PLSQL 注册码：

Product Code：4t46t6vydkvsxekkvf3fjnpzy5wbuhphqz serial Number：601769 password：xs374ca 这个注册码是PLSQL 11版本通用的

数据库

查看数据库版本

select * from v$version;

锁表问题

锁表的几种模式：https://blog.csdn.net/funnyfu0101/article/details/79084341

-- 查看锁表信息
select sess.sid,sess.serial#, lo.oracle_username,lo.os_user_name, ao.object_name,lo.locked_mode  
from v$locked_object lo,dba_objects ao,v$session sess 
where ao.object_id=lo.object_id and lo.session_id=sess.sid;

-- 杀死锁进程
-- 杀掉进程 sid,serial#
alter system kill session '210,11562';


-- 查询Oracle正在执行的sql语句及执行该语句的用户
SELECT b.sid oracleID,
       b.username 登录Oracle用户名,
       b.serial#,
       spid 操作系统ID,
       paddr,
       sql_text 正在执行的SQL,
       b.machine 计算机名
FROM v$process a, v$session b, v$sqlarea c
WHERE a.addr = b.paddr
   AND b.sql_hash_value = c.hash_value

-- 查看正在执行sql的发起者的发放程序
SELECT OSUSER 电脑登录身份,
       PROGRAM 发起请求的程序,
       USERNAME 登录系统的用户名,
       SCHEMANAME,
       B.Cpu_Time 花费cpu的时间,
       STATUS,
       B.SQL_TEXT 执行的sql
FROM V$SESSION A
LEFT JOIN V$SQL B ON A.SQL_ADDRESS = B.ADDRESS
                   AND A.SQL_HASH_VALUE = B.HASH_VALUE
ORDER BY b.cpu_time DESC

-- 查出oracle当前的被锁对象
SELECT l.session_id sid,
       s.serial#,
       l.locked_mode 锁模式,
       l.oracle_username 登录用户,
       l.os_user_name 登录机器用户名,
       s.machine 机器名,
       s.terminal 终端用户名,
       o.object_name 被锁对象名,
       s.logon_time 登录数据库时间
FROM v$locked_object l, all_objects o, v$session s
WHERE l.object_id = o.object_id
   AND l.session_id = s.sid
ORDER BY sid, s.serial#;

-- kill掉当前的锁对象可以为
alter system kill session 'sid， s.serial#‘;

参考： https://blog.csdn.net/jlds123/article/details/6572559

数据库连接

参考：https://www.cnblogs.com/momoyan/p/9164262.html

-- 查询oracle的连接数
select count(*) from v$session;
-- 查询oracle的并发连接数
select count(*) from v$session where status='ACTIVE';
-- 查看不同用户的连接数
select username,count(username) from v$session where username is not null group by username;
--当前的数据库连接数
select count(*) from v$process ; 
-- 数据库允许的最大连接数
select value from v$parameter where name='processes';

分区操作

参考： https://www.cnblogs.com/lj821022/p/4958262.html https://www.cnblogs.com/kerrycode/archive/2011/07/03/2096692.html https://www.cnblogs.com/Bkdgl/p/10097299.html

-- 创建分区
create table T_A_TRADING (
    business_id VARCHAR2(64) not null,
    trade_date VARCHAR2(8) not null,
    serial_number VARCHAR2(32)
)
partition by range (TRADE_DATE) (
    partition P20161102 values less than ('20161103')
    tablespace AMLM_DATA_SP
);

-- 数据库表添加分区
alter table T_RE_PURCHASE_STOCK_INFO add partition SYS_P2022 values less than (TO_DATE(' 2023-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
	tablespace HXCTS
	pctfree 10
	initrans 1
	maxtrans 255
	storage
	(
		initial 8M
		next 1M
		minextents 1
		maxextents unlimited
	);
-- 删除分区
alter table T_RE_PURCHASE_STOCK_INFO drop partition SYS_P2022 UPDATE GLOBAL INDEXES ;
-- 查看分区
select PARTITION_NAME, partition_position from user_tab_partitions where table_name = 'T_RE_PURCHASE_STOCK_INFO';

-- 查看分区数据
select * from T_RE_PURCHASE_STOCK_INFO partition(SYS_P2022) T

磁盘大小

-- 利用系统表 user_segments 查询表的存储空间占用大小。
select segment_name as table_name,  -- 表名
       segment_type, -- 表类型
       bytes, -- 实际大小
       round(bytes/1024/1024, 2) -- 以M为单位
from user_segments
where segment_name = 'table_name';

解锁账号

alter user hxcts account unlock;

索引

如果在where 子句中有OR 操作符或单独引用复合索引列的后面列则将不会走索引，将会进行全表扫描。

创建索引

创建索引一般分为在线索引和非在线索引，在线与非在线的区别：非在线锁表，优先创建索引，此时DML都被阻塞，所以快；相反，在线锁的是行而非表，通过临时表进行索引的创建，所以不会影响DML操作，但副作用就是慢。如果在生产环境操作，不停服务的话，势必导致创建索引期间仍有DML操作进来。另外如果是大表，那么采用非在线而导致锁表所带来的影响可能会很大。一句话，生产环境不停服的脚本操作，建议使用online。

--创建索引
create index IDX_SIMPLE_COLUMN on TABLE_NAME (SIMPLE_COLUMN);

--创建在线索引
create index IDX_SIMPLE_COLUMN on TABLE_NAME (SIMPLE_COLUMN) online tablespace TABLESPACE_NAME;

查看索引

-- 查看索引
SELECT * FROM ALL_INDEXES WHERE TABLE_NAME = '表名'

删除索引

参考：https://blog.csdn.net/shengsummer/article/details/44095347

-- 让索引不可见，没有实际删除，但是优化器不会使用该索引
alter index IDX_COLUMN_NAME invisible;
-- 删除索引
DROP INDEX 索引名;

常用语句

创建临时表

-- 创建临时表
create global temporary table lack_filed_sales_order (document_num varchar(20)) on commit preserve rows;
-- 删除临时表
drop table lack_filed_sales_order

数据表列的增删改查

注意：添加非空列时，要保证表中没有数据。

-- 添加列
alter table your_table add (column1 col_type1, column2 col_type2 ...);
-- your_table：表名
-- column1，column2：列名
-- col_type1, col_type2：列类型

-- 添加表注释
COMMENT ON TABLE table_name IS '表名注释';
-- 添加列注释
COMMENT ON COLUMN table_name.column_name IS '列名注释';

-- 删除列
alter table tablename drop (column);

-- 查看列
select column_name, data_type 
from ALL_TAB_COLUMNS
where TABLE_NAME='XX';

-- 修改列
alter table 表名 modify column_name varchar2(32) 
alter table 表名 modify (column_name1 varchar(20) default null,column_name2 varchar2(30));

--重命名列名
alter table 表名 rename column 老列名 to 新列名;

日期格式化

参考：

https://www.cnblogs.com/shipeng22022/p/4614025.html

--字符串转为日期类型
select to_date('2004-05-07 13:23:44','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual;
--日期类型转为字符串
select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as nowTime from dual;

关于sysdate的用法：

sysdate-1 表示1天前，sysdate-7 表示7天前 ....

sysdate-1/24 表示1小时前，sysdate-1/24/60表示1分钟前 ....

随机数

-- 38位精度的随机数 例如：2080.540270297243047172097413955732485122
select dbms_random.value(1,9999) from dual;

--四位数，取整

select trunc(dbms_random.value(1000,9999)) from dual; --按照指定的精度截取一个数
 
select round(dbms_random.value(1000,9999)) from dual; --按照指定的精度进行四舍五入
 
select ceil(dbms_random.value(1000,9999)) from dual;  --ceil返回大于或等于，给出数字的最小整数
 
select floor(dbms_random.value(1000,9999)) from dual;  --floor取整数位
 
select dbms_random.value from dual; --dbms_random.value小数（0-1）
 
select dbms_random.value(0,100) from dual; 小数（0-100）
 
select substr(cast(dbms_random.value as varchar(38)),3,20) from dual; --长度为20的随机字串
 
select dbms_random.normal from dual;  --正态分布随机数
 
select dbms_random.string('x',3) from dual; --随机字符串
 
select dbms_random.string('A',20) from dual;--string函数指定长度为20的随机文本字符串
 
select to_date(2454084+trunc(dbms_random.value(0,365)),'J') from dual; --随机日期
 
select to_char(sysdate,'J') from dual; --指定日期基数
 
select sys_guid() from dual;--生成GUID
 
select to_char(to_date('01/01/03','mm/dd/yy'),'J') from dual;--2452641
 
select to_date(trunc(dbms_random.value(2452641,2452641+364)),'J') from dual;--2003年内的任意日期

INSERT SELECT

insert into T_INV_INVENTORY_STATUS(
    id, create_date, creator, 
    is_deleted, is_enabled, is_beused, is_can_sale, 
    tri_dealer_code, dealer_code, dealer_id, 
    name
)
select 
	HIBERNATE_SEQUENCE.NEXTVAL as id, 
	t.create_date, t.creator, 
	t.is_deleted, t.is_enabled, t.is_beused, t.is_can_sale,
	t.tri_dealer_code, t.dealer_code, t.dealer_id, 
	t.name
from dual 
JOIN (
    select 
    sysdate as create_date, 'NDMS_SYSTEM' as creator,
    'F' as is_deleted, 'T' as is_enabled, 'T' as is_beused, 'T' as is_can_sale,
    tri_dealer_code, dealer_code, dealer_id,
    'T' as name
    from T_INV_INVENTORY_STATUS 
    group by tri_dealer_code, dealer_code, dealer_id
) t ON 1=1;

MERGE INTO

MERGE INTO t1 
USING t2 ON t2.tid=t1.tid
WHEN MATCHED THEN
	UPDATE SET
		t1.name = t2.name,
		t2.address = t2.address,
		t2.modifier = 'SYSTEM',
		t2.last_update_time = sysdate
WHEN NOT MATCHED THEN
	INSERT INTO (
    	tid,
        name, address,
        creator, created_date,
        modifier, last_update_date
    ) VALUES (
    	t2.tid,
        t2.name, t2.address,
        t2.creator, t2.created_date,
        t2.modifer, t2.last_update_time
    );

排序空值

-- 空值排最后
order by t.create_date desc nulls last;
-- 空值排最前
order by t.create_date desc nulls first;

批量删除数据

有时大批的删除数据，执行会非常非常慢

参考：https://www.cnblogs.com/myitnews/p/12363154.html

DECLARE
CNT NUMBER(10):=0;
I NUMBER(10);
BEGIN
SELECT COUNT(*) INTO CNT FROM ep_arrearage_bak WHERE TO_CHAR(DF_DATE,'MM')='01';

FOR I IN 1..TRUNC(CNT/500)+1 LOOP
DELETE FROM ep_arrearage_bak WHERE TO_CHAR(DF_DATE,'MM')='01' AND ROWNUM<=500;
COMMIT;
END LOOP;
END;

如果还是太慢，参考该文的解决方法

https://www.cnblogs.com/kerrycode/p/4390430.html

删除重复数据，只保留一条

-- 比如，某个表要按照id和name重复，就算重复数据
delete from 表名 
where rowid not in (
    select min(rowid) from 表名 
    group by id,name
);

-- 如果以id，name和grade重复算作重复数据
delete from 表名 
where rowid not in (
    select min(rowid) from 表名 
    group by id,name,grade
);

常见问题

删除数据非常慢

参考：https://www.cnblogs.com/kerrycode/p/4390430.html

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