求纯正的Linux系统ISO下载

行列转换会有区别吗？
11g应该没有针对行列转换进行过升级吧。

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oracle中将多行合并为一行多列，或者一列的范例
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在之前的开发过程中多次碰到需要将多个行数据转换为一个列数据的情况，比如针对下面的表party_info（subcompany_id,branch_id,customer_id，region_id）。如果我们希望查询得到如下结果（分公司，经营部，区域，区域中的客户列表），在10g中这种需求可以使用wmsys.wm_conact函数实现。但在9i之前的版本，这个操作实现起来就相对困难。
create table t_connect 
as
select lpad(mod(rownum,30),10,'*') fgs_name,lpad(mod(rownum,200),10,'*') branch_name,
lpad(mod(rownum,1000),10,'*') region_name,
lpad(rownum,10,'*') party_name
from dual 
connect by rownum < 10000;

概况来说，可以有两种可行的实现方式。
1，方式1，针对具体查询建立function 
create or replace function f_connect(a_region_name varchar2) 
return varchar2 as
  v_string     string(32000);
begin

    for rec in (select party_name from t_connect where region_name = a_region_name) loop
      v_string := v_string ||','||rec.party_name;
    end loop;

    v_string := substr(v_string,2);
   --end loop;
  return v_string;
 end ;
如上函数将根据传入的区域名称，返回该区域下的所有客户拼凑成的字符串。
select fgs_name,branch_name,region_name,f_connect(region_name) customer_list
from t_connect;

执行计划
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   0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
   1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_CONNECT'

统计信息
----------------------------------------------------------
     109982  recursive calls
          0  db block gets
     819958  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
    1494911  bytes sent via SQL*Net to client
       7690  bytes received via SQL*Net from client
        668  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
       9999  rows processed

2，方式2，使用sys_connect_by_path函数实现

select fgs_name,branch_name,region_name,max(substr(sys_connect_by_path(party_name,','),2 )) customer_list
from
(
 select fgs_name,branch_name,region_name,party_name,row_number() over(partition by region_name order by party_name) r1
 from t_connect
) t
start with r1 =1
connect by r1 = prior r1 +1
  and region_name= prior region_name
group by fgs_name,branch_name,region_name;

执行计划
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   0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
   1    0   SORT (GROUP BY)
   2    1     CONNECT BY (WITHOUT FILTERING)
   3    2       COUNT
   4    3         VIEW
   5    4           WINDOW (SORT)
   6    5             TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_CONNECT'

统计信息
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          3  db block gets
         72  consistent gets
        148  physical reads
          0  redo size
     368295  bytes sent via SQL*Net to client
       2553  bytes received via SQL*Net from client
        201  SQL*Net roundtrips to/from client
          2  sorts (memory)
          1  sorts (disk)
       3000  rows processed。
我们看到，在没有任何索引的情况下，使用传统函数需要的逻辑读次数接近82万，而使用sys_connect_by_path函数时只需要200多个。
下面，我们尝试在region_name上建立索引查看两者效率的差别。
select fgs_name,branch_name,region_name,f_connect(region_name) customer_list
from t_connect;

执行计划
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   0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
   1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'T_CONNECT'

统计信息
----------------------------------------------------------
     109981  recursive calls
          0  db block gets
     220689  consistent gets
         27  physical reads
          0  redo size
    1494911  bytes sent via SQL*Net to client
       7690  bytes received via SQL*Net from client
        668  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
       9999  rows processed

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oracle中将一行转换为多行的范例
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Oracle中使用语句将行数据转换称不同的列表示，或者将不同的列数据写到同一列的不同行上的行列转换问题是一个非常传统的话题。
网络上流传了很多将行数据转换称列数据的方法和应用实例，一般通过decode或者case函数与聚合函数联合实现功能，这里就不再重复。
日前本人在一个偶然的应用中用到了一个需要将列数据转换为行数据的问题。搜索了很久没有发现很合适的方法。网络一般推荐使用union all实现。这样的一个重要问题在于会造成对数据表的重复访问，性能是个重要问题。
基于此，作者设想了另外一种实现可能性。实践证明，这种方法有效提供了查询性能。

create table f_distribution(
f1 varchar2(200),
qty1 int,
qty2 int,
qty3 int
);

insert into f_distribution(f1,qty1,qty2,qty3) values('zhanglei',1,2,3);
insert into f_distribution(f1,qty1,qty2,qty3) values('lixian',1,2,3);
insert into f_distribution(f1,qty1,qty2,qty3) values('zhoubin',1,2,3);
insert into f_distribution(f1,qty1,qty2,qty3) values('zhengtong',1,2,3);

select * from f_distribution

select a.f1,b.fid,
  decode(b.fid,'数据1',a.qty1,
               '数据2',a.qty2,
               '数据3',a.qty3
               )
from f_distribution a,
( 
  select '数据1' fid from dual
  union all
  select '数据2' fid from dual
  union all 
  select '数据3' fid from dual  
  ) b