理其他记录并返回。如果查询的驱动表的记录数非常多，或者被驱动表的连接列上无索引或索引不是高度可选的情况，嵌套循环连接的效率是非常低的
-- 删除原表
drop table t1;
-- 建立测试表
create table t1(
f1 varchar2(10),
f2 varchar2(1000)
)
tablespace CTL
pctfree 98;
-- 填充测试内容
insert into t1(f1,f2)
select rownum, lpad(rownum,700,'0')
from dba_tables a, dba_tab_cols b
where a.owner = b.owner
and rownum 10000;
commit;
-- 检查测试内容格式
select sys.dbms_rowid.rowid_block_number(rowid), f1, f2 from t1;
-- 每条记录都存储在单独的数据块中
select count( distinct sys.dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)) from t1;
/*
用同样的方式建立表t2
*/
-- 删除原表
drop table t2;
-- 建立测试表
create table t2(
f1 varchar2(10),
f2 varchar2(1000)
)
tablespace CTL
pctfree 98;
-- 填充测试内容
insert into t2(f1,f2)
select rownum * 10, lpad(rownum * 10,700,'0')
from dba_tables a, dba_tab_cols b
where a.owner = b.owner
and rownum 1000;
commit;
-- 检查测试内容格式
select sys.dbms_rowid.rowid_block_number(rowid), f1, f2 from t2;
-- 每条记录都存储在单独的数据块中
select count( distinct sys.dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)) from t2;
create index ind_t1_f1 on t1(f1);
create index ind_t2_f1 on t2(f1);
--首先我们来看使用nested loop关联方式, 不同表作为驱动时的情况.
1, 表t2作为驱动表
select /*+ ordered use_nl(t1 , t2)*/
t1.f1, t2.f1
from ctl.t2 t2,ctl.t1 t1
where t1.f1 = t2.f1
and t1.f1 1000;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=84 Card=4 Bytes=56)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=84 Card=4 Bytes=56)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T2' (Cost=2 Card=82 Bytes=574)
3 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IND_T1_F1' (NON-UNIQUE) (Cost=1 C
ard=1 Bytes=7)
Cost = outer access cost + (inner access cost * outer cardinality)
Cost = 2 + 1 * 82 = 84;
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
2020 consistent gets
23 physical reads
0 redo size
2650 bytes sent via SQL*Net to client
721 bytes received via SQL*Net from client
8 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
99 rows processed
2, t1作为驱动表
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=6 Card=4 Bytes=56)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=6 Card=4 Bytes=56)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T1' (Cost=2 Card=4 Bytes=28)
3 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IND_T2_F1' (NON-UNIQUE) (Cost=1 C
ard=1 Bytes=7)
Cost = outer access cost + (inner access cost * outer cardinality)
Cost = 2 + 1 * 4 = 84;
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
11123 consistent gets
3 physical reads
0 redo size
2650 bytes sent via SQL*Net to client
721 bytes received via SQL*Net from client
8 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
99 rows processed
3.2, 哈希连接(hash join)
哈希连接分为两个阶段，如下。
1、 构建阶段：优化器首先选择一张小表做为驱动表，运用哈希函数对连接列进行计算产生一张哈希表。通常这个步骤是在内存（hash_area_size）里面进行的，因此运算很快。
2、 探测阶段：优化器对被驱动表的连接列运用同样的哈希函数计算得到的结果与前面形成的哈希表进行探测返回符合条件的记录。这个阶段中如果被驱动表的连接列的值没有与驱动表连接列的值相等的话，那么这些记录将会被丢弃而不进行探测
哈希连接比较适用于返回大数据量结果集的连接。
使用哈希连接必须是在CBO模式下，参数hash_join_enabled设置为true，
哈希连接只适用于等值连接。从Oracle9i开始，哈希连接由于其良好的性能渐渐取代了原来的排序合并连接。
SQL select /*+ ordered use_hash(t1 , t2) */
t1.f1, t2.f1
from ctl.t1 t1,ctl.t2 t2
where t1.f1 = t2.f1 2 3 4 ;
999 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=5 Card=82 Bytes=1148
)
1 0 HASH JOIN (Cost=5 Card=82 Bytes=1148)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T1' (Cost=2 Card=82 Bytes=574)
3 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'T2' (Cost=2 Card=82 Bytes=574)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
11113 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
23590 bytes sent via SQL*Net to client
1381 bytes received via SQL*Net from client
68 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
999 rows processed
3.3, 排序合并连接(merge join)
排序合并连接的方法非常简单。在排序合并连接中是没有驱动表的概念的，两个互相连接的表按连接列的值先排序，排序完后形成的结果集再互相进行合并连接提取符合条件的记录。相比嵌套循环连接，排序合并连接比较适用于返回大数据量的结果。
排序合并连接在数据表预先排序好的情况下效率是非常高的，也比较适用于非等值连接的情况，比如、=、=等情况下的连接（哈希连接只适用于等值连接）。由于Oracle中排序操作的开销是非常消耗资源的，当结果集很大时排序合并连接的性能很差，于是Oracle在7.3之后推出了新的连接方式——哈希连接。
1, rbo模式;
2, 不等于关联( = = )
3, hash_join_enabled = false;
4, 数据源已排序
oracle中的乘法用*表示。
工具：oracle 10g，plsql
步骤：
1、打开plsql，登录到指定数据。
2、创建一个查询，输入要计算的乘法公式，如计算5×7
select 5*7 from dual;
3、对于小数也是同样计算方法，但是可采用四舍五入的方式保留小数，如0.23×0.5按四舍五入保留2位小数。
select round(0.23*0.5,2) from dual;
1、 在计算机中，打开Oracle的连接程序，用新建的数据库管理员，选择【SQL工作表】。
2、 接着，在【Oracle服务器】的窗口上，在输入窗口中输入SQL查询语句，并单击【执行】按钮，可以看到表格当前的数据。
3、 然后，在【SQL工作表】的窗口上，输入取子串函数的SQL语句，可以作为参考。
4、接着，在【SQL工作表】的窗口上，输入取子串函数的SQL语句，并单击【执行】按钮。
5、 然后，在【SQL工作表】的窗口上，可以看到表格显示的数据。
6、最后，在【SQL工作表】的窗口上，修改取子串函数的参数，执行SQL语句，就完成了。
