Oracle数据库管理案例

oracle update set from 范例-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数据库管理系统中，更新操作是非常常见的一种操作，用于修改数据库中的数据。

Oracle作为领先的关系型数据库管理系统，在更新数据方面提供了多种方法。

其中，Update Set From语句是一种功能强大且灵活的更新数据的方式。

本文将介绍Oracle Update Set From的概念、用法和示例，帮助读者更好地理解和应用这一功能。

通过学习本文内容，读者将能够更加高效地更新数据库中的数据，提高数据管理的效率。

1.2 文章结构文章结构部分主要是介绍整篇文章的组织架构和主要内容安排。

本文主要包含三个部分：引言、正文和结论。

引言部分从整体上介绍了文章的背景和意义，包括对Oracle Update Set From的概述、文章结构和目的。

正文部分是本文的核心内容，分为三个小节：Oracle Update SetFrom 概念、Oracle Update Set From 用法和Oracle Update Set From 示例。

其中，Oracle Update Set From 概念部分将详细介绍Oracle Update Set From的定义和相关概念；Oracle Update Set From 用法部分将说明Oracle Update Set From的具体操作方法和用途；Oracle Update Set From 示例部分将通过实际案例演示Oracle Update Set From的应用场景和效果。

结论部分是对整篇文章的总结和展望，包括总结要点、应用推广和展望未来等内容。

通过这样清晰的结构安排，读者可以更好地了解文章的内容和主题，并更容易理解和消化文章的核心信息。

1.3 目的本文的目的是介绍和讨论Oracle Update Set From 在数据库操作中的重要性和用法。

通过深入探讨其概念、用法和示例，读者可以更好地理解和掌握这一功能，从而提高数据库操作的效率和准确性。

在医院信息化建设的过程中，住院天数是一个重要的统计指标。

计算住院天数不仅涉及到患者的医疗费用结算，还关系到医院的统计分析和绩效考核。

而在数据库管理和数据处理方面，Oracle数据库作为一种被广泛应用的关系型数据库管理系统，其计算住院天数的编写方法具有重要意义。

二、计算住院天数的基本概念住院天数是指患者在医院住院接受治疗的天数。

通常情况下，住院天数是从患者入院的当天算起，到患者出院的当天结束。

如果患者在凌晨出院，则该天也算作住院天数。

计算住院天数需要准确记录患者的入院时间和出院时间，并且需要考虑到跨日的情况。

编写一个精准可靠的计算住院天数的方法非常必要。

三、Oracle数据库计算住院天数的编写方法1. 创建表格在Oracle数据库中，首先需要创建一个表格，用来存储患者的入院时间和出院时间等相关信息。

表格的字段包括患者尊称、入院时间、出院时间等。

表格的设计需要考虑到日期时间的存储格式和精度。

2. 插入数据在表格中插入患者的入院时间和出院时间等相关数据。

插入数据的过程需要确保数据的准确性和完整性，避免出现录入错误或者缺失3. 编写计算逻辑利用Oracle数据库的SQL语言，编写计算住院天数的逻辑。

可以使用SQL语句进行日期时间的计算，并考虑到是否跨日的情况，从而得出准确的住院天数。

在这一步骤中，应充分考虑日期时间的差异计算、日历天数和工作天数的区别等因素。

4. 测试和优化编写完计算住院天数的逻辑后，需要进行测试和优化。

通过实际数据进行计算和验证，找出可能存在的bug和性能问题，并进行相应的调整和优化。

四、案例分析以某医院的实际数据为例，演示在Oracle数据库中如何计算患者的住院天数。

通过具体的数据和SQL语句，展示计算住院天数的过程和结果，并对结果进行验证和分析。

五、总结通过本文介绍的Oracle数据库计算住院天数的编写方法，可以发现在医院信息化建设中，数据库管理系统发挥了重要作用。

精准的计算住院天数不仅可以帮助医院进行合理的费用结算和管理，还可以为统计分析和绩效考核提供必要的数据支持。

OA系统+Oracle实现业务、财务一体化管理案例蓝色光标是中国本土首家百亿级营销巨头，也是营销传播行业首位中国500强企业，二十多年来，蓝标服务了数千位客户、年收入上百亿。

面对如此庞大的业务体系，高速发展中的蓝标选择用泛微OA系统实现协同办公，优化管理效果。

合作背景：蓝色光标的办公革新之路从发展路径来看，蓝标具有自己的经营特殊性。

企业并购的进行让蓝标的业务网络逐渐拓展到全国甚至全球区域，各个机构在办公上都有自己的一套业务系统。

但是，随着业务的拓展，各种合同、项目、财务、人事等业务系统越来越多，这种相互独立而分散的局面让蓝标实现集中管控的难度不断增大：•业务信息相互割裂，查验、审核难：业务信息散落在不同的系统中，信息缺乏关联性，时常会出现对不上账的现象；•分子机构信息无法共享，业务协作难：各个分子机构之间的系统缺乏集成，业务信息不能共享，总部对账、分析缺乏依据；•业务流程缺乏体系，监控缺失：集团内部的业务缺乏一条统一的执行制度，总部很难监控下属公司的业务执行情况，有时甚至会出现员工借款多年未清而不知的现象；•现有系统拓展性不佳，重新部署慢：蓝标现有业务系统众多，各个系统的定位不清晰，功能存在重复，IT人员分散管理，重新部署一套系统成本高、难度大；在现有难题无法攻克的情况下，小修小补不仅解决不了问题，还会增加管理成本。

此时，选择借助OA系统高效集成能力搭建一个集财务、业务管理于一体的协同工作台是蓝标突出管理重围的重要举措。

OA系统&Oracle组合出击，抚平蓝标管理短板蓝标的业务板块包括营销服务、数字广告和国际业务，服务内容覆盖营销传播整个产业链。

复杂的业务体系让“分散性”成为蓝标的主要管理短板，化解组织分散、业务分散、数据分散的困境，成为泛微本次服务的核心。

OA系统和Oracle高效集成，迅速形成了一个以财务为中心，覆盖蓝标九十多家控股公司的财务体系，支撑日常公关、广告、电商等多类业务开展，让业财联动，推动蓝标内部管控能力：（蓝标项目集成思路）1、OA系统作为前端业务系统，打通审批流程围绕蓝标广告、公关两项主流业务所开展的所有办公需求都能在一个OA系统平台上实现，比如，项目管理、销售管理、采购管理、档案管理等等。

Oracle案例11——Oracle表空间数据库⽂件收缩我们经常会遇到数据库磁盘空间爆满的问题，或由于归档⽇志突增、或由于数据⽂件过多、⼤导致磁盘使⽤紧俏。

这⾥主要说的场景是磁盘空间本⾝很⼤，但表空间对应的数据⽂件初始化的时候就直接顶满了磁盘空间，导致经常收到磁盘空间满的报警。

⼀、错误信息告警内容如下：【发现异常】地产客储系统数据库Oracle_192.168.xx.xx，192.168.xx.xx,数据库customer,连接错误,0 ORA-00257: archiver error. Connect internal only, until freed.【发⽣时间】2018.07.0409:12:21⼆、错误原因上述错误⼀看⼤致就知道是由于磁盘空间不⾜，导致归档⽆法完成所致，我们只需要清理⾜够的磁盘空间即可。

但在磁盘清理的时候发现磁盘空间本⾝可清理的不多，被很多很⼤的数据⽂件占⽤，⽽实际使⽤的segment⼤⼩总共不⾜400G，磁盘空间本⾝1T，所以我们可以通过收缩数据⽂件的⽅式回收磁盘空间。

数据⽂件初始化⽅式：1.我们创建表空间⼀般有两种⽅式初始化其数据⽂件，即指定初始⼤⼩为32G（很⼤的值）或指定初始⼤⼩为100M（很⼩的值）然后通过⾃动扩展⽅式慢慢按需增长。

2.第⼀种初始数据⽂件⽅法坏处就是开始不管你⽤不⽤到那么⼤，都会占⽤这么⼤的磁盘空间（这种数据迁移的时候可以使⽤）。

第⼆种初始化⽅法按需增长，⽐较好的监控实际使⽤磁盘空间，所以推荐初始值很⼩，使⽤⾃动扩展慢慢增长的⽅式。

三、处理步骤1.查看磁盘空间⼤⼩2.查看数据库表空间⼤⼩#!/bin/bashsqlplus -S /nolog <<EOFconn /as sysdba;set echo off heading on underline on;column inst_num heading "Inst Num" new_value inst_num format 99999;column inst_name heading "Instance" new_value inst_name format a12;column db_name heading "DB Name" new_value db_name format a12;column dbid heading "DB Id" new_value dbid format 9999999999 just c;promptprompt Current Instanceprompt ~~~~~~~~~~~~~~~~select d.dbid dbid, db_name, i.instance_number inst_num, i.instance_name inst_namefrom v\$database d,v\$instance i;set term on feedback off lines 130 pagesize 999 tab off trims oncolumn MB format 999,999,999 heading "Total MB"column free format 9,999,999 heading "Free MB"column used format 99,999,999 heading "Used MB"column Largest format 999,999 heading "LrgstMB"column tablespace_name format a20 heading "Tablespace"column status format a3 truncatedcolumn max_extents format 99999999999 heading "MaxExt"col extent_management for a1 trunc head "M"col allocation_type for a1 trunc head "A"col Ext_Size for a4 trunc head "Init"column pfree format a3 trunc heading "%Fr"break on reportcompute sum of MB on reportcompute sum of free on reportcompute sum of used on reportselectd.tablespace_name,decode(d.status,'ONLINE', 'OLN','READ ONLY', 'R/O',d.status) status,d.extent_management,decode(d.allocation_type,'USER','',d.allocation_type) allocation_type,(casewhen initial_extent <1048576then lpad(round(initial_extent/1024,0),3)||'K'else lpad(round(initial_extent/1024/1024,0),3)||'M'end) Ext_Size,NVL (a.bytes /1024/1024, 0) MB,NVL (f.bytes /1024/1024, 0) free,(NVL (a.bytes /1024/1024, 0) - NVL (f.bytes /1024/1024, 0)) used,NVL (rge /1024/1024, 0) largest,d.MAX_EXTENTS ,lpad(round((f.bytes/a.bytes)*100,0),3) pfree,(case when round(f.bytes/a.bytes*100,0) >=20then''else'*'end) alrtFROM sys.dba_tablespaces d,(SELECT tablespace_name, SUM(bytes) bytesFROM dba_data_filesGROUP BY tablespace_name) a,(SELECT tablespace_name, SUM(bytes) bytesFROM dba_free_spaceGROUP BY tablespace_name) f,(SELECT tablespace_name, MAX(bytes) largeFROM dba_free_spaceGROUP BY tablespace_name) lWHERE d.tablespace_name = a.tablespace_name(+)AND d.tablespace_name = f.tablespace_name(+)AND d.tablespace_name = l.tablespace_name(+)AND NOT (d.extent_management LIKE'LOCAL'AND d.contents LIKE'TEMPORARY')UNION ALLselectd.tablespace_name,decode(d.status,'ONLINE', 'OLN','READ ONLY', 'R/O',d.status) status,d.extent_management,decode(d.allocation_type,'UNIFORM','U','SYSTEM','A','USER','',d.allocation_type) allocation_type,(casewhen initial_extent <1048576then lpad(round(initial_extent/1024,0),3)||'K'else lpad(round(initial_extent/1024/1024,0),3)||'M'end) Ext_Size,NVL (a.bytes /1024/1024, 0) MB,(NVL (a.bytes /1024/1024, 0) - NVL (t.bytes /1024/1024, 0)) free,NVL (t.bytes /1024/1024, 0) used,NVL (rge /1024/1024, 0) largest,d.MAX_EXTENTS ,lpad(round(nvl(((a.bytes-t.bytes)/NVL(a.bytes,0))*100,100),0),3) pfree,(case when nvl(round(((a.bytes-t.bytes)/NVL(a.bytes,0))*100,0),100) >=20then''else'*'end) alrtFROM sys.dba_tablespaces d,(SELECT tablespace_name, SUM(bytes) bytesFROM dba_temp_filesGROUP BY tablespace_name order by tablespace_name) a,(SELECT tablespace_name, SUM(bytes_used ) bytesFROM v\$temp_extent_poolGROUP BY tablespace_name) t,(SELECT tablespace_name, MAX(bytes_cached) largeFROM v\$temp_extent_poolGROUP BY tablespace_name order by tablespace_name) lWHERE d.tablespace_name = a.tablespace_name(+)AND d.tablespace_name = t.tablespace_name(+)AND d.tablespace_name = l.tablespace_name(+)AND d.extent_management LIKE'LOCAL'AND d.contents LIKE'TEMPORARY'ORDER by1/promptexitEOF3.查询可直接收缩表空间数据⽂件这⾥查看的是可以直接收缩的数据⽂件⼤⼩，⽐如最开始初始化的数据⽂件为32G，在数据⽂件⾼⽔位以下的为20G，那么可直接回收的为12G。

oracle max over partition by用法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Oracle数据库是一种关系数据库管理系统，提供了丰富的功能和语法来处理数据。

在处理数据的时候，我们经常需要使用分析函数来进行复杂的计算和分析，max over partition by是一种常用的功能之一。

本文将介绍max over partition by的用法以及它在实际应用中的作用。

在Oracle数据库中，max over partition by是一种分析函数，它可以在一组数据中查找指定列的最大值，并返回结果。

它的语法如下：```max(column) over (partition by column_name)```column是要查找最大值的列，而column_name则是根据哪个列进行分区。

通过在max后面加上over partition by关键字，我们可以在指定的分区内查找最大值。

举个例子来说明max over partition by的用法：假设有一个销售订单表orders，包含了订单号(order_id)、商品编号(product_id)和销售额(amount)三个字段，我们现在想要查找每个商品的销售额最大值。

我们可以使用max over partition by来实现：```select order_id, product_id, amount,max(amount) over (partition by product_id) asmax_amountfrom orders```在实际应用中，max over partition by有很多用途。

我们可以使用它来查找每个员工的最高工资、每个部门的最大利润等等。

通过对数据进行分区并利用分析函数，我们可以更方便地对数据进行深入分析和计算。

除了max over partition by之外，Oracle还提供了其他一些强大的分析函数，如min over partition by、sum over partition by等等，它们都可以帮助我们更加高效地处理复杂的数据分析任务。

flink oracle cdc案例Flink Oracle CDC案例1. 什么是Flink Oracle CDC？Flink Oracle CDC是指在Flink流处理框架中使用Change Data Capture（CDC）技术来捕获和处理Oracle数据库中的数据变化。

CDC是一种数据集成技术，可以实时捕获数据库中的数据变化，并将其作为流数据发送到其他系统进行处理或分析。

2. Flink Oracle CDC的优势Flink Oracle CDC具有以下优势：- 实时性：能够准实时地捕获和处理Oracle数据库中的数据变化，使得其他系统可以及时获得最新的数据。

- 可靠性：通过Flink的容错机制，保证数据的可靠性和一致性。

- 灵活性：支持多种数据格式和数据源，可以根据需求进行灵活的配置和定制。

- 高性能：Flink的流处理引擎具备高吞吐和低延迟的特点，能够处理大规模的数据流。

- 可扩展性：可以根据需求水平扩展，以处理大规模的数据变化。

3. Flink Oracle CDC的应用场景Flink Oracle CDC可以应用于以下场景：- 数据仓库更新：将Oracle数据库中的数据变化实时发送到数据仓库，以保证数据仓库中的数据与源数据库保持同步。

- 实时分析：将Oracle数据库中的数据变化实时发送到分析系统，以进行实时的数据分析和处理。

- 业务监控：通过捕获Oracle数据库中的数据变化，实时监控业务指标并生成报警或通知。

- 数据同步：将Oracle数据库中的数据变化实时同步到其他系统，以保持数据的一致性。

4. Flink Oracle CDC的实现原理Flink Oracle CDC的实现原理如下：- 首先，通过Oracle的日志文件（Redo Log）来捕获数据库中的数据变化。

- 然后，将捕获到的数据变化解析成具体的操作（插入、更新、删除）和对应的数据内容。

- 接着，将解析到的数据变化作为流数据发送到Flink流处理引擎进行处理。