五、数据的转移（新建数据库或转移服务器）
五、数据的转移（新建数据库或转移服务器）
一般情况下，最好使用备份和还原操作来进行转移数据，在特殊情况下，可以用导入导出的方式进行转移，这里介绍的就是导入导出方式，导入导出方式转移数据一个作用就是可以在收缩数据库无效的情况下用来减小（收缩）数据库的大小，本操作默认为您对SQL的操作有一定的了解，如果对其中的部分操作不理解，可以咨询动网相关人员或者查询网上资料
1、将原数据库的所有表、存储过程导出成一个SQL文件，导出的时候注意在选项中选择编写索引脚本和编写主键、外键、默认值和检查约束脚本选项
2、新建数据库，对新建数据库执行第一步中所建立的SQL文件
3、用SQL的导入导出方式，对新数据库导入原数据库中的所有表内容
在ORACLE里用存储过程定期分割表
Oracle数据库里存放着各种各样的数据，其中有一些数据表会随着时间的推移，越来越大。如交友聊天的日志、短信收发的日志、生产系统的日志、动态网站发布系统的日志等等。这样的信息又和时间紧密相关，有没有办法让这些日志表能按时间自动分割成历史年月(如log200308,log200309)的表呢? 请看看用存储过程定期分割表的方法吧。
一、问题的引出
1.初学数据库时只知道用delete来删除表里的数据。但在Oracle数据库里，大量delete记录后，并不能释放表所占用的物理空间，这里面有一个高水位的概念，所以我们不能用delete来分割表。
2.用重命名(rename)表的方法
(1) 先建一个和原来日志表(假如是log)数据结构一模一样的新表(如log_new)，建约束、索引及指定字段的默认值;
(2) 重命名表log到log_YYYYMM;
要注意的问题是OLTP系统可能会因为DML操作阻碍重命名执行成功，出现ORA-00054资源正忙的错误提示，需要试多次才能成功。
(3) 重命名表log_new到log。
这样应用程序不用修改(受影响的时间仅几秒钟)，日志表就被截断分割了。
上述步骤可以在Oracle里用存储过程来实现。
二、用存储过程来分割表
可以看到在重命名表的方法中，步骤(2)是个关键。下面这个rename_table过程会在有锁阻碍的情况下用递归的方式重试100次。
重命名原始表到目标表的存储过程rename_table:
create or replace procedure rename_table
(source_name in varchar2,
target_name in varchar2,
times in out number)
is
query_str varchar2(4000);
source_name1 varchar2(64);
target_name1 varchar2(64);
cursor c1 is select segment_name from user_segments
where segment_name=upper(source_name);
dummy c1%rowtype;
cursor c2 is select segment_name from user_segments
where segment_name=upper(target_name);
dummy2 c2%rowtype;
begin
source_name1:=source_name;
target_name1:=target_name;
open c1;
fetch c1 into dummy;
-- if c1%found then
-- dbms_output.put_line(source_name1||'exist!');
-- end if;
open c2;
fetch c2 into dummy2;
-- if c2%notfound then
-- dbms_output.put_line(target_name1||'not exist!');
-- end if;
if c2%notfound and c1%found then
query_str :='alter table '||source_name1||' rename to '
||target_name1;
execute immediate query_str;
dbms_output.put_line('rename success!');
end if;
close c1;
close c2;
exception
WHEN OTHERS THEN
times:=times+1;
if times<100 then
-- dbms_output.put_line('times:'||times);
rename_table(source_name1,target_name1,times);
else
dbms_output.put_line(SQLERRM);
dbms_output.put_line('error over 100 times,exit');
end if;
end;
/
截断分割log表的存储过程log_history:
create or replace procedure log_history
is
query_str varchar2(32767);
year_month varchar2(8);
times number;
begin
select to_char(sysdate-15,'YYYYMMDD') into year_month from dual;
times:=0;
query_str :='create table log_new pctfree 10 pctused 80
as select * from log where 1=2';
execute immediate query_str;
query_str :='alter table log_new add constraints log_'
||year_month||'_pk
primary key (id) tablespace indx nologging pctfree 10';
execute immediate query_str;
query_str :='alter table log_his modify logtime default sysdate';
execute immediate query_str;
query_str :='create index log_'||year_month||'_logtime on log(logtime)
tablespace indx nologging pctfree 10';
execute immediate query_str;
rename_table('log','log'||year_month,times);
query_str :='alter table log_new rename to log';
execute immediate query_str;
end;
/
当然您工作环境的日志表可能和我这个做例子的日志表结构上有所不同，约束条件、索引和默认值都不尽相同。只要稍加修改就可以了。
三、用户需要有create any table系统权限(不是角色里包含的权限)
因为在执行存储过程时，由角色赋予的权限会失效, 所以执行log_history的用户一定要有DBA单独赋予的create any table系统权限。
最后在OS里定时每月一号凌晨0:00分执行log_history，让存储过程定期分割表。
如果要分割的日志表很多，模仿log_history可以写很多类似的存储过程来分割不同项目里的日志表。然后让OS按月，按周或者不定期的执行这些存储过程, 管理员只要查看日志就可以了。
四、其它注意事项
如果应用程序有BUG，可能对在用原始日志表产生长期不能释放的锁，执行log_history重命名会不成功。
这时DBA可以查看数据字典:
select object_id,session_id,locked_mode from v$locked_object;
select t2.username,t2.sid,t2.serial#,t2.logon_time
from v$locked_object t1,v$session t2
where t1.session_id=t2.sid order by t2.logon_time;
如果有长期出现的一模一样的列（包括登录时间），可能是没有释放的锁。
我们要在执行分割日志表的存储过程前，用下面SQL语句杀掉长期没有释放非正常的锁：
alter system kill session 'sid,serial#';
五、结束语
用上面介绍的存储过程定期分割日志表有很大的灵活性。历史数据不仅查询方便，转移和备份起来也都很容易。Unix和Windows平台的都可以使用。对服务器硬盘空间较小的中小型公司意义尤其明显。
ORACLE 临时表空间TEMP 满了怎么办？
最近遇到这样一个问题：前一段时间网页查询ORACLE表正常，可最近一直页面无法显示。打印出SQL放到PL/SQL Devoloper 执行，报“无法通过8（在表空间XXX中）扩展 temp 段”，还有一个页面，可以查询出记录，但无法统计数据！
经过分析产生原因可能是：ORACLE临时段表空间不足，因为ORACLE总是尽量分配连续空间，一但没有足够的可分配空间或者分配不连续就会出现上述的现象。
解决方法：知道由于ORACLE将表空间作为逻辑结构-单元，而表空间的物理结构是数据文件，数据文件在磁盘上物理地创建，表空间的所有对象也存在于磁盘上，为了给表空间增加空间，就必须增加数据文件。先查看一下指定表空间的可用空间，使用视图SYS.DBA_FREE_SPACE，视图中每条记录代表可用空间的碎片大小：
SQL>Select file_id,block_id,blocks,bytes from sys.dba_free_space where tablespace_name=‘XXX’;
返回的信息可初步确定可用空间的最大块，看一下它是否小于错误信息中提到的尺寸，再查看一下缺省的表空间参数：
SQL>SELECT INITIAL_EXTENT,NEXT_EXTENT,MIN_EXTENTS,PCT_INCREASE FROM SYS.DBA_TABLESPACES WHERE TABLESPACE_NAME='XXX';
通过下面的SQL命令修改临时段表空间的缺省存储值：
SQL>ALTER TABLESPACE name DEFAULT STORAGE (INITIAL 64K NEXT 64K);
适当增大缺省值的大小有可能解决出现的错误问题，也可以通过修改用户的临时表空间大小来解决这个问题：
SQL>ALTER USER username TEMPORARY TABLESPACE new_tablespace_name;
使用ALTER TABLESPACE命令，一但完成，所增加的空间就可使用，无需退出数据库或使表空间脱机，但要注意，一旦添加了数据文件，就不能再删除它，若要删除，就要删除表空间。
不喜欢用命令的朋友，也可以通过ORACLE工具 DBA STUDIO 找到出问题库的表空间，具体位置在“存储”->“表空间”->”XXX”,右拦“一般信息”，可以看到，数据文件使用情况，选择存储，可适当修改，“初使大小”，和“下一个大小”，问题可能会解决，然后选种“XXX”点鼠标右键，选择“添加数据文件”，适当修改“一般信息”的“文件大小”和“存储”的“数据文件已满后自动扩展”的“增量”大小，问题也可以解决！
最简单的方法实现ORACLE的定时备份
不用第三方工具，如何实现ORACLE的定是备份(逻辑备份)？
以前曾在这篇文章http://blog.csdn.net/great_domino/archive/2005/01/18/257414.aspx里点到一下，但没细化的说！
现在将方法告诉大家，当然是针对那些新手来说！
首先创建一个批处理文件 databack.bat 文见内容只要2行，如下
@echo off
Start exp domino/great_domino@domino full=y file=d:\back\last.dmp
具体格式，可查http://blog.csdn.net/great_domino/archive/2005/01/18/257414.aspx
然后做个windows 的计划任务，定时执行databack.bat 文件，用过windows都应该会做计划任务，在控制面板里，若添加计划后却无法启动，那八成，服务没启动，查看一下上面的菜单，选择高级，启动服务，若还不能启动，怎么办，那九成是服务被禁止掉了，到“internet管理器”中启动“服务”中的“Task Scheduler”服务程序！OK！
想什么时候备份就什么时候备份
顺便说一下，定时备份是很必要的，不知道什么时候数据库崩溃或被别人破坏，做程序的人可别偷懒，还有如果不用计划任务的用户，最好还是将Task Scheduler禁止掉，这个可是windows的危险漏洞
Oracle新手最常碰到的6个错误及解决方案
没有人会否认ORACLE是全球最有影响的数据库产品之一；不过好的东西似乎总不是那么好用（初看起来如此），甚至有些无情－－总会给layman们一个个无情的错误号。下面是我个人的总结，条条有用，希望能给初学者一点启示。
关于“好的东西似乎总不是那么好用（初看起来如此）”的一个笑话：在参加 IBM DB2 512、513培训前，在校园网上下载到了安装程序，不过任凭我们几个同学研究个半天，也不知哪个文件是安装文件，竟没有安装成功。最后，一致认为：看来这个培训真是太有必要了！事后，才知道－－我们下载的是4linux的！
[以8.1.6为例]：
1、ORA－12541：TNS：没有监听器
原因：没有启动监听器或者监听器损坏。如果是前者，使用命令net start OracleOraHome81TNSListener（名字可能有出入）即可；如果是后者，则使用“Net8 Configuration Assistant”工具向导之“监听程序配置”增加一个监听器即可（基本不用写任何信息，一路OK。在添加之前可能需要把所有的监听器先删除！）
2、ORA－12500：TNS：监听程序无法启动专用服务器进程
或
ORA－12560：TNS：协议适配器错误
原因：ORACLE的数据库服务没有启动。使用命令net start ORACLESERVICEORADB（ORADB为数据库名字）即可。如果仍没有解决，请继续向下看。
3、如果数据库服务启动失败，则很有可能是其注册表项值损坏，最好的做法是以下两步：
1）ORADIM -DELETE -SID oradb 删除数据库服务项
2）ORADIM -NEW -SID oradb 新增数据库服务项
注：这个过程中如果出错，就重启计算机！
4、ORA－12154：TNS：能解析服务名
原因：ORACLE的网络服务名没有正确配置。请使用“Net8 Configuration Assistant”工具向导之“本地网络服务名配置”配置TNS即可。如果仍没有解决，请继续向下看。
5、ORA－1034 ：TNS：ORACLE不可用
原因：ORACLE的数据库服务正确启动，但是数据库没有打开！
使用命令：
1）svrmgrl 启动服务管理器
2）connect internal 以internal身份登陆
3）startup 打开数据库
6、ORA－12560：TNS：协议适配器错误（顽固性的）
原因：未知。
解决：必杀技－－打开“Windows任务管理器”，杀死ORACLE.exe及ORADIM.exe进程，书写自己的ora_startup.bat，执行之！
PS：
1、我的ora_startup.bat：
net start OracleOraHome81TNSListener
net start ORACLESERVICEORADB
svrmgrl 一般情况下不用，不过有时少不了它的，具体步骤见第5步。
2、我的ora_shutdown.bat：
net stop OracleOraHome81TNSListener
net stop ORACLESERVICEORADB
3、ORACLE相关服务名请参见“管理工具”之“服务”中以ORACLE开头的服务名。
ORACLE 临时表空间TEMP 满了怎么办？
最近遇到这样一个问题：前一段时间网页查询ORACLE表正常，可最近一直页面无法显示。打印出SQL放到PL/SQL Devoloper 执行，报“无法通过8（在表空间XXX中）扩展 temp 段”，还有一个页面，可以查询出记录，但无法统计数据！
经过分析产生原因可能是：ORACLE临时段表空间不足，因为ORACLE总是尽量分配连续空间，一但没有足够的可分配空间或者分配不连续就会出现上述的现象。
解决方法：知道由于ORACLE将表空间作为逻辑结构-单元，而表空间的物理结构是数据文件，数据文件在磁盘上物理地创建，表空间的所有对象也存在于磁盘上，为了给表空间增加空间，就必须增加数据文件。先查看一下指定表空间的可用空间，使用视图SYS.DBA_FREE_SPACE，视图中每条记录代表可用空间的碎片大小：
SQL>Select file_id,block_id,blocks,bytes from sys.dba_free_space where tablespace_name=‘XXX’;
返回的信息可初步确定可用空间的最大块，看一下它是否小于错误信息中提到的尺寸，再查看一下缺省的表空间参数：
SQL>SELECT INITIAL_EXTENT,NEXT_EXTENT,MIN_EXTENTS,PCT_INCREASE FROM SYS.DBA_TABLESPACES WHERE TABLESPACE_NAME='XXX';
通过下面的SQL命令修改临时段表空间的缺省存储值：
SQL>ALTER TABLESPACE name DEFAULT STORAGE (INITIAL 64K NEXT 64K);
适当增大缺省值的大小有可能解决出现的错误问题，也可以通过修改用户的临时表空间大小来解决这个问题：
SQL>ALTER USER username TEMPORARY TABLESPACE new_tablespace_name;
使用ALTER TABLESPACE命令，一但完成，所增加的空间就可使用，无需退出数据库或使表空间脱机，但要注意，一旦添加了数据文件，就不能再删除它，若要删除，就要删除表空间。
不喜欢用命令的朋友，也可以通过ORACLE工具 DBA STUDIO 找到出问题库的表空间，具体位置在“存储”->“表空间”->”XXX”,右拦“一般信息”，可以看到，数据文件使用情况，选择存储，可适当修改，“初使大小”，和“下一个大小”，问题可能会解决，然后选种“XXX”点鼠标右键，选择“添加数据文件”，适当修改“一般信息”的“文件大小”和“存储”的“数据文件已满后自动扩展”的“增量”大小，问题也可以解决！
Oracle函数列表
PL/SQL单行函数和组函数详解
函数是一种有零个或多个参数并且有一个返回值的程序。在SQL中Oracle内建了一系列函数，这些函数都可被称为SQL或PL/SQL语句，函数主要分为两大类：
单行函数
组函数
本文将讨论如何利用单行函数以及使用规则。
SQL中的单行函数
SQL和PL/SQL中自带很多类型的函数，有字符、数字、日期、转换、和混合型等多种函数用于处理单行数据，因此这些都可被统称为单行函数。这些函数均可用于SELECT,WHERE、ORDER BY等子句中，例如下面的例子中就包含了TO_CHAR,UPPER,SOUNDEX等单行函数。
SELECT ename,TO_CHAR(hiredate,'day,DD-Mon-YYYY')FROM empWhere UPPER(ename) Like 'AL%'ORDER BY SOUNDEX(ename)
单行函数也可以在其他语句中使用，如update的SET子句，INSERT的VALUES子句，DELET的WHERE子句,认证考试特别注意在SELECT语句中使用这些函数，所以我们的注意力也集中在SELECT语句中。
NULL和单行函数
在如何理解NULL上开始是很困难的，就算是一个很有经验的人依然对此感到困惑。NULL值表示一个未知数据或者一个空值，算术操作符的任何一个操作数为NULL值，结果均为提个NULL值,这个规则也适合很多函数，只有CONCAT,DECODE,DUMP,NVL,REPLACE在调用了NULL参数时能够返回非NULL值。在这些中NVL函数时最重要的，因为他能直接处理NULL值，NVL有两个参数：NVL(x1,x2),x1和x2都式表达式，当x1为null时返回X2,否则返回x1。
下面我们看看emp数据表它包含了薪水、奖金两项，需要计算总的补偿
column name emp_id salary bonuskey type pk nulls/unique nn,u nnfk table datatype number number numberlength 11.2 11.2
不是简单的将薪水和奖金加起来就可以了，如果某一行是null值那么结果就将是null，比如下面的例子：
update empset salary=(salary+bonus)*1.1
这个语句中，雇员的工资和奖金都将更新为一个新的值，但是如果没有奖金，即 salary + null,那么就会得出错误的结论，这个时候就要使用nvl函数来排除null值的影响。
所以正确的语句是：
update empset salary=(salary+nvl(bonus,0)*1.1
单行字符串函数
单行字符串函数用于操作字符串数据，他们大多数有一个或多个参数，其中绝大多数返回字符串
ASCII()
c1是一字符串，返回c1第一个字母的ASCII码，他的逆函数是CHR()
SELECT ASCII('A') BIG_A,ASCII('z') BIG_z FROM empBIG_A BIG_z65 122
CHR(＜i＞)[NCHAR_CS]
i是一个数字，函数返回十进制表示的字符
select CHR(65),CHR(122),CHR(223) FROM empCHR65 CHR122 CHR223A z B
CONCAT(,)
c1,c2均为字符串，函数将c2连接到c1的后面，如果c1为null,将返回c2.如果c2为null,则返回c1，如果c1、c2都为null，则返回null。他和操作符||返回的结果相同
select concat('slobo ','Svoboda') username from dualusernameslobo Syoboda
INITCAP()
c1为一字符串。函数将每个单词的第一个字母大写其它字母小写返回。单词由空格，控制字符，标点符号限制。
select INITCAP('veni,vedi,vici') Ceasar from dualCeasarVeni,Vedi,Vici
INSTR(,[,＜i＞[,]])
c1,c2均为字符串，i,j为整数。函数返回c2在c1中第j次出现的位置，搜索从c1的第i个字符开始。当没有发现需要的字符时返回0,如果i为负数，那么搜索将从右到左进行，但是位置的计算还是从左到右，i和j的缺省值为1.
select INSTR('Mississippi','i',3,3) from dualINSTR('MISSISSIPPI','I',3,3)11select INSTR('Mississippi','i',-2,3) from dualINSTR('MISSISSIPPI','I',3,3)2
INSTRB(,[,i[,j])
与INSTR（）函数一样，只是他返回的是字节，对于单字节INSTRB()等于INSTR()
LENGTH()
c1为字符串，返回c1的长度，如果c1为null，那么将返回null值。
select LENGTH('Ipso Facto') ergo from dualergo10
LENGTHb()
与LENGTH()一样，返回字节。
lower()
返回c的小写字符，经常出现在where子串中
select LOWER(colorname) from itemdetail WHERE LOWER(colorname) LIKE '%white%'COLORNAMEWinterwhite
LPAD(,＜i＞[,])
c1,c2均为字符串，i为整数。在c1的左侧用c2字符串补足致长度i,可多次重复，如果i小于c1的长度，那么只返回i那么长的c1字符，其他的将被截去。c2的缺省值为单空格，参见RPAD。
select LPAD(answer,7,'') padded,answer unpadded from question;PADDED UNPADDED Yes YesNO NOMaybe maybe
LTRIM(,)
把c1中最左边的字符去掉，使其第一个字符不在c2中，如果没有c2，那么c1就不会改变。
select LTRIM('Mississippi','Mis') from dualLTRppi
RPAD(,＜i＞[,])
在c1的右侧用c2字符串补足致长度i,可多次重复，如果i小于c1的长度，那么只返回i那么长的c1字符，其他的将被截去。c2的缺省值为单空格,其他与LPAD相似
RTRIM(,)
把c1中最右边的字符去掉，使其第后一个字符不在c2中，如果没有c2，那么c1就不会改变。
REPLACE(,[,])
c1,c2,c3都是字符串，函数用c3代替出现在c1中的c2后返回。
select REPLACE('uptown','up','down') from dualREPLACEdowntown
STBSTR(,＜i＞[,])
c1为一字符串，i,j为整数，从c1的第i位开始返回长度为j的子字符串，如果j为空，则直到串的尾部。
select SUBSTR('Message',1,4) from dualSUBSMess
SUBSTRB(,＜i＞[,])
与SUBSTR大致相同，只是I,J是以字节计算。
SOUNDEX()
返回与c1发音相似的词
select SOUNDEX('dawes') Dawes SOUNDEX('daws') Daws, SOUNDEX('dawson') from dualDawes Daws DawsonD200 D200 D250
TRANSLATE(,,)
将c1中与c2相同的字符以c3代替
select TRANSLATE('fumble','uf','ar') test from dualTEXTramble
TRIM([[]] from c3)
将c3串中的第一个，最后一个，或者都删除。
select TRIM(' space padded ') trim from dual TRIMspace padded
UPPER()
返回c1的大写，常出现where子串中
select name from dual where UPPER(name) LIKE 'KI%'NAMEKING
单行数字函数
单行数字函数操作数字数据，执行数学和算术运算。所有函数都有数字参数并返回数字值。所有三角函数的操作数和值都是弧度而不是角度，oracle没有提供内建的弧度和角度的转换函数。
ABS()
返回n的绝对值
ACOS()
反余玄函数，返回-1到1之间的数。n表示弧度
select ACOS(-1) pi,ACOS(1) ZERO FROM dualPI ZERO3.14159265 0
ASIN()
反正玄函数，返回-1到1，n表示弧度
ATAN()
反正切函数，返回n的反正切值，n表示弧度。
CEIL()
返回大于或等于n的最小整数。
COS()
返回n的余玄值，n为弧度
COSH()
返回n的双曲余玄值，n 为数字。
select COSH(<1.4>) FROM dualCOSH(1.4)2.15089847
EXP()
返回e的n次幂，e=2.71828183.
FLOOR()
返回小于等于N的最大整数。
LN()
返回N的自然对数，N必须大于0
LOG(,)
返回以n1为底n2的对数
MOD()
返回n1除以n2的余数，
POWER(,)
返回n1的n2次方
ROUND(,)
返回舍入小数点右边n2位的n1的值，n2的缺省值为0，这回将小数点最接近的整数，如果n2为负数就舍入到小数点左边相应的位上，n2必须是整数。
select ROUND(12345,-2),ROUND(12345.54321,2) FROM dualROUND(12345,-2) ROUND(12345.54321,2)12300 12345.54
SIGN()
如果n为负数，返回-1,如果n为正数，返回1，如果n=0返回0.
SIN（)
返回n的正玄值,n为弧度。
SINH()
返回n的双曲正玄值,n为弧度。
SQRT()
返回n的平方根,n为弧度
TAN（)
返回n的正切值,n为弧度
TANH()
返回n的双曲正切值,n为弧度
TRUNC(,)
返回截尾到n2位小数的n1的值，n2缺省设置为0，当n2为缺省设置时会将n1截尾为整数，如果n2为负值，就截尾在小数点左边相应的位上。
单行日期函数
单行日期函数操作DATA数据类型，绝大多数都有DATA数据类型的参数，绝大多数返回的也是DATA数据类型的值。
ADD_MONTHS(,＜i＞)
返回日期d加上i个月后的结果。i可以使任意整数。如果i是一个小数，那么数据库将隐式的他转换成整数，将会截去小数点后面的部分。
LAST_DAY()
函数返回包含日期d的月份的最后一天
MONTHS_BETWEEN(,)
返回d1和d2之间月的数目,如果d1和d2的日的日期都相同，或者都使该月的最后一天，那么将返回一个整数，否则会返回的结果将包含一个分数。
NEW_TIME(,,)
d1是一个日期数据类型，当时区tz1中的日期和时间是d时，返回时区tz2中的日期和时间。tz1和tz2时字符串。
NEXT_DAY(,)
返回日期d后由dow给出的条件的第一天，dow使用当前会话中给出的语言指定了一周中的某一天，返回的时间分量与d的时间分量相同。
select NEXT_DAY('01-Jan-2000','Monday') "1st Monday",NEXT_DAY('01-Nov-2004','Tuesday')+7 "2nd Tuesday") from dual;1st Monday 2nd Tuesday03-Jan-2000 09-Nov-2004
ROUND([,])
将日期d按照fmt指定的格式舍入，fmt为字符串。
SYADATE
函数没有参数，返回当前日期和时间。
TRUNC([,])
返回由fmt指定的单位的日期d.
单行转换函数
单行转换函数用于操作多数据类型，在数据类型之间进行转换。
CHARTORWID()
c 使一个字符串，函数将c转换为RWID数据类型。
SELECT test_id from test_case where rowid=CHARTORWID('AAAA0SAACAAAALiAAA')
CONVERT(,[,])
c尾字符串，dset、sset是两个字符集，函数将字符串c由sset字符集转换为dset字符集，sset的缺省设置为数据库的字符集。
HEXTORAW()
x为16进制的字符串，函数将16进制的x转换为RAW数据类型。
RAWTOHEX()
x是RAW数据类型字符串，函数将RAW数据类转换为16进制的数据类型。
ROWIDTOCHAR()
函数将ROWID数据类型转换为CHAR数据类型。
TO_CHAR([[,)
x是一个data或number数据类型，函数将x转换成fmt指定格式的char数据类型，如果x为日期nlsparm=NLS_DATE_LANGUAGE 控制返回的月份和日份所使用的语言。如果x为数字nlsparm=NLS_NUMERIC_CHARACTERS 用来指定小数位和千分位的分隔符，以及货币符号。
NLS_NUMERIC_CHARACTERS ="dg", NLS_CURRENCY="string"
TO_DATE([,[,）
c表示字符串，fmt表示一种特殊格式的字符串。返回按照fmt格式显示的c,nlsparm表示使用的语言。函数将字符串c转换成date数据类型。
TO_MULTI_BYTE()
c表示一个字符串，函数将c的担子截字符转换成多字节字符。
TO_NUMBER([,[,)
c表示字符串，fmt表示一个特殊格式的字符串，函数返回值按照fmt指定的格式显示。nlsparm表示语言，函数将返回c代表的数字。
TO_SINGLE_BYTE()
将字符串c中得多字节字符转化成等价的单字节字符。该函数仅当数据库字符集同时包含单字节和多字节字符时才使用
其它单行函数
BFILENAME(
,)
dir是一个directory类型的对象，file为一文件名。函数返回一个空的BFILE位置值指示符，函数用于初始化BFILE变量或者是BFILE列。
DECODE(,,[,,,[])
x是一个表达式，m1是一个匹配表达式，x与m1比较，如果m1等于x，那么返回r1,否则,x与m2比较，依次类推m3,m4,m5....直到有返回结果。
DUMP(,[,[,[,]]])
x是一个表达式或字符，fmt表示8进制、10进制、16进制、或则单字符。函数返回包含了有关x的内部表示信息的VARCHAR2类型的值。如果指定了n1,n2那么从n1开始的长度为n2的字节将被返回。
EMPTY_BLOB()
该函数没有参数，函数返回 一个空的BLOB位置指示符。函数用于初始化一个BLOB变量或BLOB列。
EMPTY_CLOB()
该函数没有参数，函数返回 一个空的CLOB位置指示符。函数用于初始化一个CLOB变量或CLOB列。
GREATEST()
exp_list是一列表达式，返回其中最大的表达式，每个表达式都被隐含的转换第一个表达式的数据类型，如果第一个表达式是字符串数据类型中的任何一个，那么返回的结果是varchar2数据类型，同时使用的比较是非填充空格类型的比较。
LEAST()
exp_list是一列表达式，返回其中最小的表达式，每个表达式都被隐含的转换第一个表达式的数据类型，如果第一个表达式是字符串数据类型中的任何一个，将返回的结果是varchar2数据类型，同时使用的比较是非填充空格类型的比较。
UID
该函数没有参数，返回唯一标示当前数据库用户的整数。
USER
返回当前用户的用户名
USERENV()
基于opt返回包含当前会话信息。opt的可选值为：
ISDBA 会话中SYSDBA脚色响应，返回TRUE
SESSIONID 返回审计会话标示符
ENTRYID 返回可用的审计项标示符
INSTANCE 在会话连接后，返回实例标示符。该值只用于运行Parallel 服务器并且有 多个实例的情况下使用。
LANGUAGE 返回语言、地域、数据库设置的字符集。
LANG 返回语言名称的ISO缩写。
TERMINAL 为当前会话使用的终端或计算机返回操作系统的标示符。
VSIZE()
x是一个表达式。返回x内部表示的字节数。
SQL中的组函数
组函数也叫集合函数，返回基于多个行的单一结果，行的准确数量无法确定，除非查询被执行并且所有的结果都被包含在内。与单行函数不同的是，在解析时所有的行都是已知的。由于这种差别使组函数与单行函数有在要求和行为上有微小的差异.
组（多行）函数
与单行函数相比，oracle提供了丰富的基于组的，多行的函数。这些函数可以在select或select的having子句中使用，当用于select子串时常常都和GROUP BY一起使用。
AVG([{DISYINCT|ALL}])
返回数值的平均值。缺省设置为ALL.
SELECT AVG(sal),AVG(ALL sal),AVG(DISTINCT sal) FROM scott.empAVG(SAL) AVG(ALL SAL) AVG(DISTINCT SAL)1877.94118 1877.94118 1916.071413
COUNT({*|DISTINCT|ALL} )
返回查询中行的数目，缺省设置是ALL,*表示返回所有的行。
MAX([{DISTINCT|ALL}])
返回选择列表项目的最大值，如果x是字符串数据类型，他返回一个VARCHAR2数据类型，如果X是一个DATA数据类型，返回一个日期，如果X是numeric数据类型，返回一个数字。注意distinct和all不起作用，应为最大值与这两种设置是相同的。
MIN([{DISTINCT|ALL}])
返回选择列表项目的最小值。
STDDEV([{DISTINCT|ALL}])
返回选者的列表项目的标准差，所谓标准差是方差的平方根。
SUM([{DISTINCT|ALL}])
返回选择列表项目的数值的总和。
VARIANCE([{DISTINCT|ALL}])
返回选择列表项目的统计方差。
用GROUP BY给数据分组
正如题目暗示的那样组函数就是操作那些已经分好组的数据，我们告诉数据库用GROUP BY怎样给数据分组或者分类，当我们在SELECT语句的SELECT子句中使用组函数时，我们必须把为分组或非常数列放置在GROUP BY子句中，如果没有用group by进行专门处理，那么缺省的分类是将整个结果设为一类。
select stat,counter(*) zip_count from zip_codes GROUP BY state;ST ZIP_COUNT-- ---------AK 360AL 1212AR 1309AZ 768CA 3982
在这个例子中，我们用state字段分类；如果我们要将结果按照zip_codes排序,可以用ORDER BY语句，ORDER BY子句可以使用列或组函数。
select stat,counter(*) zip_count from zip_codes GROUP BY state ORDER BY COUNT(*) DESC;ST COUNT(*)-- --------NY 4312PA 4297TX 4123CA 3982
用HAVING子句限制分组数据
现在你已经知道了在查询的SELECT语句和ORDER BY子句中使用主函数，组函数只能用于两个子串中，组函数不能用于WHERE子串中，例如下面的查询是错误的：
错误SELECT sales_clerk,SUN(sale_amount) FROM gross_sales WHERE sales_dept='OUTSIDE' AND SUM(sale_amount)>10000 GROUP BY sales_clerk
这个语句中数据库不知道SUM()是什么，当我们需要指示数据库对行分组，然后限制分组后的行的输出时，正确的方法是使用HAVING语句：
SELECT sales_clerk,SUN(sale_amount) FROM gross_sales WHERE sales_dept='OUTSIDE' GROUP BY sales_clerkHAVING SUM(sale_amount)>10000;
嵌套函数
函数可以嵌套。一个函数的输出可以是另一个函数的输入。操作数有一个可继承的执行过程。但函数的优先权只是基于位置，函数遵循由内到外，由左到右的原则。嵌套技术一般用于象DECODE这样的能被用于逻辑判断语句IF....THEN...ELSE的函数。
ＳＱＬＳＥＲＶＥＲ海量数据库的查询优化及分页算法
探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：
CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名
[Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,
--本表的id号，也是主键
[title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
--红头文件的标题
[fariqi] [datetime] NULL ,
--发布日期
[neibuYonghu] [varchar] (70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
--发布用户
[reader] [varchar] (900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
--需要浏览的用户。每个用户中间用分隔符“,”分开
) ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY]
GO
下面，我们来往数据库中添加1000万条数据：
declare @i int
set @i=1
while @i<=250000
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最先的25万条记录')
set @i=@i+1
end
GO
declare @i int
set @i=1
while @i<=250000
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是中间的25万条记录')
set @i=@i+1
end
GO
declare @h int
set @h=1
while @h<=100
begin
declare @i int
set @i=2002
while @i<=2003
begin
declare @j int
set @j=0
while @j<50
begin
declare @k int
set @k=0
while @k<50
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+'-8-15 3:'+cast(@j as varchar(2))+':'+cast(@j as varchar(2)),'通信科','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是最后的50万条记录')
set @k=@k+1
end
set @j=@j+1
end
set @i=@i+1
end
set @h=@h+1
end
GO
declare @i int
set @i=1
while @i<=9000000
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-5-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最后添加的900万条记录')
set @i=@i+1000000
end
GO
通过以上语句，我们创建了25万条由于2004年2月5日发布的记录，25万条由办公室于2004年9月6日发布的记录，2002年和2003年各100个2500条相同日期、不同分秒的记录（共50万条），还有由通信科于2004年5月5日发布的900万条记录，合计1000万条。
一、因情制宜，建立“适当”的索引
建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。
索引（index）是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。注意，在这句话中，我们用了“适当”这个词，这是因为，如果使用索引时不认真考虑其实现过程，索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。
（一）深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。
进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
（二）何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
动作描述
使用聚集索引
使用非聚集索引
列经常被分组排序
应
应
返回某范围内的数据
应
不应
一个或极少不同值
不应
不应
小数目的不同值
应
不应
大数目的不同值
不应
应
频繁更新的列
不应
应
外键列
应
应
主键列
应
应
频繁修改索引列
不应
应
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
（三）结合实际，谈索引使用的误区
理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引
这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：
（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时：128470毫秒（即：128秒）
（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：53763毫秒（54秒）
（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：2423毫秒（2秒）
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。
得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加：
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
2、只要建立索引就能显著提高查询速度
事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）
（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5'
查询速度：2513毫秒
（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5' and neibuyonghu='办公室'
查询速度：2516毫秒
（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu='办公室'
查询速度：60280毫秒
从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。
（四）其他书上没有的索引使用经验总结
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
下面是实例语句：（都是提取25万条数据）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
使用时间：3326毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000
使用时间：4470毫秒
这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。
2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi
用时：12936
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid
用时：18843
这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。
3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1'
用时：6343毫秒（提取100万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-6-6'
用时：3170毫秒（提取50万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' and fariqi<'2004-6-6'
用时：3280毫秒
4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' order by fariqi
用时：6390毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi<'2004-1-1' order by fariqi
用时：6453毫秒
（五）其他注意事项
“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
当然，在实践中，作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案，找出哪种方案效率最高、最为有效。
二、改善SQL语句
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：
select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000
和执行:
select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name='zhangsan'的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：
列名 操作符 <常数 或 变量>
或
<常数 或 变量> 操作符列名
列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：
Name=’张三’
价格>5000
5000<价格
Name=’张三’ and 价格>5000
如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG
而：name like ‘%张’ ,就不属于SARG。
原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。
2、or 会引起全表扫描
Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：
ABS(价格)<5000
Name like ‘%三’
有些表达式，如：
WHERE 价格*2>5000
SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：
WHERE 价格>2500/2
但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。
4、IN 的作用相当与OR
语句：
Select * from table1 where tid in (2,3)
和
Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。
5、尽量少用NOT
6、exists 和 in 的执行效率是一样的
很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。
（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
该句的执行结果为：
表 'sales'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 'titles'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的执行结果为：
表 'sales'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 'titles'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。
7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex('刑侦支队',reader)>0 and fariqi>'2004-5-5'
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like '%' + '刑侦支队' + '%' and fariqi>'2004-5-5'
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
8、union并不绝对比or的执行效率高
我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16' or gid>9990000
用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000
用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。
看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。
但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16' or fariqi='2004-2-5'
用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-2-5'
用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
我们来做一个试验：
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4673毫秒
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc
用时：1376毫秒
select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc
用时：80毫秒
由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
10、count(*)不比count(字段)慢
某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：
select count(*) from Tgongwen
用时：1500毫秒
select count(gid) from Tgongwen
用时：1483毫秒
select count(fariqi) from Tgongwen
用时：3140毫秒
select count(title) from Tgongwen
用时：52050毫秒
从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。
11、order by按聚集索引列排序效率最高
我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen
用时：196 毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc
用时：4720毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读 1287 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4736毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc
用时：173毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc
用时：156毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。
从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的，但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。
同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。
12、高效的TOP
事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如：
select top 10 * from (
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen
where neibuyonghu='办公室'
order by gid desc) as a
order by gid asc
这条语句，从理论上讲，整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长，但事实相反。因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用，发现TOP确实很好用，效率也很高。但这个词在另外一个大型数据库ORACLE中却没有，这不能说不是一个遗憾，虽然在ORACLE中可以用其他方法（如：rownumber）来解决。在以后的关于“实现千万级数据的分页显示存储过程”的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。
到此为止，我们上面讨论了如何实现从大容量的数据库中快速地查询出您所需要的数据方法。当然，我们介绍的这些方法都是“软”方法，在实践中，我们还要考虑各种“硬”因素，如：网络性能、服务器的性能、操作系统的性能，甚至网卡、交换机等。
三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程
建立一个web 应用，分页浏览功能必不可少。这个问题是数据库处理中十分常见的问题。经典的数据分页方法是:ADO 纪录集分页法，也就是利用ADO自带的分页功能（利用游标）来实现分页。但这种分页方法仅适用于较小数据量的情形，因为游标本身有缺点：游标是存放在内存中，很费内存。游标一建立，就将相关的记录锁住，直到取消游标。游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标来逐行遍历数据，根据取出数据条件的不同进行不同的操作。而对于多表和大表中定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等待甚至死机。
更重要的是，对于非常大的数据模型而言，分页检索时，如果按照传统的每次都加载整个数据源的方法是非常浪费资源的。现在流行的分页方法一般是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。
最早较好地实现这种根据页面大小和页码来提取数据的方法大概就是“俄罗斯存储过程”。这个存储过程用了游标，由于游标的局限性，所以这个方法并没有得到大家的普遍认可。
后来，网上有人改造了此存储过程，下面的存储过程就是结合我们的办公自动化实例写的分页存储过程：
CREATE procedure pagination1
(@pagesize int, --页面大小，如每页存储20条记录
@pageindex int --当前页码
)
as
set nocount on
begin
declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量
declare @PageLowerBound int --定义此页的底码
declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码
set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize
set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize
set rowcount @PageUpperBound
insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc
select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t where O.gid=t.nid
and t.id>@PageLowerBound and t.id<=@PageUpperBound order by t.id
end
set nocount off
以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术――表变量。应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。当然，在这个过程中，您也可以把其中的表变量写成临时表：CREATE TABLE #Temp。但很明显，在SQL SERVER中，用临时表是没有用表变量快的。所以笔者刚开始使用这个存储过程时，感觉非常的不错，速度也比原来的ADO的好。但后来，我又发现了比此方法更好的方法。
笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》，全文如下：
从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录：
SELECT TOP m-n+1 *
FROM publish
WHERE (id NOT IN
(SELECT TOP n-1 id
FROM publish))
id 为publish 表的关键字
我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。等到后来，我在作办公自动化系统（ASP.NET+ C#＋SQL SERVER）的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章，没想到，文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：
CREATE PROCEDURE pagination2
(
@SQL nVARCHAR(4000), --不带排序语句的SQL语句
@Page int, --页码
@RecsPerPage int, --每页容纳的记录数
@ID VARCHAR(255), --需要排序的不重复的ID号
@Sort VARCHAR(255) --排序字段及规则
)
AS
DECLARE @Str nVARCHAR(4000)
SET @Str='SELECT TOP '+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+' * FROM ('+@SQL+') T WHERE T.'+@ID+'NOT IN
(SELECT TOP '+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1)) AS VARCHAR(20))+' '+@ID+' FROM ('+@SQL+') T9 ORDER BY '+@Sort+') ORDER BY '+@Sort
PRINT @Str
EXEC sp_ExecuteSql @Str
GO
其实，以上语句可以简化为：
SELECT TOP 页大小 *
FROM Table1
WHERE (ID NOT IN
(SELECT TOP 页大小*页数 id
FROM 表
ORDER BY id))
ORDER BY ID
但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有NOT IN字样。虽然我可以把它改造为：
SELECT TOP 页大小 *
FROM Table1
WHERE not exists
(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )
order by id
即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。
既便如此，用TOP 结合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些。
虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP关键字却是一个非常明智的选择。因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了TOP的优势，通过TOP 即可实现对数据量的控制。
在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：TOP和NOT IN。TOP可以提高我们的查询速度，而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，就要彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它。
我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命，使查询语句符合SARG形式。如：
Select top 10 * from table1 where id>200
于是就有了如下分页方案：
select top 页大小 *
from table1
where id>
(select max (id) from
(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as T
)
order by id
在选择即不重复值，又容易分辨大小的列时，我们通常会选择主键。下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以GID（GID是主键，但并不是聚集索引。）为排序列、提取gid,fariqi,title字段，分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒）
页 码
方案1
方案2
方案3
1
60
30
76
10
46
16
63
100
1076
720
130
500
540
12943
83
1000
17110
470
250
1万
24796
4500
140
10万
38326
42283
1553
25万
28140
128720
2330
50万
121686
127846
7168
从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。
在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。
-- 获取指定页的数据
CREATE PROCEDURE pagination3
@tblName varchar(255), -- 表名
@strGetFields varchar(1000) = '*', -- 需要返回的列
@fldName varchar(255)='', -- 排序的字段名
@PageSize int = 10, -- 页尺寸
@PageIndex int = 1, -- 页码
@doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回
@OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序
@strWhere varchar(1500) = '' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
AS
declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句
declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量
declare @strOrder varchar(400) -- 排序类型
if @doCount != 0
begin
if @strWhere !=''
set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere
else
set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]"
end
--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0，就执行总数统计。以下的所有代码都是@doCount为0的情况
else
begin
if @OrderType != 0
begin
set @strTmp = "<(select min"
set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] desc"
--如果@OrderType不是0，就执行降序，这句很重要！
end
else
begin
set @strTmp = ">(select max"
set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"
end
if @PageIndex = 1
begin
if @strWhere != ''
set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder
else
set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["+ @tblName + "] "+ @strOrder
--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度
end
else
begin
--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码
set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "] from [" + @tblName + "]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder
if @strWhere != ''
set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["
+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["
+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["
+ @fldName + "] from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " "
+ @strOrder + ") as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder
end
end
exec (@strSQL)
GO
上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。
在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。
笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法。
四、聚集索引的重要性和如何选择聚集索引
在上一节的标题中，笔者写的是：实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时，笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下，有如下现象：
1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。
2、在查询最后一页时，速度一般为5秒至8秒，哪怕分页总数只有3页或30万页。
虽然在超大容量情况下，这个分页的实现过程是很快的，但在分前几页时，这个1－3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢，借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”，这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。
笔者就此分析了一下，原来产生这种现象的症结是如此的简单，但又如此的重要：排序的字段不是聚集索引！
本篇文章的题目是：“查询优化及分页算法方案”。笔者只所以把“查询优化”和“分页算法”这两个联系不是很大的论题放在一起，就是因为二者都需要一个非常重要的东西――聚集索引。
在前面的讨论中我们已经提到了，聚集索引有两个最大的优势：
1、以最快的速度缩小查询范围。
2、以最快的速度进行字段排序。
第1条多用在查询优化时，而第2条多用在进行分页时的数据排序。
而聚集索引在每个表内又只能建立一个，这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。
但要既使聚集索引列既符合查询列的需要，又符合排序列的需要，这通常是一个矛盾。
笔者前面“索引”的讨论中，将fariqi，即用户发文日期作为了聚集索引的起始列，日期的精确度为“日”。这种作法的优点，前面已经提到了，在进行划时间段的快速查询中，比用ID主键列有很大的优势。
但在分页时，由于这个聚集索引列存在着重复记录，所以无法使用max或min来最为分页的参照物，进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引，那么聚集索引除了用以排序之外，没有任何用处，实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。
为解决这个矛盾，笔者后来又添加了一个日期列，其默认值为getdate()。用户在写入记录时，这个列自动写入当时的时间，时间精确到毫秒。即使这样，为了避免可能性很小的重合，还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。
有了这个时间型聚集索引列之后，用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询，又可以作为唯一列来实现max或min，成为分页算法的参照物。
经过这样的优化，笔者发现，无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下，分页速度一般都是几十毫秒，甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。
聚集索引是如此的重要和珍贵，所以笔者总结了一下，一定要将聚集索引建立在：
1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上；
2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。
结束语：
希望这篇文章不仅能够给大家的工作带来一定的帮助，也希望能让大家能够体会到分析问题的方法；最重要的是，希望这篇文章能够抛砖引玉，掀起大家的学习和讨论的兴趣，以共同促进。
最后需要说明的是，在试验中，发现用户在进行大数据量查询的时候，对数据库速度影响最大的不是内存大小，而是CPU。在我的P4 2.4机器上试验的时候，查看“资源管理器”，CPU经常出现持续到100%的现象，而内存用量却并没有改变或者说没有大的改变。即使在我们的HP ML 350 G3服务器上试验时，CPU峰值也能达到90%，一般持续在70%左右。
本文的试验数据都是来自我们的HP ML 350服务器。服务器配置：双Inter Xeon 超线程 CPU 2.4G，内存1G，操作系统Windows Server 2003 Enterprise Edition，数据库SQL Server 2000 SP3。
SQL SERVER 的函数
1.字符串函数
长度与分析用
datalength(Char_expr) 返回字符串包含字符数,但不包含后面的空格
substring(expression,start,length) 不多说了,取子串
right(char_expr,int_expr) 返回字符串右边int_expr个字符
字符操作类
upper(char_expr) 转为大写
lower(char_expr) 转为小写
space(int_expr) 生成int_expr个空格
replicate(char_expr,int_expr)复制字符串int_expr次
reverse(char_expr) 反转字符串
stuff(char_expr1,start,length,char_expr2) 将字符串char_expr1中的从 start开始的length个字符用char_expr2代替
ltrim(char_expr) rtrim(char_expr) 取掉空格
ascii(char) char(ascii) 两函数对应,取ascii码,根据ascii吗取字符
字符串查找
charindex(char_expr,expression) 返回char_expr的起始位置
patindex("%pattern%",expression) 返回指定模式的起始位置,否则为0
2.数学函数
abs(numeric_expr) 求绝对值
ceiling(numeric_expr) 取大于等于指定值的最小整数
exp(float_expr) 取指数 floor(numeric_expr) 小于等于指定值得最大整数
pi() 3.1415926.........
power(numeric_expr,power) 返回power次方
rand([int_expr]) 随机数产生器
round(numeric_expr,int_expr) 安int_expr规定的精度四舍五入
sign(int_expr) 根据正数,0,负数,,返回+1,0,-1
sqrt(float_expr) 平方根
3.日期函数
getdate() 返回日期
datename(datepart,date_expr) 返回名称如 June
datepart(datepart,date_expr) 取日期一部份
datediff(datepart,date_expr1.dateexpr2) 日期差
dateadd(datepart,number,date_expr) 返回日期加上 number
上述函数中datepart的 写法 取值和意义
yy 1753-9999 年份
qq 1-4 刻
mm 1-12 月
dy 1-366 日
dd 1-31 日
wk 1-54 周
dw 1-7 周几
hh 0-23 小时
mi 0-59 分钟
ss 0-59 秒
ms 0-999 毫秒
日期转换 convert()
4.系统函数
suser_name() 用户登录名
user_name() 用户在数据库中的名字 user 用户在数据库中的名字
show_role() 对当前用户起作用的规则
db_name() 数据库名
object_name(obj_id) 数据库对象名
col_name(obj_id,col_id) 列名
col_length(objname,colname) 列长度
valid_name(char_expr) 是否是有效标识符
如何缩小SQL SERVER日志文件
前几天也碰到日志文件过大的问题，数据库实际大小为600M, 日志文件实际大小为33M, 但日志文件占用空间为2.8G!!!
试了多种方式，SHIRNK DATABASE， TRUNCATE LOG FILE, 都没办法将文件缩小。无论如何，这应该算SQL SERVER的一个BUG吧。
后来找到下面的代码，就可以将日志文件缩小到自己想要的大小了。把代码COPY到查询分析器里，，然后修改其中的3个参数(数据库名，日志文件名，和目标日志文件的大小)，运行即可(我已经用过多次了)
-----
SET NOCOUNT ON
DECLARE @LogicalFileName sysname,
@MaxMinutes INT,
@NewSize INT
USE Marias -- 要操作的数据库名
SELECT @LogicalFileName = 'Marias_log', -- 日志文件名
@MaxMinutes = 10, -- Limit on time allowed to wrap log.
@NewSize = 100 -- 你想设定的日志文件的大小(M)
-- Setup / initialize
DECLARE @OriginalSize int
SELECT @OriginalSize = size
FROM sysfiles
WHERE name = @LogicalFileName
SELECT 'Original Size of ' + db_name() + ' LOG is ' +
CONVERT(VARCHAR(30),@OriginalSize) + ' 8K pages or ' +
CONVERT(VARCHAR(30),(@OriginalSize*8/1024)) + 'MB'
FROM sysfiles
WHERE name = @LogicalFileName
CREATE TABLE DummyTrans
(DummyColumn char (8000) not null)
DECLARE @Counter INT,
@StartTime DATETIME,
@TruncLog VARCHAR(255)
SELECT @StartTime = GETDATE(),
@TruncLog = 'BACKUP LOG ' + db_name() + ' WITH TRUNCATE_ONLY'
DBCC SHRINKFILE (@LogicalFileName, @NewSize)
EXEC (@TruncLog)
-- Wrap the log if necessary.
WHILE @MaxMinutes > DATEDIFF (mi, @StartTime, GETDATE()) -- time has not expired
AND @OriginalSize = (SELECT size FROM sysfiles WHERE name = @LogicalFileName)
AND (@OriginalSize * 8 /1024) > @NewSize
BEGIN -- Outer loop.
SELECT @Counter = 0
WHILE ((@Counter < @OriginalSize / 16) AND (@Counter < 50000))
BEGIN -- update
INSERT DummyTrans VALUES ('Fill Log')
DELETE DummyTrans
SELECT @Counter = @Counter + 1
END
EXEC (@TruncLog)
END
SELECT 'Final Size of ' + db_name() + ' LOG is ' +
CONVERT(VARCHAR(30),size) + ' 8K pages or ' +
CONVERT(VARCHAR(30),(size*8/1024)) + 'MB'
FROM sysfiles
WHERE name = @LogicalFileName
DROP TABLE DummyTrans
SET NOCOUNT OFF
备份Oracle数据库
逻辑备份
使用oracle 的逻辑备份工具exp 可以进行逻辑备份，此备份方法适用户数据量少与
2G 的情况，比如可以单独备份某张大数据量的表；
举例：
C:\>exp name/mima@sid owner=name compress=y file=d:\orcl.dmp
log=d:\orcllog.log buffer=900000
或者
C:\>exp name/mima@sid
compress=y file=d:\exp.dmp compress=y tables=(table1,table2);
冷备份
1、停止监听；
2、关闭数据库
【注意】不能是以abort 方式关闭
3、使用cp、rcp 或tar 等操作系统命令，复制/oradata 目录下所有文件到备份目录或磁带；
例如：
cp（拷贝命令）
cp /oradata /orabackup
rcp（远程拷贝命令，需要配置信任关系）
在另外一台被信任的主机上
rcp sundb:/oradate /orabackup
tar （归档命令）
cd /oradate
tar －cvf ./ /orabackup/20031206.tar
4、启动数据库；
5、启动监听；
cmd
导出
exp 用户/密码@服务名 full=y file=c:\test.dmp (full--全库/tables(tablename)--表)
导入
imp 用户/密码@服务名 file=c:\test.dmp
批处理+任务计划，实现定期备份
如先写EXP备份命令 到xx.bat
然后加入windows的计划任务
头表名一样的多表备份，如XX_a,XX_b
用
XX_% 既可
SQL语句
说明：复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b)
SQL: select * into b from a where 1<>1
说明：拷贝表(拷贝数据,源表名：a 目标表名：b)
SQL: insert into b(a, b, c) select d,e,f from b;
说明：显示文章、提交人和最后回复时间
SQL: select a.title,a.username,b.adddate from table a,(select max(adddate) adddate from table where table.title=a.title) b
说明：外连接查询(表名1：a 表名2：b)
SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c
说明：日程安排提前五分钟提醒
SQL: select * from 日程安排 where datediff(’minute’,f开始时间,getdate())>5
说明：两张关联表，删除主表中已经在副表中没有的信息
SQL:
delete from info where not exists ( select * from infobz where info.infid=infobz.infid
说明：--
SQL:
SELECT A.NUM, A.NAME, B.UPD_DATE, B.PREV_UPD_DATE
FROM TABLE1,
(SELECT X.NUM, X.UPD_DATE, Y.UPD_DATE PREV_UPD_DATE
FROM (SELECT NUM, UPD_DATE, INBOUND_QTY, STOCK_ONHAND
FROM TABLE2
WHERE TO_CHAR(UPD_DATE,’YYYY/MM’) = TO_CHAR(SYSDATE, ’YYYY/MM’)) X,
(SELECT NUM, UPD_DATE, STOCK_ONHAND
FROM TABLE2
WHERE TO_CHAR(UPD_DATE,’YYYY/MM’) =
TO_CHAR(TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, ’YYYY/MM’) ¦¦ ’/01’,’YYYY/MM/DD’) - 1, ’YYYY/MM’) Y,
WHERE X.NUM = Y.NUM （+）
AND X.INBOUND_QTY + NVL(Y.STOCK_ONHAND,0) <> X.STOCK_ONHAND B
WHERE A.NUM = B.NUM
说明：--
SQL:
select * from studentinfo where not exists(select * from student where studentinfo.id=student.id) and 系名称=’"&strdepartmentname&"’ and 专业名称=’"&strprofessionname&"’ order by 性别,生源地,高考总成绩
说明：
从数据库中去一年的各单位电话费统计(电话费定额贺电化肥清单两个表来源）
SQL:
SELECT a.userper, a.tel, a.standfee, TO_CHAR(a.telfeedate, ’yyyy’) AS telyear,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’01’, a.factration)) AS JAN,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’02’, a.factration)) AS FRI,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’03’, a.factration)) AS MAR,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’04’, a.factration)) AS APR,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’05’, a.factration)) AS MAY,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’06’, a.factration)) AS JUE,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’07’, a.factration)) AS JUL,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’08’, a.factration)) AS AGU,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’09’, a.factration)) AS SEP,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’10’, a.factration)) AS OCT,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’11’, a.factration)) AS NOV,
SUM(decode(TO_CHAR(a.telfeedate, ’mm’), ’12’, a.factration)) AS DEC
FROM (SELECT a.userper, a.tel, a.standfee, b.telfeedate, b.factration
FROM TELFEESTAND a, TELFEE b
WHERE a.tel = b.telfax) a
GROUP BY a.userper, a.tel, a.standfee, TO_CHAR(a.telfeedate, ’yyyy’)
说明：四表联查问题：
SQL:
Select * from a left inner join b on a.a=b.b right inner join c on a.a=c.c inner join d on a.a=d.d where .....
说明：得到表中最小的未使用的ID号
SQL:
SELECT (CASE WHEN EXISTS(SELECT * FROM Handle b WHERE b.HandleID = 1) THEN MIN(HandleID) + 1 ELSE 1 END) as HandleID
FROM Handle
WHERE NOT HandleID IN (SELECT a.HandleID - 1 FROM Handle a)
--写个函数
if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo].[f_GetPy]') and xtype in (N'FN', N'IF', N'TF'))
drop function [dbo].[f_GetPy]
GO
--创建取拼音函数
create function f_GetPy(@Str nvarchar(400))
returns nvarchar(4000)
as
begin
declare @strlen int,@re nvarchar(4000)
declare @t table(chr nchar(1) collate Chinese_PRC_CI_AS,letter nchar(1))
insert @t select '吖','A' union all select '八','B'
union all select '嚓','C' union all select '咑','D'
union all select '妸','E' union all select '发','F'
union all select '旮','G' union all select '铪','H'
union all select '丌','J' union all select '咔','K'
union all select '垃','L' union all select '嘸','M'
union all select '拏','N' union all select '噢','O'
union all select '妑','P' union all select '七','Q'
union all select '呥','R' union all select '仨','S'
union all select '他','T' union all select '屲','W'
union all select '夕','X' union all select '丫','Y'
union all select '帀','Z'
select @strlen=len(@str),@re=''
while @strlen>0
begin
select top 1 @re=letter+@re,@strlen=@strlen-1
from @t a where chr<=substring(@str,@strlen,1)
order by chr desc
if @@rowcount=0
select @re=substring(@str,@strlen,1)+@re,@strlen=@strlen-1
end
return(@re)
end
go
--调用实现查询
select * from 表
where dbo.f_GetPy(字段) like 'L%'
在SQL SERVER中标识符共有两种类型：一种是规则标识符（Regular identifer)，一种是界定标识符(Delimited identifer)。
其中，规则标识符严格遵守标识符的有关格式的规定，所以在Transact_SQL中凡是规则运算符都不必使用定界符。对于不符合标识符格式的标识符要使用界定符［］或‘ ’。
标识符格式：
1、标识符必须是统一码(Unicode)2.0标准中规定的字符，以及其他一些语言字符。如汉字.
2、标识符后的字符可以是（除条件一）“＿”、“＠”、“＃”、“$”及数字。
3、标识符不允许是Transact-SQL的保留字。
4、标识符内不允许有空格和特殊字符。
另外，某些以特殊符号开头的标识符在SQL SERVER 中具有特定的含义。如以“＠”开头的标识符表示这是一个局部变量或是一个函数的参数；以＃开头的标识符表示这是一个临时表或是一存储过程。以“＃＃”开头的表示这是一个全局的临时数据库对象。Transact-SQL的全局变量以“＠＠”开头。标识符最多可以容纳128个字符。
入行值得一看--SP专业术语
GSM （Global System for Mobile Communications 全球移动通信系统）
全球最成熟的数字移动电话网络标准之一，目前世界上大概有75％的手机使用的标准是GSM。截止到2001年，全世界162个国家已经建设了400个GSM通信网络。
GPRS （General Packet Radio Service 整合封包无线服务）
GPRS是利用而“分封交换”（Packettched）的概念所发展出的一套无线传输方式，是在现有的GSM系统上发展出来的一种新的分组数据承载业务，它把GSM的最大数据通信速度从9600bit/秒提高到了171.2Kbit/秒。我们可以将GPRS理解为GSM的一个更高层次。所谓的分封交换就是将数据分装成许多独立的封包，再将这些封包一个一个传送出去，形式上有点像寄包裹，采用分封交换的好处是只有在有资料需要传送时才会占用频宽，而且可以以传输的资料量计价，这对用户来说是比较合理的计费方式。
什么是彩铃？
彩铃业务是移动为客户提供的个性多彩回铃音业务，简称彩铃；“彩铃”业务是一项由被叫客户为呼叫自己移动电话的其他主叫客户设定特殊音效（音乐、歌曲、故事情节、人物对话）的回铃音；在一次电话呼叫过程中，被叫客户摘机应答前，主叫客户听到的将不再是单调的“嘟...嘟...”普通的回铃提示音，而是被叫客户已经定制好的个性化的特殊音效回铃音
SMS
Short Messaging Service短信业务，可以通过手机等移动设备发送文本型短信。
EMS增强型音画短信
EMS：(Enhanced Message Service)增强型短消息服务。与SMS相比，EMS的优势是除了可以像SMS那样发送文本短消息之外，还可以发送简单的图像、声音和动画等信息。EMS是一项过渡技术，从SMS文本信息到MMS多媒体信息的过度。
不同品牌的手机只要支持EMS，都能互相传递EMS图片铃声。
MMS多媒体短信（彩信）
MMS：(Multimedia Messaging Services)多媒体信息服务。以WAP(无线应用协议)为载体传送视频、图片、声音和文字。目前世界各地的运营陆续推出这项业务。能够自动快速传送用户创建的内容。它主要以接收者的电话号码进行寻址定位，这样MMS通信可以在终端之间进行。同时MMS也支持E-mail寻址，因此信息可以在终端和E-mail之间传递。
MMS是继SMS（文本短信服务）、EMS（增强型短信服务）之后的“第三代短信服务”。SMS只能收发文本信息，EMS可以在文本短信中加入铃声、简单的图形和简单的动画，MMS大大扩展了可收发的媒介类型，文本、简单图片和铃声自然不在话下，复杂的图片如照片、大型的图表以及音乐片段、视频剪辑才是MMS的用武之地。
目前中国移动的“MMS彩信”业务开放范围为“全球通”手机用户，0.9元/条。
WAP（Wireless Application Protocol 无线应用通讯协议）
WAP是由爱立信(Ericsson)、诺基亚(Nokia)、摩托罗拉(Motorola)等通信业巨头在1997年成立的无线应用协议论坛(WAP Forum)中所制定的。可以把网络上的信息传送到移动电话或其它无线通讯终端上。它使用一种类似于HTML的标记式语言WML(Wireless Markup Language不是无线标记语言)，相当于国际互联网上的HTML（超文件标记语言）并可通过WAP Gateway直接访问一般的网页。通过WAP，用户可以随时随地利用无线通讯终端来获取互联网上的即时信息或公司网站的资料，真正实现无线上网。它是移动通信与互联网结合的第一阶段性产物。
手机视频点播
视频点播：VOD（Video On Demand）即交互式多媒体视频点播，是随着计算机技术和网络通讯技术的发展，综合了计算机技术、通讯技术、电视技术而迅速新兴的一门综合性技术。它利用了网络和视频技术的优势，彻底改变了过去收看节目的被动方式，实现了节目的按需收看和任意播放，集动态影视图像、静态图片、声音、文字等信息为一体，为用户提供实时、交互、按需点播服务的系统。
手机视频点播视指通过移动网络传输信息，用户通过彩屏手机进行自主点播节目的方式。手机视频点播需要2.5G和3G的通信网络和配置较高的彩屏手机支持。
KJAVA
所谓KJAVA就是可以和现在的JAVA环境配合，让程序设计师可以在不同平台间转换，JAVA是一项目前已经广泛应用在互动式的网页设计技术。由于JAVA可以使用在不同的机器上，当然也可以应用在其他电子产品上。
而内建KJAVA程式语言，就是允许使用者将应用程式透过国际互联网从远端的服务器下载游戏、电玩游戏、卡通图片到手机上，再加上数据传输，“下载”服务、资料更新将非常容易。从2001年下半年开始内建KJAVA程式语言的手机将陆续推出，拥有JAVA程式开发能力，也是信息科技发展能力的重要指标。
点播业务（IOD）
定制业务
包月业务
MO
MT
PIM(PRINT Image Matching)全真数码影像打印技术
VPN (Virtual Private Network)虚拟专网
J2ME(JAVA 2 Micro Edition)Java 2平台微版,无线通信设备上的编程语言
3GPP(3rd Generation Partnership Project)第三代移动通信的标准
3G-IP,3G移动通信和IP的结合
WAP(Wireless Application Protocol)无线应用协议
MAC地址是Ethernet 网卡上带的地址，为48位长。每个Ethernet 网卡厂家必须向IEEE组织申请一组MAC地址，在生产网卡时编程于网卡上的串行EPROM中。
ICMP(Internet Control Message Protocol)Internet控制信息协议
CDMA(Code Division Multiple Access)码分多址
PDA(Personal Digital assistant) 个人数字助理,一般称为“掌上电脑”。
Diffie-Hellman,一个被普遍应用在密钥交换的公开密钥算法。
SCEP，提供一个安全的可升级的分发数字证书的解决方案。
手机点播类
这是最普遍的一种IOD类业务，用户通过上行一条MO点播指令，然后SP接收到点播指令后，向用户回复一条业务信息。
这种业务不需要用户订购，因此不需要订购指令和退订指令，史需要点播指令，并且业务只能以按条计费方式提供，不能包月计费。
最典型的业务就是天气信息，用户通过上行一条MO，然后SP下发一条天气情况信息，每一次点播计一次业务费用。本月有点播就有收费，没有点播就没有收费。
另外本业务要每次点播后最大下行MT条数限制，对于扩展短信，有可能需要多条短信组合而成，因此在业务申请时要求填写发送频率这一项。
可以归结为：无须订购，随时可用，手机点播，手机享用，一次使用，一次计费。
定制点播类
这种业务是需要订购的业务，用户在使用这种业务时，必须进行订购，所以这种业务必须同时具备订购指令、退订指令、点播指令。用户在使用这种业务前，先要订购，只有订购了业务后，才能通过上行MO的方式使用业务。因为需要订购，所以本业务类型允许包月计费和按条计费。
最典型的业务就是移动QQ，用户通过订购了移动QQ业务后，就可以将QQ号与手机号绑定，以后就可以通过手机向其他的QQ号发送信息，如果该用户在线，就会显示在QQ上，如果不在线，并且该用户也绑定了手机，就会发送到该用户手机号。
这种业务特点是先订购，但订购后并不会自动由SP下发信息，还必须由用户上行MO才能产生信息的下发。
可以归结为：一次订购，终生有效，一次点播，一次享用
自动PUSH类
这是最普通的PUSH类，特点是需要用户订购，订购后，用户不再需要上行MO，由SP定期向用户下行MT提供业务信息。
因此，这类业务不需要点播指令，但需要具备订购指令和退订指令。这种业务多为包月方式计费，但也不排除按条计费。对于按条计费的方式，发送频率限制很重要，在业务申请时一定要填这个参数，一般为每月发送条数。
最典型的应用是新闻类业务，用户订购后，每天SP会按时向用户发送最新新闻，而不需要用户再做其他操作，只要用户不取消，该业务一直有效。
可以归结为：一次订购，终生享用，如不取消，到月收费！
网站点播类
这种业务的特点是由用户主动点播的，但不是通过上行MO的方式点播的，用户可以通过WWW网站进行点播，SP的处理这类业务时，当用户通过WWW网站点播后，必须先向MISC系统请求一个LinkID，然后再通过短信下发业务信息，在下发时，一定要将这个LinkID提交给ISMG，不然业务会无法下发。
依此类推，以后可能会出现语音点播类业务等。这种业务一般是按条计费的，一般不需要用户订购，每一次点播产生一次业务使用。
最典型的业务就是铃声下载，用户在网站上先欣赏铃声，然后点播下载到手机，这时用户就会从手机上收到这条铃声。
同样本业务也要求每次点播后最大下行MT条数限制，对于扩展短信，有可能需要多条短信组合而成，因此在业务申请时要求填写发送频率这一项。
可以归结为：无须订购，随时可用，网站点播，手机享用，一次使用，一次计费。
