1. 常用增删查改等操作
| 类型 | 方式 |
| 数据库 | 创建数据库： create database database_name 删除数据库： drop database database_name |
| 表 | 创建新表： create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有表创建新表： Create table table_new like table_old; Create table table_new as select col1, col2 ... from table_old definition only; 注：definition only表示只定义无数据 删除表： drop table table_name; |
| 列 | 增加列： alter table table_name add column col type; 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 改变列属性： alter table table_name modify col type; |
| 主键 | 添加主键： Alter table table_name add primary key(col); 删除主键： Alter table table_name drop primary key(col); |
| 索引 | 创建索引： Create [unique] index index_name on table_name[col1, col2 ...]; 删除索引： Drop index index_name; 注： 索引的优点：加快数据检索速度；“唯一性索引”可保证数据记录唯一性；加快表的连接速度。 索引的缺点：本身占用空间；增删改数据时需要动态维护索引。 |
| 视图 | 创建视图： Create view view_name as select statement; 删除视图： Drop view view_name; |
| 基本sql | 选择： select * from table1 where 范围 插入： insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除： delete from table1 where 范围 更新： update table1 set field1=value1 where 范围 查找： select * from table1 where field1 like ’%value1%’--like的语法很精妙，查资料! 排序： select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数： select count(field1) as totalcount from table1 求和： select sum(field1) as sumvalue from table1 平均： select avg(field1) as avgvalue from table1 最大： select max(field1) as maxvalue from table1 最小： select min(field1) as minvalue from table1 |
| 外连接 | Left (outer) join: Select table_a.*, table_b.* from table_a left join table_b on table_a.col=table_b.col; Right (outer) join: Select table_a.*, table_b.* from table_a right join table_b on table_a.col=table_b.col; Full (outer) join: Select table_a.*, table_b.* from table_a full join table_b on table_a.col=table_b.col; Inner join: Select table_a.*, table_b.* from table_a inner join table_b on table_a.col=table_b.col; 注： 1. 外连接是相对内连接，其outer可以省略； 2. 内连接的inner可以省略用逗号表示，这时就是普通的双表联合查询； |
| 几个高级查询运算词 | UNION: Select col1, col2 ... from table1 union [all] Select col1, col2 ... from table2; INTERSECT: Select col1, col2 ... from table1 intersect Select col1, col2 ... from table2; EXCEPT: (oracle中用minus) Select col1, col2 ... from table1 except [all] Select col1, col2 ... from table2; 共同要求： 连接的两个结果集必须有相同的列数和列顺序，同时列的数据类型必须兼容。 |
| Group by | SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name |
| Between | Select * from table1 where col [not] between value1 and value2; |
| In | Select * from table1 where col [not] in (value1, value2 ...); |
| 分页查询 | SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A WHERE ROWNUM <= 40 ) WHERE RN >= 21 注意，oracle的select语句中不能设置ROWNUM下限，即>=，因为oracle查询是从第一条开始根据结果递增，如果下限大于1则无法继续 |
2. oracle对误删表的恢复
1、从FLASHBACK TABLE里查询被删除的表
SELECT * FROM RECYCLEBIN ORDER BY DROPTIME DESC;
2.执行表的恢复
FLASHBACK TABLE TABLE_NAME TO BEFORE DROP;
或者FLASHBACK TABLE SCOTT.TEST TO TIMESTAMP TO_TIMESTAMP('2009-12-11 20:47:30','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
看已删除表的历史情况：
SELECT * FROM FLASHBACK_TRANSACTION_QUERY WHERE TABLE_NAME='TEST';
看是否有数据：
SELECT * FROM SCOTT.TEST AS OF TIMESTAMP TO_TIMESTAMP('2009-12-11 20:53:57','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
3. oracle死锁
| 类型 | 方法 | 说明 |
| 发现死锁 | select username,lockwait,status,machine,program from v$session where sid in (select session_id from v$locked_object) | 如果有输出的结果，则说明有死锁，且能看到死锁的机器是哪一台。字段说明： Username：死锁语句所用的数据库用户； Lockwait：死锁的状态，如果有内容表示被死锁。 Status： 状态，active表示被死锁 Machine： 死锁语句所在的机器。 Program： 产生死锁的语句主要来自哪个应用程序。 |
| 查看死锁 | select sql_text from v$sql where hash_value in (select sql_hash_value from v$session where sid in (select session_id from v$locked_object)) | |
| 查找死锁的进程 | SELECT s.username,l.OBJECT_ID,l.SESSION_ID,s.SERIAL#, l.ORACLE_USERNAME,l.OS_USER_NAME,l.PROCESS FROM V$LOCKED_OBJECT l,V$SESSION S WHERE l.SESSION_ID=S.SID; | |
| kill掉这个死锁的进程 | alter system kill session ‘sid,serial#’; | 其中sid为上面的session_id |
| 如果还不能解决 | select pro.spid from v$session ses,v$process pro where ses.sid=XX and ses.paddr=pro.addr; | 其中sid用死锁的sid替换: exit； ps -ef|grep spid 其中spid是这个进程的进程号，kill掉这个Oracle进程 |
4. 实例、用户、表空间、数据文件、临时数据文件、表
安装Oracle后会有默认的实例ORCL，可以不用再创建新的实例；
用户、表空间属于实例的逻辑概念，一个实例下的用户和表空间独立于其它实例。用户主要是权限上的考虑，表空间主要是数据文件存储上的考虑。
用户被授权于表空间，表空间在逻辑上整理了数据文件，数据文件只能属于某个表空间。
表可能分布在不同的数据文件中，表逻辑上归属于用户（同一表空间下不同用户可以有相同的表名），与表空间无关，所以当我们登录数据库的时候需要指定用户而不是表空间。
5. Oracle数据库优化
物理优化：
1). Oracle的运行环境（网络，硬件等）
2). 使用合适的优化器
3). 合理配置oracle实例参数
4). 建立合适的索引（减少IO）
根据记录量，索引也是很占空间的；删除标的部分记录时不会删除索引，只有记录全部删除才会删除索引。
5). 将索引数据和表数据分开在不同的表空间上（降低IO冲突）
6). 建立表分区，将数据分别存储在不同的分区上（以空间换取时间，减少IO）。表分区方式：记录字段的范围、时间、枚举取值、散列等方式分区。表分区应用场景：表大小超过2G；表中含历史数据、新数据增加到新的分区中。
逻辑优化：
1). 表拆分。可以对表进行逻辑分割，如中国移动用户表，可以根据手机尾数分成10个表，这样对性能会有一定的作用。
2). 绑定变量。Sql语句使用占位符语句，并且开发时候必须按照规定编写sql语句（如全部大写，全部小写等）oracle解析语句后会放置到共享池中。
如： select * from Emp where name=? 这个语句只会在共享池中有一条，而如果是字符串的话，那就根据不同名字存在不同的语句，所以占位符效率较好。
3). 存储过程。数据库不仅仅是一个存储数据的地方，同样是一个编程的地方，一些耗时的操作，可以通过存储过程等在用户较少的情况下执行，从而错开系统使用的高峰时间，提高数据库性能。
4). sql写法。尽量不使用*号，如select * from Emp，因为要转化为具体的列名是要查数据字典，比较耗时；使用Exits Not Exits 替代 In Not in ；
6). 事务处理。合理使用事务，合理设置事务隔离性。数据库的数据操作比较消耗数据库资源的，尽量使用批量处理，以降低事务操作次数。
重要说明：
数据库的垂直拆分和水平拆分。垂直拆分、是解决表之间IO的问题，将数据量太大的表放到单独的server上；水平拆分、是解决单表IO的问题，对数据量太大的单表根据字段特征进行拆分成多个表。
绑定变量的必要性：oracle的sql执行过程为：1.语法检查，判断sql拼写是否符合语法；2. 语义检查，判断合法权限下相关对象是否存在；3.语句解析，利用内部算法生成解析树及执行计划；4.执行sql，返回结果。其中第三步比较耗时，是根据内部算法看当前sql是否已在library cache中，如果在的话则省略了优化器的相关工作，这个在大量查询时很重要。
6. oracle几个自定义结构变量
| 类型 | 语法 | 描述 |
| record | Type recordName is record( V1 data_ype [not null] [:=defaultValue]; V2 data_ype [not null] [:=defaultValue];) eg: declare type recordTest is record( var1 tableTest.volumn1%type, var2 tableTest.volumn2%type ); recordResult recordTest; begin select vol1, vol2 into recordResult from tableTest2; dbms_output.put_line(recordResult.var1); end; | 类似python中的元组，可以用来存储数据表的一行记录； |
| varray | type varrayName is varray(size) of data_ype [not null] eg: declare type varrayTest is varray(5) of varchar2(64); varrayResult varrayTest; begin varrayResult := varrayTest('1', '2', '3', '4', '5'); for i in varrayResult.first .. varrayResult.last loop DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(varrayResult(i)); end loop; end; | 类似c中的数组，成员支持下标取值，灵活易用； |
| table | type tableName is table of data_ype [not null] index by [BINARY_INTEGER|PLS_INTEGER|VARRAY2] eg: declare type recordTest is record( var1 tableTest.volumn1%type, var2 tableTest.volumn2%type ); type tableTest is table of recordTest; tableResult tableTest; begin select vol1, vol2 into bulk collect tableResult from tableTest2; for i in tableResult.first .. tableResult.last loop dbms_output.put_line(tableResult.var1); end loop; end | 对record类型的扩展，支持多行数据，可以用来存储数据表的查询结果。 存储单列多行： type tableTest is table of varchar2(64); 存储多列多行和ROWTYPE结合使用： type tableTest is table of tableTest%rowtype; 存储多列多行和RECORD结合使用： Type tableTest is table of recordTest; |
7. 存储过程、函数、作业
存储过程：
create or replace procedure 存储过程名 (p1 in|out type, p2 in|out type) as|is
var1 type;
begin
null;
end;
函数：
create or replace function 函数名 (p1 type, p2 type) return type is
var1 type;
begin
null;
end;
二者的区别：
函数一定要有return返回值，存储过程没有；
函数可用在sql语句调用但不能单独执行，存储过程可以单独执行但不能用于sql调用；
此外二者在语法等方面，都基本相似。
作业：
variable test_job number;
begin
dbms_job.submit(:test_job,'test_procedure;',sysdate,'sysdate+1/1440');
end;
这里参数的解释：
job OUT binary_ineger：出参，唯一标识一个工作
What IN varchar2：表示被执行的代码块对象名
next_date IN date：初次运行此job的时间
interval IN varchar2：何时此job被重新运行
8.其它
oracle的导入导出非常耗内存；
oracle的排序对性能影响很大，如非必要就别排序；
表设计时，根据具体业务场景，不一定死扣范式；
外键的好处是提高数据质量，但坏处是增加了其它负担，而且需要注意一些问题，比如外键如果不加索引会有严重性能问题；
oracle字段在设计时顺序就确定了，对于访问频繁的字段最好放前面，对性能有好处；
数据类型在设计是一定要确定好，另外不要用char, long这些数据类型；
varchar2类型的长度，虽然不会影响实际记录数据的大小，但对于外部应用来说，是有影响的，比如weblogic等进程会根据类型长度预分配内存，这样可能导致这些进程的内存消耗过大；
表大分表、业务大分库，不过这些一般在设计阶段会容易些，因为没有数据负担；
主键不要有业务规则，主键仅标志记录唯一性即可，否则随业务膨胀会有影响；
转载于:https://www.cnblogs.com/PattonCCNU/p/6347645.html
![【MySQL数据库】数据库索引事务1.索引2.事务[图]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)