ORACLE聚合函数基础查询优化

随着数据库技术的发展，MySOL基础查询已经成为数据管理中的关键步骤。

Oracle查询优化指南提供了详细的操作步骤和最佳实践，帮助用户优化他们的数据库查询性能。

本指南提供了对Oracle查询优化技术和最佳实践的全面概述。涵盖了索引、表连接和查询计划的优化，并提供了实用示例。该指南适用于Oracle数据库管理员、开发人员和其他希望提高查询性能的专业人士。

ToroDB Stampede 是一个挺实用的方案，专为将 MongoDB 数据迁移到 SQL 系统（比如 PostgreSQL）设计。你知道，MongoDB 在复杂聚合查询时有点力不从心，这时候 ToroDB Stampede 就显得有用。它能将 MongoDB 的数据转化为关系型表格，让你可以在 PostgreSQL 上运行聚合查询，性能上有显著提升。安装的时候需要一些额外的配置，但这也是因为涉及到外部系统的需求。整体来说，ToroDB Stampede 适合那些需要将 NoSQL 数据迁移到 SQL 环境，或者想用更高效的方式做数据的场景。如果你正在用 MongoDB 存储数据，迟早会碰

MongoDB 的聚合查询其实挺强大的，尤其在你想对数据做点统计的时候，能帮上不少忙。头歌 6.4 的聚合函数小节就讲得蛮清楚，从$group、$match、$sum这些常用操作符，到管道操作的用法都带了一遍。 MongoDB 的聚合管道有点像你在 SQL 里连着写几个GROUP BY + HAVING的感觉，只是语法更灵活，代码结构也更清晰些。比如你要统计每种商品的销售总额，用$group一搞定，顺手还能接个$sort。 如果你对 SQL 比较熟，建议也看看这个SQL 聚合函数的对比文章，对照着理解会更快。还有这个关于MongoDB 聚合语法解析的内容也挺不错，思路清晰。 嗯，还有个小坑你得

Oracle数据库中常用的经典SQL查询优化方法。

在SQL查询优化过程中，标量函数是一种常见的工具。它们用于处理特定的计算或逻辑操作，能够提升查询性能。当函数的参数具有默认值时，在调用这些函数时，需要明确指定DEFAULT关键字才能获取默认值。

SQL 的分组查询和聚合函数，真的是数据时的老帮手。像SUM、AVG、COUNT这种聚合函数配上GROUP BY用，能快速把一堆杂乱的数据变得有条理。比如你有张学生成绩表，要统计总分、平均分、最高分，一条 SQL 就搞定。语法也不复杂，SELECT name, SUM(score)这种句式用多了就顺手了。 配合HAVING还能筛选出总分超过某个值的学生，实用。而且这些操作不光能用在简单查询里，跟JOIN和子查询搭着用也挺方便。比如你想把学生信息和他们的总分拼一起显示，一句嵌套查询就能搞定。 哦对了，还有一点要注意，所有非聚合字段都得出现在GROUP BY里，这点挺坑新手，踩过坑的都懂。再提醒下

优化转换： OR 转换：将 T.C = expr 的 OR 连接子句转换为 IN 子句（x IN (expr1, expr2, expr3)），可利用索引优化。 BETWEEN 转换：将 BETWEEN 子句转换为等价的子句（(a BETWEEN b AND c) AND (a >= b) AND (a <= c)），可利用索引优化。