最近学习oracle的一些知识，发现自己sql还是很薄弱，需要继续学习，现在总结一下哈。
（1）oracle递归查询 start with ... connect by prior ，至于是否向上查询（根节点）还是向下查询（叶节点），主要看prior后面跟的字段是否是父ID。
向上查询：select * from test_tree_demo start with id=1 connect by prior pid=id
查询结果：
向下查询：select * from test_tree_demo start with id=3 connect by prior id=pid
如果要进行过滤，where条件不能放在connect by 后面，如下：select * from test_tree_demo where id !=4 start with id=1 connect by prior pid=id
（2）分析函数- over（ partition by ）
数据库中的数据如下：select * from testemp1
select deptno,ename,sal,sum(sal)over() deptsum from testemp1 如果over中不加任何条件，就相当于sum（sal）,显示结果如下：
一般over都是配合partition by order by 一起使用，partition by 就是分组的意思。下面看个例子：按部门分组，同个部门根据姓名进行工资累计求和。
select deptno,ename,sal,sum(sal)over(partition by deptno order by ename) deptsum from testemp1,显示如下：
其实统计各个部门的薪水总和，可以使用group by实现，select deptno,sum(sal) deptsum from testemp1 group by deptno,结果如下：
但是，使用group by 的时候查询出来的字段必须是分组的字段或者聚合函数。例如查询结果多加个ename字段。使用partition by 就简单了。
select deptno,ename,sum(sal) over (partition by deptno) from testemp1,显示如下：
（3）分析函数-rank（），dense_rank（），row_number（）
select deptno,ename,sal,rank() over(partition by deptno order by sal) from testemp1,结果如下:
select deptno,ename,sal,dense_rank() over(partition by deptno order by sal) from testemp1,结果如下：
可以看出使用rank()和dense_rank()的区别了吧。接下来在看看row_number()
select deptno,ename,sal,row_number() over(partition by deptno order by sal desc) from testemp1,显示结果如下:
（4）分析函数-group by rollup
根据部门分组，统计各个部门各个职位的薪水总和。
select group_id,job,sum(salary) as salary from group_test group by rollup (group_id,job)，显示结果如下：
group by rollup （a,b,c）相当于group by (a,b,c) union group by(a,b) union group by (a) union 全表。
上述结果可以用group by 与 union实现，如下：order by 1 ,2 就是根据第一二列进行排序
select group_id, job, sum(salary) from group_test group by group_id, job
union all
select group_id, null, sum(salary) from group_test group by group_id
union all
select null, null, sum(salary) from group_test
order by 1, 2;
可以结合grouping（）函数一起使用，如下：
select group_id,case when grouping(group_id) = 0 and grouping(job) = 1 then '小计'
when grouping(group_id) = 1 and grouping(job) = 1 then '总计'
else job end as job,
sum(salary) as salary
from group_test
group by rollup(group_id, job);
显示如下：当grouping()为空的时候返回1，非空返回0.
（5）分析函数-group by cube
group by cube(a,b)=group by(a,b) union group by (a) union group by (b) union (全表)
select group_id,job,sum(salary) as salary from group_test group by cube (group_id,job),显示如下：
上述结果可以用group by 与 union实现，如下：
select group_id, job, sum(salary) from group_test group by group_id, job
union all
select group_id, null, sum(salary) from group_test group by group_id
union all
select null, job, sum(salary) from group_test group by job
union all
select null, null, sum(salary) from group_test
order by 1, 2;
（5）merge into
最近接触到oracle这个函数，感觉挺好的。假如我们现在有两个表A，B，其中有部分数据是A ,B表一样的，有一部分数据是B有的，而A表没有的，现在有一个需求，将两个表整合在一个表中。那么按照之前，我们一般都是根据A表某个唯一的字段查询B表，如果存在，则跳过，不存在则插入到A表。要实现这个需求，我们需要两步才能实现，如果使用merge into 则方便很多了。
merge into的结构如下：
MERGE INTO table_name alias1
USING (table|view|sub_query) alias2
ON (join condition)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE table_name
SET col1 = col_val1,
col2 = col_val2
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (column_list) VALUES (column_values);
下面我们看一个简单的例子： A表：group_test B表：testemp1
A表的数据如下：
B表的数据如下：
现在将B中deptno为50的数据插入到A表，如下：
merge into group_test t1
using (select * from testemp1 where deptno = 50) t2
on (t1.group_id = t2.deptno)
when matched then
update set t1.salary = 1000
when not matched then
insert (group_id, job,name,salary) values (t2.deptno,t2.ename,'gdpuzxs',5000)
显示如下：
因为A表中没有group_id=50，所以执行插入。
接着，我们在执行一下上面那个语句，
显示如下：
因为A表中存在group_id=50，所以执行更新操作。