多表插入非常适合数据整理分配场景，如果利用单表插入，我们需要对每个条件查询一次源表并插入目标表，而多表插入可以直接定义多个条件，一次查询即可将所有数据分布到不同的表中。这里再建一张测试表income，用多表插入的方式将数据从wage加载到income，注意income的表结构与wage不同，它新增了type列来区分收入类型。在多表插入中，你必须通过子查询加载数据。数据库应用中，我们经常需要向表中插

通常情况下，同一张表的数据在物理层面都是存放在一起的。随着业务增长，当同一张表的数据量过大时，会带来管理上的不便。而分区特性可以将一张表从物理层面根据一定的规则将数据划分为多个分区，多个分区可以单独管理，甚至存放在不同的磁盘/文件系统上，提升效率。分区表的优点：数据可以跨磁盘/文件系统存储，适合存储大量数据。数据的管理非常方便，以分区为单位操作数据，不会影响其他分区的正常运行。数据查询上在某些条件

采用数据库内归档是一个折中方案，通过将列标记为"不活跃(inactive)"状态完成归档，采用这种方式可以让数据更久的留在数据库中，同时应用也没有性能的损失。在开启后，在表上会新建一个隐藏列ORA_ARCHIVE_STATE，通过改变它的值来标记数据是否被归档（0-活跃，1-归档）。开启后在表上会创建隐藏列ora_archive_state，该列是隐藏的，普通desc命令无法看到，但是查询可以显示

部署组复制时，建议将各个成员分布在不同的物理服务器上以达到容错的功能。但由于组复制成员的状态需要时刻保持同步，组内各成员需要时刻保持双向通信，因此其性能受到网络的延迟和带宽影响很大，建议部署在网络稳定，延迟较低的环境中（例如同一机房）。要完成基本组复制的部署（具备容错功能），至少需要3台服务器，这里用3台服务器来演示基本部署步骤。如果是自己练习可以装1台虚拟机然后直接复制2台出来（记得修改主机名、

Oracle从12c开始引入了多租户架构(Multitenant Architecture)，使用多租户特性，用户可以创建一个CDB(Container Database 容器数据库)，容器数据库可以包含0个，1个或多个PDB(Pluggable database 可插拔数据库)。PDB即是我们以前熟悉的传统数据库，用来管理schema，objects等应用数据，CDB主要用来管理共享的资源。在1

JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的信息交换格式，其简单易读且非常适合程序处理。MySQL从5.7版本开始支持JSON数据类型，本文对MySQL中JSON数据类型的使用进行一个总结。

在'pattern'中，可以使用'_'来匹配单个字符或'%'来匹配任意字符串（包含空字符，但不会匹配null）。like 匹配的方式可以完成一些简单的模糊查询，例如你可以用%abc%来匹配任意包含abc的数据，但是如果问题换成：包含a或b或c，那么你就要写3次匹配，如果问题更复杂一点（例如匹配特定次数），like可能就无法完成了，此时你就需要采用正则表达式匹配。需要注意的一点是，如果匹配的字段上有

百分比排序，返回当前行在组内的百分比位置，返回值范围为[0, 1]，可以用 当前行排序/(行数-1) 计算得出，但与rank不同，这里排序是从0开始而不是从1（相当于rank-1），因此第1行的百分比位置是0%，相当于：（rank-1）/(rows-1)。没有参数，返回当前行在组内的位置编号，从1开始，order by子句会影响行的编号顺序，如果没有order by，那么行的编号是不确定的。另外，

物化视图主要用在OLAP环境，可以提前运行大量运算并保存结果，为后续查询加速。1.1物化视图应用场景为什么要使用物化视图？假设一个场景，用户每天都需要分析销售数据，而每天产生的数据量都非常庞大，在原始数据上直接运行查询SQL（例如进行sum，avg的操作），速度会非常缓慢。传统的查询优化手段，例如索引、分区、并行执行等，在这种场景下都无法将速度提升到一个可接受的范围。对于这种问题，传统的解决方案是

当单表数据量随着时间变的越来越大时，会给数据的管理和查询带来不便。我们可以考虑对表进行分区，利用分区表特性将数据分成小块存储，可以大幅提升查询性能，管理便捷性及数据的可用性。目录一、分区表概述1.1 分区表概念1.2 何时使用分区表1.3 分区表的优点1.3.1 提升SQL查询性能1.3.2 提升表可管理性1.3.3 提升数据可用性二、基础分区策略2.1 范围分区（Range Partition）