Oracle与数据处理
oracle批处理八线程语句
oracle批处理八线程语句Oracle批处理八线程语句是指在Oracle数据库中使用八个并行线程同时执行某一批处理任务的语句。
下面我将列举一些Oracle批处理八线程语句的示例，以帮助你更好地理解和应用这些语句。
1. 创建并行表：在Oracle中，可以通过使用PARALLEL关键字来创建并行表。
例如，创建一个名为EMPLOYEE的并行表，可以使用以下语句：```sqlCREATE TABLE EMPLOYEE(EMP_ID NUMBER(10),EMP_NAME VARCHAR2(50))PARALLEL 8;```2. 启用并行查询：在Oracle中，可以使用PARALLEL关键字来启用并行查询。
例如，执行下面的查询语句时，将启用并行查询，使用八个并行线程同时执行查询操作：```sqlSELECT * FROM EMPLOYEEWHERE EMP_NAME LIKE 'JOHN%'PARALLEL 8;```3. 并行插入数据：在Oracle中，可以使用INSERT语句来并行插入数据。
例如，以下语句将使用八个并行线程同时插入数据到EMPLOYEE表中：```sqlINSERT /*+ APPEND PARALLEL(EMPLOYEE, 8) */ INTO EMPLOYEESELECT * FROM EMPLOYEE_TEMP;```4. 并行更新数据：在Oracle中，可以使用UPDATE语句来并行更新数据。
例如，以下语句将使用八个并行线程同时更新EMPLOYEE 表中的数据：```sqlUPDATE /*+ PARALLEL(EMPLOYEE, 8) */ EMPLOYEESET EMP_NAME = 'NEW NAME'WHERE EMP_ID BETWEEN 1001 AND 2000;```5. 并行删除数据：在Oracle中，可以使用DELETE语句来并行删除数据。
oracle优化方法总结
千里之行，始于足下。
oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。
本文总结了一些常见的Oracle优化方法。
1. 使用索引：索引是提高查询性能的主要方法。
通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度，并减少数据访问的开销。
但是要注意不要过度使用索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。
2. 优化查询语句：查询语句的效率直接影响数据库的性能。
可以通过合理地编写查询语句来提高性能。
例如，使用JOIN来替代子查询，尽量避免使用通配符查询，使用LIMIT来限制结果集的大小等。
3. 优化表结构：表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。
合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储，提高查询速度。
例如，适当地使用主键、外键和约束，避免过多的数据类型和字段等。
4. 优化数据库参数设置：Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。
根据具体的应用场景和需求，可以根据情况调整参数的值。
例如，调整SGA和PGA的大小，设置合适的缓冲区大小，调整日志写入方式等。
5. 使用分区表：当表的数据量很大时，可以考虑将表分成多个分区。
分区表可以加速查询和维护操作，提高数据库的性能。
可以按照时间、地域、业务等来进行分区。
6. 优化存储管理：Oracle提供了多种存储管理选项，如表空间和数据文件管理。
合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。
例如，定期清理无用的数据文件，使用自动扩展表空间等。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
7. 数据压缩：对于大量重复数据或者冷数据，可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。
数据压缩可以减少磁盘空间的使用，提高IO性能。
8. 使用并行处理：对于大型计算或者批处理任务，可以考虑使用Oracle的并行处理功能。
并行处理可以将任务分成多个子任务，并行执行，提高处理能力和效率。
9. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据库分成多个独立的分区。
数据库分区可以提高数据的并行处理能力，减少锁竞争和冲突，提高数据库的性能。
oracle的数据读取 流程 和步骤
oracle的数据读取流程和步骤Oracle的数据读取流程和步骤Oracle是一种常用的关系型数据库管理系统，提供了强大的数据存储和管理功能。
在日常开发和运维过程中，经常需要从Oracle数据库中读取数据并进行处理。
本文将介绍Oracle的数据读取流程和步骤，帮助读者了解如何有效地从Oracle数据库中读取数据。
一、连接到Oracle数据库要读取Oracle数据库中的数据，首先需要与数据库建立连接。
Oracle提供了多种连接方式，包括使用命令行工具、使用编程语言中的Oracle驱动程序以及使用可视化数据库管理工具。
根据需要选择合适的连接方式，并提供正确的连接参数，包括数据库服务器地址、端口号、用户名、密码等。
通过正确的连接参数建立连接后，就可以开始进行数据读取操作。
二、选择要读取数据的表在连接成功后，需要选择要读取数据的表。
Oracle数据库中的数据以表的形式进行组织和存储，每个表都有自己的列和行。
根据具体的需求，选择合适的表，并确定要读取的列。
可以通过使用SQL语句来完成这一步骤。
例如，要读取名为"customers"的表中的所有列，可以使用以下SQL语句：SELECT * FROM customers;如果只需读取某些特定的列，可以在SQL语句中指定列名。
例如，要读取"customers"表中的"customer_name"和"email"列，可以使用以下SQL语句：SELECT customer_name, email FROM customers;三、编写SQL查询语句根据具体的数据需求，编写SQL查询语句来获取所需的数据。
根据表的结构和数据类型，使用合适的SQL函数和条件来筛选数据。
例如，要获取"customers"表中所有邮箱以"@"结尾的客户姓名，可以使用以下SQL语句：SELECT customer_name FROM customers WHERE email LIKE '%@';根据实际场景，可能需要结合多个表进行查询和关联操作。
简述数据处理的应用场景及常见处理工具
简述数据处理的应用场景及常见处理工具数据处理是指对原始数据进行提取、转换、加载和分析的过程。
随着大数据时代的到来，数据处理在各个行业中变得越来越重要。
本文将简要介绍数据处理的应用场景以及常见的处理工具。
一、应用场景1. 电商行业：在电商行业中，数据处理可以用于分析用户行为、购买习惯等，从而为企业提供精准的营销策略。
常见的数据处理应用场景包括用户画像分析、推荐算法优化等。
2. 金融行业：金融行业是数据处理的重要应用领域之一。
数据处理可以用于风险管理、欺诈检测、信用评估等。
通过对大量的金融数据进行处理和分析，可以帮助金融机构做出更准确的决策。
3. 物流行业：物流行业需要大量的数据处理来优化运输路线、提高配送效率。
通过对物流数据进行处理，可以实时监控货物的位置、预测交通状况等，从而提高物流运输的效率和准确性。
4. 医疗行业：在医疗行业中，数据处理可以用于疾病预测、药物研发等。
通过对患者的医疗数据进行处理和分析，可以提供更准确的诊断结果，帮助医生做出更科学的治疗方案。
5. 媒体行业：在媒体行业中，数据处理可以用于用户画像分析、内容推荐等。
通过对用户的浏览行为和兴趣偏好进行分析，可以为用户提供个性化的内容推荐，提高用户的粘性和活跃度。
二、常见处理工具1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模的数据。
它采用了分布式存储和计算的架构，能够高效地处理海量数据。
Hadoop主要包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件。
2. Spark：Spark是一个快速而通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。
与Hadoop相比，Spark具有更快的速度和更丰富的功能。
Spark支持多种编程语言，并提供了丰富的API，方便用户进行数据处理和分析。
3. SQL：SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理和处理关系型数据库的语言。
SQL可以用于查询、插入、更新和删除数据，是数据处理的重要工具之一。
Oracle的数据仓库解决方案
Oracle的数据仓库解决方案在数据驱动的时代，企业越来越重视数据的收集、分析和利用。
数据仓库作为数据集中存储和管理的关键组件，成为企业实现数据驱动决策的重要基础。
Oracle作为全球领先的数据库技术提供商，也提供了强大的数据仓库解决方案。
Oracle的数据仓库解决方案主要包括以下几个关键组件和特点：1. 数据采集和清洗：Oracle提供了丰富的数据采集工具和方案，可以从各种关系型数据库和非关系型数据库等数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。
此外，Oracle还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理：Oracle的数据仓库解决方案采用高性能的数据库引擎来存储和管理数据。
它支持多种存储结构，如关系型、多维和列式存储等，以满足不同的数据分析和查询需求。
此外，Oracle还提供了强大的数据压缩和索引技术，以优化数据存储和查询性能。
3. 数据集成和转换：Oracle的数据仓库解决方案可以帮助企业将分散、异构的数据集成到一个统一的数据模型中。
它提供了强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以对数据进行清洗、转换和整合，使数据在数据仓库中具有一致的结构和格式。
4. 数据分析和挖掘：Oracle的数据仓库解决方案提供了丰富的分析和挖掘功能，帮助企业发现数据中的模式、规律和趋势。
它支持各种常用的分析工具和技术，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等，以帮助企业实现更深入、高效的数据分析。
5. 数据安全和权限控制：Oracle的数据仓库解决方案提供了全面的数据安全和权限控制机制，以保护企业的数据资产安全。
它支持各种安全功能，如数据加密、访问控制和审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
综上所述，Oracle的数据仓库解决方案提供了全面、可靠的解决方案，帮助企业构建高效、可扩展的数据仓库。
它的强大功能和灵活性使得企业能够深入挖掘数据的价值，提升决策能力和竞争优势。
oracle 并行 full的用法
oracle 并行 full的用法Oracle 并行 Full 的用法什么是 Oracle 并行 FullOracle 并行 Full 是指在 Oracle 数据库中通过使用多个进程同时读取和处理数据，来执行全表扫描的一种方法。
这种方法可以提高查询性能，特别是对于大型表的查询操作。
并行 Full 的使用场景Oracle 并行 Full 适用于以下场景：•大规模数据查询：当需要从包含大量数据的表中检索数据时，可以使用并行 Full 加快查询速度。
•数据库备份和恢复：在备份和恢复数据库时，可以使用并行 Full 加快数据的导入和导出过程。
•数据加载和转换：在需要将数据从一个表加载到另一个表或进行数据转换的情况下，可以使用并行 Full 提高数据处理的效率。
使用并行 Full 的方法在 Oracle 数据库中，可以使用以下方法来使用并行 Full：1.设置并行度参数：可以通过设置以下参数来控制并行度级别：ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML;ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DDL;ALTER SESSION ENABLE PARALLEL QUERY;通过启用这些参数，可以在查询或操作中启用并行处理。
2.创建并行表：可以在创建表的同时指定并行度，例如：CREATE TABLE my_table (...) PARALLEL 4;这将创建一个具有并行度为 4 的并行表。
3.使用并行提示：可以在查询语句中使用并行提示来指定某个查询使用并行 Full，例如：SELECT /*+ PARALLEL(my_table, 4) */ * FROM my_table;这将指示查询在执行时使用并行度为 4 的并行 Full。
并行 Full 的注意事项在使用并行 Full 时，需要注意以下事项：•并行度设置：需要根据实际情况合理设置并行度，过高的并行度可能会导致资源竞争和性能下降。
oracle数据库数据文件无法读取的处理方法
oracle数据库数据文件无法读取的处理方法当Oracle数据库的数据文件无法读取时，可能会出现数据丢失或数据库无法正常运行的问题。
下面是一些处理方法：1. 确认数据文件是否存在：首先，确认数据文件是否存在于指定的目录中。
可以通过检查文件系统或使用Oracle的相关命令来确认文件是否存在。
2.检查文件权限：确保数据库用户有足够的权限来访问和读取数据文件。
可以使用操作系统的权限管理工具来检查和修改文件的权限设置。
3. 使用Oracle的检查工具：Oracle提供了一些用于诊断和修复数据库文件的工具。
例如，可以使用DBVerify工具来验证数据文件的一致性和完整性。
此外，还可以使用RMAN工具来进行数据库备份和恢复操作。
4. 修复损坏的数据文件：如果数据文件损坏，可以尝试使用Oracle提供的工具来修复文件。
例如，可以使用RMAN工具的RECOVER命令来修复和恢复损坏的数据文件。
另外，也可以尝试使用数据库管理工具（如TOAD或SQL Developer）来修复数据文件。
5.恢复备份数据文件：如果无法修复损坏的数据文件，可以尝试从备份中恢复数据文件。
如果已经定期备份了数据库，可以使用RMAN工具来恢复备份数据文件。
6.数据库恢复：如果以上方法都无法解决问题，可以考虑进行数据库的完全恢复。
完全恢复将数据库恢复到最近的有效备份或归档日志。
这个过程需要非常谨慎，因为可能会导致数据丢失。
7. 寻求支持：如果对数据库的修复和恢复过程不熟悉或无法解决问题，请及时寻求专业的Oracle数据库支持。
Oracle提供了一些付费的支持服务，可以提供专业的帮助和指导。
另外，为了避免数据文件无法读取的情况发生，建议采取以下预防措施：1. 定期备份数据库：定期备份数据库是保护数据的最重要措施之一、可以使用Oracle的RMAN工具或其他第三方工具来定期备份数据库，并确保备份文件的完整性和可靠性。
2.数据文件磁盘空间监控：及时监控数据库数据文件所在的磁盘空间使用情况。
oracle中nvldecodetrimrtrim的常见用法
oracle中nvldecodetrimrtrim的常见用法在Oracle中，nvl、decode、trim和rtrim是四个常用的函数，用于在查询和处理数据时进行转换和处理。
下面是它们的常见用法的详细介绍。
1.NVL函数：NVL函数用于将一个表达式替换为另一个表达式，如果第一个表达式为空(null)，则将返回第二个表达式。
它的常见用途包括处理空值和默认值的设置。
语法：NVL(expr1, expr2)示例：SELECT NVL(name, 'Unknown') as student_name FROM students;上述例子中，如果name列的值为null，将会显示为'Unknown'。
2.DECODE函数：DECODE函数用于根据给定条件对表达式进行条件分支判断，并返回相应的结果。
它可以实现简单的if-else逻辑判断。
语法：DECODE(expr, search1, result1, search2, result2, ..., default)示例：SELECT DECODE(score, 90, 'A', 80, 'B', 70, 'C', 'D') as grade FROM students;上述例子中，根据score列的值，返回相应的成绩等级。
3.TRIM函数：TRIM函数用于去除字符串首尾的空格，或者指定的字符。
它可以用于数据清理和格式控制。
语法：TRIM([leading ， trailing ， both] [trim_character] from source_string)示例：SELECT TRIM(' hello ') as trimmed_string FROM dual;上述例子中，将去除字符串" hello "的前导和尾部的空格，返回"hello"。
oracle序列达到最大值处理方法
一、概述在使用Oracle数据库时，序列（Sequence）是一个非常重要的对象，用来生成唯一的连续数字。
但是在实际的数据库应用中，我们经常会遇到序列达到最大值的情况，这时就需要针对这一问题进行处理。
本文将介绍在Oracle数据库中处理序列达到最大值的方法。
二、序列达到最大值的问题1. 什么是序列达到最大值？当一个序列达到其定义的最大值时，再次使用该序列生成值会导致错误，这是因为超出了序列的范围，这就是序列达到最大值的问题。
2. 为什么会出现序列达到最大值的问题？在实际的数据库操作中，特别是在大型系统中，由于数据的增删改查频繁进行，序列的使用也会相应增加。
而如果对序列表进行不当的管理和规划，就容易出现序列达到最大值的问题。
三、处理方法在Oracle数据库中，我们可以采取以下方法来处理序列达到最大值的问题。
1. 修改序列的增长步长在创建序列时，可以指定其增长步长。
如果已经创建的序列达到了最大值，可以通过修改其增长步长来延长序列的使用寿命。
假设我们的序列名为SEQ_TEST，当前的步长为1，最大值为1000，则可以通过如下语句来修改增长步长：```sqlALTER SEQUENCE SEQ_TEST INCREMENT BY 1000;```这样一来，原本每次加1的序列，现在每次加1000，就可以延长序列的使用寿命。
2. 修改序列的起始值另一种处理序列达到最大值的方法是修改序列的起始值。
可以通过以下语句来修改起始值：```sqlALTER SEQUENCE SEQ_TEST RESTART WITH 1;```这样就会使序列重新从1开始增长，可以继续使用。
不过需要注意的是，在数据库中可能会存在使用到该序列值的表，如果不对这些表进行相应处理，就会导致数据不一致。
3. 创建新的序列如果以上两种方法都无法满足需求，也可以考虑创建一个全新的序列来替换原有的序列。
首先需要创建新的序列，并将原有的序列使用替换成新的序列。
oracle异常处理步骤
oracle异常处理步骤
Oracle数据库异常处理步骤如下：
1. 定位异常：首先确定出现异常的具体位置，可以通过数据库日志、错误消息和异常堆栈跟踪等方式来定位。
2. 分析异常：对异常进行详细分析，了解异常的原因和影响。
3. 恢复数据库：根据异常的严重程度决定是否需要恢复数据库。
如果是较小的异常，可以进行手动或自动恢复；如果是较严重的异常，可能需要进行数据库的备份和恢复操作。
4. 修复异常：根据异常的具体情况，进行相应的修复操作。
这可能包括删除无效的数据、重建索引、修复损坏的表结构等。
5. 进行测试：在修复异常之后，进行必要的测试，确保数据库的正常运行。
可以执行一些SQL查询、事务处理和性能测试等，以验证修复操作的有效性。
6. 监控和预防措施：定期监控数据库的运行情况，及时发现异常并采取相应的措施。
同时，采取一些预防措施，如定期备份数据库、设置合适的权限和访问控制、优化SQL查询等，以
减少数据库异常的发生。
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行变列前 ID
SQL知多少8—行变列
Name value
100 100 100 110 110 110 100
行变列后 ID
姓名 年龄 性别 姓名 年龄 性别 姓名
name
张三 12 男 李四 24 女 张三
age gender
100 110
张三 李四
12 24
男 女
SQL知多少8—行变列
select id,max(name) ,max(age) ,max(gender) from (select id as id, case name when '姓名' then value else '' end as name, case name when '年龄' then value else '' end as age, case name when '性别' then value else '' end as gender from attribute_table) group by id select id,max(name) ,max(age) ,max(gender) from (select id as id, decode(name,'姓名',value,'') as name, decode(name,'年龄',value,'') as age, decode(name,'性别',value,'') as gender from attribute_table) group by id
更新前 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
1000 1100
更新后 ID
苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
20 40
STOCK
5 6
PRICE
1000 1100
苹果 香蕉
20 40
10 6
SQL知多少3—进货啦！
更新多列
UPDATE OLD_PRODUCT a SET a.PRICE=(SELECT b.PRICE FROM NEW_PRODUCT b WHERE a.ID=b.ID), a.stock=(SELECT b.STOCK FROM NEW_PRODUCT b WHERE a.ID=b.ID) WHERE a.ID IN (SELECT ID FROM NEW_PRODUCT);
create_date
STOCK PRICE
1000 苹果 1200 猕猴桃
20 80
5 20
2009-8-2 2009-8-4
SQL知多少5—去重
delete from product a where a.rowid> (select min(b.rowid) from product b where a.id=b.id)
20 40
STOCK
5 6
PRICE
1000 1100
苹果 香蕉
20 40
10 null
SQL知多少2—涨价啦！
改进后更新
UPDATE OLD_PRODUCT a SET a.PRICE=(SELECT b.PRICE FROM NEW_PRODUCT b WHERE a.ID=b.ID) WHERE a.ID IN (SELECT ID FROM NEW_PRODUCT);
1000 1100
NEW_PRODUCT ID
苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
20 40
STOCK
5 6
PRICE
1000 1200
苹果 猕猴桃
60 80
10 20
SQL知多少4—进新货啦！
先Update再Insert呗
SQL知多少4—进新货啦！
MERGE INTO OLD_PRODUCT op USING NEW_PRODUCT np ON (op.id = np.id) WHEN MATCHED THEN UPDATE SET op.price =np.price,op.stock=np.stock WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (id,product_name,stock,price) VALUES(np.id,np.product_name,np.stock,np.price);
更新前 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
1000 1100
更新后 ID
苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
20 40
STOCK
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PRICE
1000 1100
苹果 香蕉
60 40
10 6
SQL知多少4—进新货啦！
OLD_PRODUCT ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
USER_TABLES USER_TAB_COLUMNS USER_VIEWS USER_INDEXES USER_OBJECTS
USER_CONSTRAINTS
USER_CONS_COLUMNS USER_TYPES USER_SOURCE
20 805 20来自2009-8-4 2009-8-7
SQL知多少6—取新
select * from product a where a.create_date= (select max(b.create_date) from product b where a.id=b.id)
取新后 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
更新前 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
1000 1100
更新后 ID
苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
20 40
STOCK
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PRICE
1000 1100
苹果 香蕉
60 40
10 6
SQL知多少3—进货啦！
更新多列
MERGE INTO OLD_PRODUCT op USING NEW_PRODUCT np ON (op.id = np.id) WHEN MATCHED THEN UPDATE SET op.price =np.price,op.stock=np.stock
SQL知多少2—涨价啦！
一个简单问题：涨价了
OLD_PRODUCT ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
1000 1100
NEW_PRODUCT ID
苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
20 40
STOCK
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1000 1200
苹果 猕猴桃
60 80
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SQL知多少2—涨价啦！
去重后 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
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1000 苹果 1200 猕猴桃
20 80
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2009-8-2 2009-8-4
SQL知多少6—取新
取新前 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
create_date
1000 1000 1000 1200 1200 1200
信产局
信产局 公安局 三防办 市委办公室 市政府 三方办
140
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市委办公室#劳动局#科技局
市政府$劳动局$科技局 三方办。劳动局。科技局
170
组织部|劳动局|科技局
170
组织部
SQL知多少7—掐头
select id,regexp_substr(name,'\w+') from company
更新前 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
1000 1100
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苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
20 40
STOCK
5 6
PRICE
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苹果 香蕉
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SQL知多少3—进货啦！
更新多列
UPDATE OLD_PRODUCT a SET (a.PRICE, a.stock)=(SELECT b.PRICE, b.STOCK FROM NEW_PRODUCT b WHERE a.ID=b.ID) WHERE a.ID IN (SELECT ID FROM NEW_PRODUCT);
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更新后 ID
苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
20 40
STOCK
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苹果 香蕉 猕猴桃
60 40 80
10 6 20
SQL知多少5—去重
去重前 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
更新
UPDATE OLD_PRODUCT a SET a.PRICE=(SELECT b.PRICE FROM NEW_PRODUCT b WHERE a.ID=b.ID);
更新前 ID PRODUCT_NAME STOCK PRICE
1000 1100
更新后 ID
苹果 香蕉
PRODUCT_NAME
列变行前 ID
SQL知多少9—列变行
name age gender
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列变行后
张三 李四
Name
12 24
value
男 女
ID
100 100 100 110 110 110 100
姓名 年龄 性别 姓名 年龄 性别 姓名