Oracle中比对2张表之间数据是否一致的几种方法
2个excel表格如何比对数据
竭诚为您提供优质文档/双击可除2个excel表格如何比对数据篇一：如何比较两个电子表格数据的异同1、如何比较两个电子表格数据的异同？1、新建一个excel文件，将两个人的两张表格分别复制到sheet1和sheet2；2、切换到sheet3中，选中a1单元格，输入公式：=if(sheet1!a1=sheet2!a1,"ok","结果不同")；3、采用拖拉复制的办法将这个公式单元格的内容复制到与原表格相同大小的位置；4、结果已经呈现在你的面前－－凡是单元格内有“结果不同”字样的，表明相应位置的两张表格内容是不一样的；凡是有“ok”字样的单元格，说明两张表格的内容是相同的。
2、钢筋符号打印到word中程序→附件→系统工具→字符映射表→sjqy篇二：两个excel表格核对的6种方法两个excel表格核对的6种方法，用了三个小时才整理完成！20xx-12-17兰色幻想-赵志东excel精英培训excelpx-teteexcel应用分享与问题解答，提供excel技巧、函数和Vba相关学习资料的自助查询。
每天一篇原创excel教程，伴你excel学习每一天！excel表格之间的核对，是每个excel用户都要面对的工作难题，今天兰色带大家一起盘点一下表格核对的方法，一共6种，以后再也不用加班勾数据了。
（兰色用了三个小时整理出了这篇教程，估计你再也找不到这么全的两表核对教程，一定要转发或收藏起来备用哦）一、使用合并计算核对excel中有一个大家不常用的功能：合并计算。
利用它我们可以快速对比出两个表的差异。
例：如下图所示有两个表格要对比，一个是库存表，一个是财务软件导出的表。
要求对比这两个表同一物品的库存数量是否一致，显示在sheet3表格。
库存表：软件导出表：操作方法：步骤1：选取sheet3表格的a1单元格，excel20xx版里，执行数据菜单(excel20xx版数据选项卡)-合并计算。
excel两个单元格内容是否一致
excel两个单元格内容是否一致在Excel中，我们经常需要比较两个单元格中的内容是否一致。
这种比较可以帮助我们找出数据中的差异，进行有效的数据分析和处理。
接下来，我将介绍几种方法来判断两个单元格内容是否一致。
第一种方法是使用IF函数。
IF函数可以根据指定的条件返回不同的数值。
我们可以利用IF函数来比较两个单元格的内容是否一致。
例如，我们可以使用以下公式来比较A1和B1两个单元格的内容是否一致，=IF(A1=B1,"内容一致","内容不一致")。
这样，如果A1和B1的内容相同，公式返回“内容一致”，否则返回“内容不一致”。
第二种方法是使用EXACT函数。
EXACT函数可以比较两个文本字符串是否完全相同。
我们可以将两个单元格的内容作为参数传递给EXACT函数，然后判断它们是否一致。
例如，我们可以使用以下公式来比较A1和B1两个单元格的内容是否一致，=EXACT(A1,B1)。
如果A1和B1的内容完全相同，公式返回TRUE，否则返回FALSE。
第三种方法是使用条件格式化。
我们可以利用条件格式化功能来直观地显示两个单元格的内容是否一致。
首先选中需要比较的单元格范围，然后依次点击“开始”选项卡中的“条件格式化”、“新建规则”、“使用公式确定要格式化的单元格”，在“格式值为”框中输入公式=A1=B1（假设需要比较的单元格分别为A1和B1），然后设置好格式化的样式，点击确定即可。
这样，如果A1和B1的内容一致，对应的单元格将按照我们设置的格式显示。
除了以上提到的方法，我们还可以使用VBA（Visual Basicfor Applications）来编写自定义的比较脚本。
通过编写VBA脚本，我们可以实现更复杂的比较逻辑，满足更多的需求。
例如，我们可以编写一个VBA脚本来批量比较多个单元格的内容，然后将比较结果汇总到一个新的工作表中，以便进一步分析和处理。
总的来说，Excel提供了多种方法来比较两个单元格的内容是否一致。
oracle 两表全字段比较方法
oracle 两表全字段比较方法在Oracle数据库中，可以使用SQL语句来比较两个表的全字段。
以下是一种可能的方法：1. 创建临时表：首先，你可以创建两个临时表，用于存储要比较的两个表的数据。
例如，你可以使用以下语句创建临时表：```sqlCREATE TABLE temp_table1 AS SELECT FROM table1;CREATE TABLE temp_table2 AS SELECT FROM table2;```这将从表1和表2中复制数据到临时表temp_table1和temp_table2中。
2. 使用NOT EXISTS子查询：接下来，你可以使用NOT EXISTS子查询来比较两个临时表的全字段。
以下是一个示例查询：```sqlSELECT column1, column2, column3, ...FROM temp_table1 aWHERE NOT EXISTS (SELECT 1FROM temp_table2 bWHERE = AND = AND = AND ...);```在上述查询中，你需要将column1、column2、column3等替换为你要比较的实际列名。
该查询将返回在temp_table1中存在但在temp_table2中不存在的行。
3. 处理NULL值：在比较字段时，需要注意处理NULL值的情况。
在Oracle中，NULL不等于NULL，因此需要使用IS NULL或IS NOT NULL 条件来正确比较NULL值。
例如，如果你想比较两个列是否都为NULL或都不为NULL，可以使用以下条件：```sqlIS NULL AND IS NULL OR IS NOT NULL AND IS NOT NULL```请根据你的具体需求进行相应的调整。
请注意，上述方法是一种比较简单的方法，适用于比较两个结构相同且数据量较小的表。
对于更复杂的情况，可能需要使用更高级的SQL技术或工具来执行全字段比较。
核对2列数据是否一致的方法
核对2列数据是否一致的方法
核对2列数据是否一致，可以通过以下方法进行：
使用“=”法。
选中目标单元格区域，直接输入等号进行比较。
使用快捷键（Ctrl+\）法。
选中目标单元格区域，快捷键Ctrl+\，填充颜色。
使用Exact函数法。
这个函数用于比较指定的字符串是否一致。
使用定位（Ctrl+G或F5）法。
选定目标单元格区域，快捷键Ctrl+G或F5打开【定位】对话框，单击左下角的【定位条件】，选择【定位条件】对话框中的【行内容差异单元格】并【确定】，最后填充颜色即可。
使用If函数法。
在目标单元格中输入公式：=IF(B3=C3,"相同","不相同")。
使用条件格式法。
选定目标单元格区域，单击【开始】选项卡【样式】组中的【条件格式】-【突出显示单元格规则】-【重复值】，打开【重复值】对话框，在第一个下拉列表中选择【唯一】，选择填充色，并【确定】。
使用vlookup函数法。
在Excel中用vlookup函数来对比两列数据是否一致。
请根据具体情况选择合适的方法，如果有更复杂的需求，可以请教Excel使用经验丰富的同事或朋友。
筛选两个表中相同的数据
筛选两个表中相同的数据
摘要：
在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要筛选两个表中相同数据的需求。
本文将介绍如何使用常见的数据处理工具和技术来实现这一目标，包括使用SQL语句，Excel的VLOOKUP函数和Python 中的pandas库。
引言：
在实际的数据分析和处理中，我们经常需要比较和处理两个或多个数据表中的数据。
有时我们需要找出两个表中相同的数据，以便进行进一步的分析或处理。
这个需求在数据清洗、合并以及数据质量检查等方面都非常常见。
这篇文章将重点介绍如何使用不同的工具和技术来筛选两个表中相同的数据。
一、使用SQL语句筛选相同的数据
SQL是一种广泛应用于关系型数据库的查询语言，它提供了一种强大的方式来处理和操作表中的数据。
具体步骤如下：
1. 创建两个表，并确保它们存储在相同的数据库中。
2. 编写一条SELECT语句，使用JOIN操作符连接两个表，并使用WHERE子句筛选出相同的数据。
3. 执行这条SQL语句，并将结果保存到一个新的表中。
举个例子，假设我们有两个表，一个是\。
oracle小时差值计算
oracle小时差值计算
在Oracle数据库中，我们可以使用不同的方法来计算小时差值。
以下是一些常见的方法：
1. 使用DATEDIFF函数：可以使用DATEDIFF函数来计算两个日
期之间的小时差值。
例如，可以使用以下查询来计算两个日期之间
的小时差值：
sql.
SELECT (date2 date1) 24 AS hour_diff.
FROM your_table;
这将返回两个日期之间的小时差值。
2. 使用EXTRACT函数：可以使用EXTRACT函数来提取日期中的
小时部分，并进行计算。
例如，可以使用以下查询来计算两个日期
之间的小时差值：
sql.
SELECT EXTRACT(HOUR FROM (date2 date1)) AS hour_diff.
FROM your_table;
这将返回两个日期之间的小时差值。
3. 使用TIMESTAMPDIFF函数：可以使用TIMESTAMPDIFF函数来计算两个日期之间的小时差值。
例如，可以使用以下查询来计算两个日期之间的小时差值：
sql.
SELECT TIMESTAMPDIFF(HOUR, date1, date2) AS hour_diff.
FROM your_table;
这将返回两个日期之间的小时差值。
以上是一些常见的在Oracle数据库中计算小时差值的方法，你
可以根据自己的需求选择合适的方法来进行计算。
希望对你有所帮助。
oracle 时间比较函数
oracle 时间比较函数Oracle 时间比较函数Oracle数据库是一种关系型数据库管理系统，它支持SQL语言。
在Oracle数据库中，时间比较函数被广泛使用，用于比较和操作日期和时间数据。
这些函数提供了一种简便的方式来处理时间数据，并允许我们在查询中进行各种时间操作。
在Oracle数据库中，有多个时间比较函数可供使用。
下面将介绍其中一些常用的函数。
1. SYSDATE函数SYSDATE函数返回当前日期和时间。
它返回一个日期类型的值，可以用于比较、计算和显示当前日期和时间。
以下是SYSDATE函数的示例用法：SELECT SYSDATE FROM dual;2. TO_DATE函数TO_DATE函数用于将字符串转换为日期类型。
它接受两个参数，第一个参数是要转换的字符串，第二个参数是指定输入字符串的格式。
以下是TO_DATE函数的示例用法：SELECT TO_DATE('2022-01-01', 'YYYY-MM-DD') FROM dual;3. ADD_MONTHS函数ADD_MONTHS函数用于在给定日期上添加指定的月份。
它接受两个参数，第一个参数是要添加的日期，第二个参数是要添加的月份数。
以下是ADD_MONTHS函数的示例用法：SELECT ADD_MONTHS(SYSDATE, 3) FROM dual;4. MONTHS_BETWEEN函数MONTHS_BETWEEN函数用于计算两个日期之间的月份数。
它接受两个参数，第一个参数是较大的日期，第二个参数是较小的日期。
以下是MONTHS_BETWEEN函数的示例用法：SELECT MONTHS_BETWEEN(TO_DATE('2022-01-01', 'YYYY-MM-DD'), SYSDATE) FROM dual;5. NEXT_DAY函数NEXT_DAY函数用于找到给定日期之后的下一个指定的星期几。
oracle比较表结构
oracle比较表结构
Oracle比较表结构是指对于两个或多个Oracle数据库中的表，在数据库结构、对象及其属性等方面进行对比的过程。
通过比较表结构，可以帮助用户发现数据库中存在的表结构差异，便于在数据库之间进行数据同步、备份等操作。
比较表结构需要使用相应的工具，例如Oracle SQL Developer、PL/SQL Developer等。
这些工具提供了很多功能，可以快速、准确地比较数据库中的表结构。
比较表结构主要分为两个方面：表结构的比较和表数据的比较。
表结构的比较主要包括表名、列名、数据类型、长度、精度、约束等方面，而表数据的比较主要是针对表中的数据进行比较，检查表数据是否一致。
在使用Oracle比较表结构工具时，用户需要选择相应的比较方式、比较对象和比较选项等。
比较方式主要包括按表名比较、按列名比较、按数据类型比较等，比较对象主要是指需要比较的表、视图等数据库对象。
而比较选项则包括忽略主键、忽略默认值、忽略空格等，用于指定需要忽略的比较项。
总之，Oracle比较表结构是数据库管理员和开发人员经常使用的工具之一，可以帮助用户快速、准确地发现数据库中存在的表结构差异，有助于保障数据库的稳定性和安全性。
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Oracle中比对2张表之间数据是否一致的几种方法by Maclean.liuliu.maclean@About Mel Email & Gtalk:liu.maclean@l Blog:l QQ:47079569 QQ Group:23549328l Oracle Certified Database Administrator Master 10g and 11gl Over 6 years experience with Oracle DBA technology l Over 7 years experience with Linux technologyl Member Independent Oracle Users Groupl Member All China Oracle Users Groupl Presents for advanced Oracle topics: RAC, DataGuard, Performance Tuning and Oracle Internal.How To Find Maclean Liu?大约是2个星期前做一个夜班的时候，开发人员需要比对shareplex 数据同步复制软件在 源端和目标端的2张表上的数据是否一致，实际上后来想了下shareplex 本身应当具有这种数据校验功能， 但是还是希望从数据库的角度得出几种可用的同表结构下的数据比对方法。
注意以下几种数据比对方式适用的前提条件：1. 所要比对的表的结构是一致的2. 比对过程中源端和 目标端 表上的数据都是静态的，没有任何DML修改方式1：假设你所要进行数据比对的数据库其中有一个 版本为11g且该表上有相应的主键索引(primary key index)或者唯一非空索引(unique key ¬ null)的话，那么恭喜你！ 你可以借助11g 新引入的专门做数据对比的PL/SQL Package dbms_comparison来实现数据校验的目的，如以下演示：Source 源端版本为11gR2 :conn maclean/macleanSQL> select * from v$version;BANNER--------------------------------------------------------------------------------Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit ProductionPL/SQL Release 11.2.0.3.0 - ProductionCORE 11.2.0.3.0 ProductionTNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - ProductionNLSRTL Version 11.2.0.3.0 - ProductionSQL> select * from global_name;GLOBAL_NAME & drop table test1;create table test1 tablespace users as select object_id t1,object_name t2 from dba_objects where object_id is not null;alter table test1 add primary key(t1);exec dbms_stats.gather_table_stats('MACLEAN','TEST1',cascade=>TRUE);create database link maclean connect to maclean identified by maclean using'G10R21';Database link created.以上源端数据库版本为11.2.0.3 ， 源表结构为test1(t1 number primary key,t2 varchar2(128)，透过dblink链接到版本为10.2.0.1的目标端conn maclean/macleanSQL> select * from v$versionBANNER----------------------------------------------------------------Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 - 64biPL/SQL Release 10.2.0.1.0 - ProductionCORE 10.2.0.1.0 ProductionTNS for Linux: Version 10.2.0.1.0 - ProductionNLSRTL Version 10.2.0.1.0 - Productioncreate table test2 tablespace users as select object_id t1,object_name t2from dba_objects where object_id is not null;alter table test2 add primary key(t1);exec dbms_stats.gather_table_stats('MACLEAN','TEST2',cascade=>TRUE);目标端版本为10.2.0.1 ， 表结构为test2(t1 number primary key,t2 varchar2(128))。
注意这里2张表上均必须有相同的主键索引或者伪主键索引(pseudoprimary key伪主键要求是唯一键且所有的成员列均是非空NOT NULL)。
实际创建comparison对象，并实施校验：begindbms_comparison.create_comparison(comparison_name => 'MACLEAN_TEST_COM',schema_name => 'MACLEAN',object_name => 'TEST1',dblink_name => 'MACLEAN',remote_schema_name => 'MACLEAN',remote_object_name => 'TEST2',scan_mode => dbms_comparison.CMP_SCAN_MODE_FULL); end;PL/SQL procedure successfully completed.SQL> set linesize 80 pagesize 1400SQL> select * from user_comparison where comparison_name='MACLEAN_TEST_COM'; COMPARISON_NAME COMPA SCHEMA_NAME------------------------------ ----- ------------------------------OBJECT_NAME OBJECT_TYPE REMOTE_SCHEMA_NAME------------------------------ ----------------- ------------------------------REMOTE_OBJECT_NAME REMOTE_OBJECT_TYP------------------------------ -----------------DBLINK_NAME--------------------------------------------------------------------------------SCAN_MODE SCAN_PERCENT--------- ------------CYCLIC_INDEX_VALUE--------------------------------------------------------------------------------NULL_VALUE--------------------------------------------------------------------------------LOCAL_CONVERGE_TAG--------------------------------------------------------------------------------REMOTE_CONVERGE_TAG--------------------------------------------------------------------------------MAX_NUM_BUCKETS MIN_ROWS_IN_BUCKET--------------- ------------------LAST_UPDATE_TIME---------------------------------------------------------------------------MACLEAN_TEST_COM TABLE MACLEANTEST1 TABLE MACLEANTEST2 TABLEMACLEANFULLORA$STREAMS$NV1000 1000020-DEC-11 01.08.44.562092 PM利用dbms_comparison.create_comparison创建comparison后，新建的comparison会出现在user_comparison视图中；以上我们完成了comparison的创建，但实际的校验仍未发生我们利用10046事件监控这个数据对比过程：conn maclean/macleanset timing on;alter system flush shared_pool;alter session set events '10046 trace name context forever,level 8';set serveroutput onDECLAREretval dbms_parison_type;BEGINIF dbms_pare('MACLEAN_TEST_COM', retval, perform_row_dif => TRUE) THENdbms_output.put_line('No Differences');ELSEdbms_output.put_line('Differences Found');END IF;END;/说Differences Found =====> 返回果结为Differences Found，明数据存在差异并不一致PL/SQL procedure successfully completed.Elapsed: 00:00:10.87===========================10046 tkprof result =========================SELECT MIN("T1"), MAX("T1")FROM"MACLEAN"."TEST1"SELECT MIN("T1"), MAX("T1")FROM"MACLEAN"."TEST2"@MACLEANSELECT COUNT(1)FROM"MACLEAN"."TEST1" s WHERE ("T1" >= :scan_min AND "T1" <= :scan_max )SELECT COUNT(1)FROM"MACLEAN"."TEST2"@MACLEAN s WHERE ("T1" >= :scan_min AND "T1" <= :scan_max ) SELECT q.wb1, min(q."T1") min_range1, max(q."T1") max_range1, count(*)num_rows, sum(q.s_hash) sum_range_hashFROM(SELECT /*+ FULL(s) */ width_bucket(s."T1", :scan_min1, :scan_max_inc1,:num_buckets) wb1, s."T1", ora_hash(NVL(to_char(s."T1"), 'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, ora_hash(NVL((s."T2"), 'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, 0))s_hash FROM "MACLEAN"."TEST1" s WHERE (s."T1">=:scan_min1 AND s."T1"<=:scan_max1) ) q GROUP BY q.wb1 ORDER BY q.wb1SELECT /*+ REMOTE_MAPPED */ q.wb1, min(q."T1") min_range1, max(q."T1")max_range1, count(*) num_rows, sum(q.s_hash) sum_range_hashFROM(SELECT /*+ FULL(s) REMOTE_MAPPED */ width_bucket(s."T1", :scan_min1,:scan_max_inc1, :num_buckets) wb1, s."T1", ora_hash(NVL(to_char(s."T1"),'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, ora_hash(NVL((s."T2"), 'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, 0)) s_hash FROM "MACLEAN"."TEST2"@MACLEAN s WHERE (s."T1">=:scan_min1 AND s."T1"<=:scan_max1) ) q GROUP BY q.wb1 ORDER BY q.wb1SELECT /*+ FULL(P) +*/ * FROM "MACLEAN"."TEST2" PSELECT /*+ FULL ("A1") */WIDTH_BUCKET("A1"."T1", :SCAN_MIN1, :SCAN_MAX_INC1, :NUM_BUCKETS),MIN("A1"."T1"),MAX("A1"."T1"),COUNT(*),SUM(ORA_HASH(NVL(TO_CHAR("A1"."T1"), 'ORA$STREAMS$NV'),4294967295,ORA_HASH(NVL("A1"."T2", 'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, 0)))FROM "MACLEAN"."TEST2" "A1"WHERE "A1"."T1" >= :SCAN_MIN1AND "A1"."T1" <= :SCAN_MAX1GROUP BY WIDTH_BUCKET("A1"."T1", :SCAN_MIN1, :SCAN_MAX_INC1, :NUM_BUCKETS) ORDER BY WIDTH_BUCKET("A1"."T1", :SCAN_MIN1, :SCAN_MAX_INC1, :NUM_BUCKETS)SELECT ROWID, "T1", "T2"FROM "MACLEAN"."TEST2" "R"WHERE "T1" >= :1AND "T1" <= :2--------------------------------------------------------------------------------------------| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost(%CPU)| Time |--------------------------------------------------------------------------------------------| 0 | SELECT STATEMENT | | 126 | 3528 | 4 (0)| 00:00:01 ||* 1 | FILTER | | | | | || 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST2 | 126 | 3528 | 4 (0)| 00:00:01 ||* 3 | INDEX RANGE SCAN | SYS_C006255 | 227 | | 2 (0)| 00:00:01 |--------------------------------------------------------------------------------------------Predicate Information (identified by operation id):---------------------------------------------------1 - filter(TO_NUMBER(:1)<=TO_NUMBER(:2))3 - access("T1">=TO_NUMBER(:1) AND "T1"<=TO_NUMBER(:2))SELECT ll.l_rowid, rr.r_rowid, NVL(ll."T1", rr."T1") idx_valFROM(SELECT l.rowid l_rowid, l."T1", ora_hash(NVL(to_char(l."T1"),'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, ora_hash(NVL((l."T2"), 'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, 0)) l_hash FROM "MACLEAN"."TEST1" l WHERE l."T1">=:scan_min1AND l."T1"<=:scan_max1 ) ll FULL OUTER JOIN (SELECT /*+ NO_MERGEREMOTE_MAPPED */ r.rowid r_rowid, r."T1", ora_hash(NVL(to_char(r."T1"),'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, ora_hash(NVL((r."T2"), 'ORA$STREAMS$NV'), 4294967295, 0)) r_hash FROM "MACLEAN"."TEST2"@MACLEAN r WHERE r."T1">=:scan_min1 AND r."T1"<=:scan_max1 ) rr ON ll."T1"=rr."T1" WHERE ll.l_hashIS NULL OR rr.r_hash IS NULL OR ll.l_hash <> rr.r_hash----------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Inst |IN-OUT|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------| 0 | SELECT STATEMENT | | 190 | 754K| 9 (12)| 00:00:01 | | ||* 1 | VIEW | VW_FOJ_0 | 190 | 754K| 9 (12)| 00:00:01 | | ||* 2 | HASH JOIN FULL OUTER | | 190 | 754K| 9 (12)| 00:00:01 | | || 3 | VIEW | | 190 | 7220 | 4 (0)| 00:00:01 | | ||* 4 | FILTER | | || | | | || 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST1 | 190 | 5510 | 4 (0)| 00:00:01 | | ||* 6 | INDEX RANGE SCAN | SYS_C0013098 | 341 | | 2 (0)| 00:00:01 | | || 7 | VIEW | | 126 | 495K| 4 (0)| 00:00:01 | | || 8 | REMOTE | TEST2 | 126 | 3528 | 4 (0)| 00:00:01 | MACLE~ | R->S |----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Predicate Information (identified by operation id):---------------------------------------------------1 - filter("LL"."L_HASH" IS NULL OR "RR"."R_HASH" IS NULL OR"LL"."L_HASH"<>"RR"."R_HASH")2 - access("LL"."T1"="RR"."T1")4 - filter(TO_NUMBER(:SCAN_MIN1)<=TO_NUMBER(:SCAN_MAX1))6 - access("L"."T1">=TO_NUMBER(:SCAN_MIN1) AND"L"."T1"<=TO_NUMBER(:SCAN_MAX1))Remote SQL Information (identified by operation id):----------------------------------------------------8 - SELECT ROWID,"T1","T2" FROM "MACLEAN"."TEST2" "R" WHERE "T1">=:1 AND"T1"<=:2 (accessing'MACLEAN' )可以看到以上过程中虽然没有避免对TEST1、TEST2表的全表扫描(FULL TABLE SCAN)， 但是好在实际参与HASH JOIN FULL OUTER 的仅是访问索引后获得的少量数据，所以效率还是挺高的。