oracle&linux

SUM
功能描述：该函数计算组中表达式的累积和。
SAMPLE：下例计算同一经理下员工的薪水累积值

SELECT manager_id, last_name, salary,
SUM (salary) OVER (PARTITION BY manager_id ORDER BY salary
RANGE UNBOUNDED PRECEDING) l_csum
FROM employees
WHERE manager_id in (101,103,108);

MANAGER_ID LAST_NAME SALARY L_CSUM
---------- ------------------------- ---------- ----------
101 Whalen 4400 4400
101 Mavris 6500 10900
101 Baer 10000 20900
101 Greenberg 12000 44900
101 Higgins 12000 44900
103 Lorentz 4200 4200
103 Austin 4800 13800
103 Pataballa 4800 13800
103 Ernst 6000 19800
108 Popp 6900 6900
108 Sciarra 7700 14600
108 Urman 7800 22400
108 Chen 8200 30600
108 Faviet 9000 39600


VAR_POP
功能描述：（Variance Population）该函数返回非空集合的总体变量（忽略null），VAR_POP进行如下计算：
(SUM(expr2) - SUM(expr)2 / COUNT(expr)) / COUNT(expr)
SAMPLE：下例计算1998年每月销售的累积总体和样本变量（本例在SH用户下运行）

SELECT t.calendar_month_desc,
VAR_POP(SUM(s.amount_sold))
OVER (ORDER BY t.calendar_month_desc) "Var_Pop",
VAR_SAMP(SUM(s.amount_sold))
OVER (ORDER BY t.calendar_month_desc) "Var_Samp"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id AND t.calendar_year = 1998
GROUP BY t.calendar_month_desc;

CALENDAR Var_Pop Var_Samp
-------- ---------- ----------
1998-01 0
1998-02 6.1321E+11 1.2264E+12
1998-03 4.7058E+11 7.0587E+11
1998-04 4.6929E+11 6.2572E+11
1998-05 1.5524E+12 1.9405E+12
1998-06 2.3711E+12 2.8453E+12
1998-07 3.7464E+12 4.3708E+12
1998-08 3.7852E+12 4.3260E+12
1998-09 3.5753E+12 4.0222E+12
1998-10 3.4343E+12 3.8159E+12
1998-11 3.4245E+12 3.7669E+12
1998-12 4.8937E+12 5.3386E+12


VAR_SAMP
功能描述：（Variance Sample）该函数返回非空集合的样本变量（忽略null），VAR_POP进行如下计算：
(SUM(expr*expr)-SUM(expr)*SUM(expr)/COUNT(expr))/(COUNT(expr)-1)
SAMPLE：下例计算1998年每月销售的累积总体和样本变量

SELECT t.calendar_month_desc,
VAR_POP(SUM(s.amount_sold))
OVER (ORDER BY t.calendar_month_desc) "Var_Pop",
VAR_SAMP(SUM(s.amount_sold))
OVER (ORDER BY t.calendar_month_desc) "Var_Samp"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id AND t.calendar_year = 1998
GROUP BY t.calendar_month_desc;

CALENDAR Var_Pop Var_Samp
-------- ---------- ----------
1998-01 0
1998-02 6.1321E+11 1.2264E+12
1998-03 4.7058E+11 7.0587E+11
1998-04 4.6929E+11 6.2572E+11
1998-05 1.5524E+12 1.9405E+12
1998-06 2.3711E+12 2.8453E+12
1998-07 3.7464E+12 4.3708E+12
1998-08 3.7852E+12 4.3260E+12
1998-09 3.5753E+12 4.0222E+12
1998-10 3.4343E+12 3.8159E+12
1998-11 3.4245E+12 3.7669E+12
1998-12 4.8937E+12 5.3386E+12


VARIANCE
功能描述：该函数返回表达式的变量，Oracle计算该变量如下：
如果表达式中行数为1，则返回0
如果表达式中行数大于1，则返回VAR_SAMP
SAMPLE：下例返回部门30按雇佣日期排序的薪水值的累积变化

SELECT last_name, salary, VARIANCE(salary)
OVER (ORDER BY hire_date) "Variance"
FROM employees
WHERE department_id = 30;

LAST_NAME SALARY Variance
------------------------- ---------- ----------
Raphaely 11000 0
Khoo 3100 31205000
Tobias 2800 21623333.3
Baida 2900 16283333.3
Himuro 2600 13317000
Colmenares 2500 11307000

ROW_NUMBER
功能描述：返回有序组中一行的偏移量，从而可用于按特定标准排序的行号。
SAMPLE：下例返回每个员工再在每个部门中按员工号排序后的顺序号

SELECT department_id, last_name, employee_id, ROW_NUMBER()
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY employee_id) AS emp_id
FROM employees
WHERE department_id < 50;

DEPARTMENT_ID LAST_NAME EMPLOYEE_ID EMP_ID
------------- ------------------------- ----------- ----------
10 Whalen 200 1
20 Hartstein 201 1
20 Fay 202 2
30 Raphaely 114 1
30 Khoo 115 2
30 Baida 116 3
30 Tobias 117 4
30 Himuro 118 5
30 Colmenares 119 6
40 Mavris 203 1


STDDEV
功能描述：计算当前行关于组的标准偏离。（Standard Deviation）
SAMPLE：下例返回部门30按雇佣日期排序的薪水值的累积标准偏离

SELECT last_name, hire_date,salary,
STDDEV(salary) OVER (ORDER BY hire_date) "StdDev"
FROM employees
WHERE department_id = 30;

LAST_NAME HIRE_DATE SALARY StdDev
------------------------- ---------- ---------- ----------
Raphaely 07-12月-94 11000 0
Khoo 18-5月 -95 3100 5586.14357
Tobias 24-7月 -97 2800 4650.0896
Baida 24-12月-97 2900 4035.26125
Himuro 15-11月-98 2600 3649.2465
Colmenares 10-8月 -99 2500 3362.58829


STDDEV_POP
功能描述：该函数计算总体标准偏离，并返回总体变量的平方根，其返回值与VAR_POP函数的平方根相同。（Standard Deviation－Population）
SAMPLE：下例返回部门20、30、60的薪水值的总体标准偏差

SELECT department_id, last_name, salary,
STDDEV_POP(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS pop_std
FROM employees
WHERE department_id in (20,30,60);

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY POP_STD
------------- ------------------------- ---------- ----------
20 Hartstein 13000 3500
20 Fay 6000 3500
30 Raphaely 11000 3069.6091
30 Khoo 3100 3069.6091
30 Baida 2900 3069.6091
30 Colmenares 2500 3069.6091
30 Himuro 2600 3069.6091
30 Tobias 2800 3069.6091
60 Hunold 9000 1722.32401
60 Ernst 6000 1722.32401
60 Austin 4800 1722.32401
60 Pataballa 4800 1722.32401
60 Lorentz 4200 1722.32401


STDDEV_SAMP
功能描述： 该函数计算累积样本标准偏离，并返回总体变量的平方根，其返回值与VAR_POP函数的平方根相同。（Standard Deviation－Sample）
SAMPLE：下例返回部门20、30、60的薪水值的样本标准偏差

SELECT department_id, last_name, hire_date, salary,
STDDEV_SAMP(salary) OVER
(PARTITION BY department_id ORDER BY hire_date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cum_sdev
FROM employees
WHERE department_id in (20,30,60);

DEPARTMENT_ID LAST_NAME HIRE_DATE SALARY CUM_SDEV
------------- ------------------------- ---------- ---------- ----------
20 Hartstein 17-2月 -96 13000
20 Fay 17-8月 -97 6000 4949.74747
30 Raphaely 07-12月-94 11000
30 Khoo 18-5月 -95 3100 5586.14357
30 Tobias 24-7月 -97 2800 4650.0896
30 Baida 24-12月-97 2900 4035.26125
30 Himuro 15-11月-98 2600 3649.2465
30 Colmenares 10-8月 -99 2500 3362.58829
60 Hunold 03-1月 -90 9000
60 Ernst 21-5月 -91 6000 2121.32034
60 Austin 25-6月 -97 4800 2163.33077
60 Pataballa 05-2月 -98 4800 1982.42276
60 Lorentz 07-2月 -99 4200 1925.61678

LEAD
功能描述：LEAD与LAG相反，LEAD可以访问组中当前行之后的行。Offset是一个正整数，其默认值为1，若索引超出窗口的范围，就返回默认值（默认返回的是组中第一行）
SAMPLE：下面的例子中每行的"NextHired"返回按hire_date排序的下一行的hire_date值

SELECT last_name, hire_date,
LEAD(hire_date, 1) OVER (ORDER BY hire_date) AS "NextHired"
FROM employees WHERE department_id = 30;

LAST_NAME HIRE_DATE NextHired
------------------------- --------- ---------
Raphaely 07-DEC-94 18-MAY-95
Khoo 18-MAY-95 24-JUL-97
Tobias 24-JUL-97 24-DEC-97
Baida 24-DEC-97 15-NOV-98
Himuro 15-NOV-98 10-AUG-99
Colmenares 10-AUG-99


MAX
功能描述：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最大值。
SAMPLE：下面例子中dept_max返回当前行所在部门的最大薪水值

SELECT department_id, last_name, salary,
MAX(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS dept_max
FROM employees WHERE department_id in (10,20,30);

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DEPT_MAX
------------- ------------------------- ---------- ----------
10 Whalen 4400 4400
20 Hartstein 13000 13000
20 Fay 6000 13000
30 Raphaely 11000 11000
30 Khoo 3100 11000
30 Baida 2900 11000
30 Tobias 2800 11000
30 Himuro 2600 11000
30 Colmenares 2500 11000


MIN
功能描述：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最小值。
SAMPLE：下面例子中dept_min返回当前行所在部门的最小薪水值

SELECT department_id, last_name, salary,
MIN(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS dept_min
FROM employees WHERE department_id in (10,20,30);

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DEPT_MIN
------------- ------------------------- ---------- ----------
10 Whalen 4400 4400
20 Hartstein 13000 6000
20 Fay 6000 6000
30 Raphaely 11000 2500
30 Khoo 3100 2500
30 Baida 2900 2500
30 Tobias 2800 2500
30 Himuro 2600 2500
30 Colmenares 2500 2500


NTILE
功能描述：将一个组分为"表达式"的散列表示，例如，如果表达式=4，则给组中的每一行分配一个数（从1到4），如果组中有20行，则给前5行分配1，给下 5行分配2等等。如果组的基数不能由表达式值平均分开，则对这些行进行分配时，组中就没有任何percentile的行数比其它percentile的行数超过一行，最低的percentile是那些拥有额外行的percentile。例如，若表达式=4，行数=21，则percentile=1的有5 行，percentile=2的有5行等等。
SAMPLE：下例中把6行数据分为4份

SELECT last_name, salary,
NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS quartile FROM employees
WHERE department_id = 100;

LAST_NAME SALARY QUARTILE
------------------------- ---------- ----------
Greenberg 12000 1
Faviet 9000 1
Chen 8200 2
Urman 7800 2
Sciarra 7700 3
Popp 6900 4

PERCENT_RANK
功能描述：和CUME_DIST（累积分配）函数类似，对于一个组中给定的行来说，在计算那行的序号时，先减1，然后除以n-1（n为组中所有的行数）。该函数总是返回0～1（包括1）之间的数。
SAMPLE：下例中如果Khoo的salary为2900，则pr值为0.6，因为RANK函数对于等值的返回序列值是一样的

SELECT department_id, last_name, salary,
PERCENT_RANK()
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS pr
FROM employees
WHERE department_id < 50
ORDER BY department_id,salary;

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY PR
------------- ------------------------- ---------- ----------
10 Whalen 4400 0
20 Fay 6000 0
20 Hartstein 13000 1
30 Colmenares 2500 0
30 Himuro 2600 0.2
30 Tobias 2800 0.4
30 Baida 2900 0.6
30 Khoo 3100 0.8
30 Raphaely 11000 1
40 Mavris 6500 0


PERCENTILE_CONT
功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数PERCENT_RANK，如果没有正好对应的数据值，就通过下面算法来得到值：
RN = 1+ (P*(N-1)) 其中P是输入的分布百分比值，N是组内的行数
CRN = CEIL(RN) FRN = FLOOR(RN)
if (CRN = FRN = RN) then
(value of expression from row at RN)
else
(CRN - RN) * (value of expression for row at FRN) +
(RN - FRN) * (value of expression for row at CRN)
注意：本函数与PERCENTILE_DISC的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同

SAMPLE：在下例中，对于部门60的Percentile_Cont值计算如下：
P=0.7 N=5 RN =1+ (P*(N-1)=1+(0.7*(5-1))=3.8 CRN = CEIL(3.8)=4
FRN = FLOOR(3.8)=3
（4 - 3.8）* 4800 + (3.8 - 3) * 6000 = 5760

SELECT last_name, salary, department_id,
PERCENTILE_CONT(0.7) WITHIN GROUP (ORDER BY salary)
OVER (PARTITION BY department_id) "Percentile_Cont",
PERCENT_RANK()
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) "Percent_Rank"
FROM employees WHERE department_id IN (30, 60);

LAST_NAME SALARY DEPARTMENT_ID Percentile_Cont Percent_Rank
------------------------- ---------- ------------- --------------- ------------
Colmenares 2500 30 3000 0
Himuro 2600 30 3000 0.2
Tobias 2800 30 3000 0.4
Baida 2900 30 3000 0.6
Khoo 3100 30 3000 0.8
Raphaely 11000 30 3000 1
Lorentz 4200 60 5760 0
Austin 4800 60 5760 0.25
Pataballa 4800 60 5760 0.25
Ernst 6000 60 5760 0.75
Hunold 9000 60 5760 1


PERCENTILE_DISC
功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数CUME_DIST，如果没有正好对应的数据值，就取大于该分布值的下一个值。
注意：本函数与PERCENTILE_CONT的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同

SAMPLE：下例中0.7的分布值在部门30中没有对应的Cume_Dist值，所以就取下一个分布值0.83333333所对应的SALARY来替代

SELECT last_name, salary, department_id,
PERCENTILE_DISC(0.7) WITHIN GROUP (ORDER BY salary )
OVER (PARTITION BY department_id) "Percentile_Disc",
CUME_DIST() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) "Cume_Dist"
FROM employees
WHERE department_id in (30, 60);

LAST_NAME SALARY DEPARTMENT_ID Percentile_Disc Cume_Dist
------------------------- ---------- ------------- --------------- ----------
Colmenares 2500 30 3100 .166666667
Himuro 2600 30 3100 .333333333
Tobias 2800 30 3100 .5
Baida 2900 30 3100 .666666667
Khoo 3100 30 3100 .833333333
Raphaely 11000 30 3100 1
Lorentz 4200 60 6000 .2
Austin 4800 60 6000 .6
Pataballa 4800 60 6000 .6
Ernst 6000 60 6000 .8
Hunold 9000 60 6000 1


RANK
功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。然而，如果两行的确得到同样的排序，则序数将随后跳跃。若两行序数为1，则没有序数2，序列将给组中的下一行分配值3，DENSE_RANK则没有任何跳跃。
SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与DENSE_RANK函数的区别）

SELECT d.department_id , e.last_name, e.salary, RANK()
OVER (PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary) as drank
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id
AND d.department_id IN ('60', '90');

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DRANK
------------- ------------------------- ---------- ----------
60 Lorentz 4200 1
60 Austin 4800 2
60 Pataballa 4800 2
60 Ernst 6000 4
60 Hunold 9000 5
90 Kochhar 17000 1
90 De Haan 17000 1
90 King 24000 3

RATIO_TO_REPORT
功能描述：该函数计算expression/(sum(expression))的值，它给出相对于总数的百分比，即当前行对sum(expression)的贡献。
SAMPLE：下例计算每个员工的工资占该类员工总工资的百分比

SELECT last_name, salary, RATIO_TO_REPORT(salary) OVER () AS rr
FROM employees
WHERE job_id = 'PU_CLERK';

LAST_NAME SALARY RR
------------------------- ---------- ----------
Khoo 3100 .223021583
Baida 2900 .208633094
Tobias 2800 .201438849
Himuro 2600 .18705036
Colmenares 2500 .179856115


REGR_ (Linear Regression) Functions
功能描述：这些线性回归函数适合最小二乘法回归线，有9个不同的回归函数可使用。
REGR_SLOPE：返回斜率，等于COVAR_POP(expr1, expr2) / VAR_POP(expr2)
REGR_INTERCEPT：返回回归线的y截距，等于
AVG(expr1) - REGR_SLOPE(expr1, expr2) * AVG(expr2)
REGR_COUNT：返回用于填充回归线的非空数字对的数目
REGR_R2：返回回归线的决定系数，计算式为：
If VAR_POP(expr2) = 0 then return NULL
If VAR_POP(expr1) = 0 and VAR_POP(expr2) != 0 then return 1
If VAR_POP(expr1) > 0 and VAR_POP(expr2 != 0 then
return POWER(CORR(expr1,expr),2)
REGR_AVGX：计算回归线的自变量(expr2)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr2)
REGR_AVGY：计算回归线的应变量(expr1)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr1)
REGR_SXX： 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr2)
REGR_SYY： 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr1)
REGR_SXY: 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * COVAR_POP(expr1, expr2)

（下面的例子都是在SH用户下完成的）
SAMPLE 1：下例计算1998年最后三个星期中两种产品（260和270）在周末的销售量中已开发票数量和总数量的累积斜率和回归线的截距

SELECT t.fiscal_month_number "Month", t.day_number_in_month "Day",
REGR_SLOPE(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month) AS CUM_SLOPE,
REGR_INTERCEPT(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month) AS CUM_ICPT
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND s.prod_id IN (270, 260)
AND t.fiscal_year=1998
AND t.fiscal_week_number IN (50, 51, 52)
AND t.day_number_in_week IN (6,7)
ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month;

Month Day CUM_SLOPE CUM_ICPT
---------- ---------- ---------- ----------
12 12 -68 1872
12 12 -68 1872
12 13 -20.244898 1254.36735
12 13 -20.244898 1254.36735
12 19 -18.826087 1287
12 20 62.4561404 125.28655
12 20 62.4561404 125.28655
12 20 62.4561404 125.28655
12 20 62.4561404 125.28655
12 26 67.2658228 58.9712313
12 26 67.2658228 58.9712313
12 27 37.5245541 284.958221
12 27 37.5245541 284.958221
12 27 37.5245541 284.958221

SAMPLE 2：下例计算1998年4月每天的累积交易数量

SELECT UNIQUE t.day_number_in_month,
REGR_COUNT(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (PARTITION BY t.fiscal_month_number ORDER BY t.day_number_in_month)
"Regr_Count"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND t.fiscal_year = 1998 AND t.fiscal_month_number = 4;

DAY_NUMBER_IN_MONTH Regr_Count
------------------- ----------
1 825
2 1650
3 2475
4 3300
.
.
.
26 21450
30 22200

SAMPLE 3：下例计算1998年每月销售量中已开发票数量和总数量的累积回归线决定系数

SELECT t.fiscal_month_number,
REGR_R2(SUM(s.amount_sold), SUM(s.quantity_sold))
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_number) "Regr_R2"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND t.fiscal_year = 1998
GROUP BY t.fiscal_month_number
ORDER BY t.fiscal_month_number;

FISCAL_MONTH_NUMBER Regr_R2
------------------- ----------
1
2 1
3 .927372984
4 .807019972
5 .932745567
6 .94682861
7 .965342011
8 .955768075
9 .959542618
10 .938618575
11 .880931415
12 .882769189

SAMPLE 4：下例计算1998年12月最后两周产品260的销售量中已开发票数量和总数量的累积平均值

SELECT t.day_number_in_month,
REGR_AVGY(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month)
"Regr_AvgY",
REGR_AVGX(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month)
"Regr_AvgX"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND s.prod_id = 260
AND t.fiscal_month_desc = '1998-12'
AND t.fiscal_week_number IN (51, 52)
ORDER BY t.day_number_in_month;

DAY_NUMBER_IN_MONTH Regr_AvgY Regr_AvgX
------------------- ---------- ----------
14 882 24.5
14 882 24.5
15 801 22.25
15 801 22.25
16 777.6 21.6
18 642.857143 17.8571429
18 642.857143 17.8571429
20 589.5 16.375
21 544 15.1111111
22 592.363636 16.4545455
22 592.363636 16.4545455
24 553.846154 15.3846154
24 553.846154 15.3846154
26 522 14.5
27 578.4 16.0666667

SAMPLE 5：下例计算产品260和270在1998年2月周末销售量中已开发票数量和总数量的累积REGR_SXY, REGR_SXX, and REGR_SYY统计值

SELECT t.day_number_in_month,
REGR_SXY(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_year, t.fiscal_month_desc) "Regr_sxy",
REGR_SYY(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_year, t.fiscal_month_desc) "Regr_syy",
REGR_SXX(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_year, t.fiscal_month_desc) "Regr_sxx"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND prod_id IN (270, 260)
AND t.fiscal_month_desc = '1998-02'
AND t.day_number_in_week IN (6,7)
ORDER BY t.day_number_in_month;

DAY_NUMBER_IN_MONTH Regr_sxy Regr_syy Regr_sxx
------------------- ---------- ---------- ----------
1 18870.4 2116198.4 258.4
1 18870.4 2116198.4 258.4
1 18870.4 2116198.4 258.4
1 18870.4 2116198.4 258.4
7 18870.4 2116198.4 258.4
8 18870.4 2116198.4 258.4
14 18870.4 2116198.4 258.4
15 18870.4 2116198.4 258.4
21 18870.4 2116198.4 258.4
22 18870.4 2116198.4 258.4

FIRST
功能描述：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行（可能多行，因为值可能相等），因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录
SAMPLE：下面例子中DENSE_RANK按部门分区，再按佣金commission_pct排序，FIRST取出佣金最低的对应的所有行，然后前面的MAX函数从这个集合中取出薪水最低的值；LAST取出佣金最高的对应的所有行，然后前面的MIN函数从这个集合中取出薪水最高的值
SELECT last_name, department_id, salary,
MIN(salary) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Worst",
MAX(salary) KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Best"
FROM employees
WHERE department_id in (20,80)
ORDER BY department_id, salary;

LAST_NAME DEPARTMENT_ID SALARY Worst Best
------------------------- ------------- ---------- ---------- ----------
Fay 20 6000 6000 13000
Hartstein 20 13000 6000 13000
Kumar 80 6100 6100 14000
Banda 80 6200 6100 14000
Johnson 80 6200 6100 14000
Ande 80 6400 6100 14000
Lee 80 6800 6100 14000
Tuvault 80 7000 6100 14000
Sewall 80 7000 6100 14000
Marvins 80 7200 6100 14000
Bates 80 7300 6100 14000
.
.
.


FIRST_VALUE
功能描述：返回组中数据窗口的第一个值。
SAMPLE：下面例子计算按部门分区按薪水排序的数据窗口的第一个值对应的名字，如果薪水的第一个值有多个，则从多个对应的名字中取缺省排序的第一个名字

SELECT department_id, last_name, salary, FIRST_VALUE(last_name)
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary ASC ) AS lowest_sal
FROM employees
WHERE department_id in(20,30);

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY LOWEST_SAL
------------- ------------------------- ---------- --------------
20 Fay 6000 Fay
20 Hartstein 13000 Fay
30 Colmenares 2500 Colmenares
30 Himuro 2600 Colmenares
30 Tobias 2800 Colmenares
30 Baida 2900 Colmenares
30 Khoo 3100 Colmenares
30 Raphaely 11000 Colmenares


LAG
功能描述：可以访问结果集中的其它行而不用进行自连接。它允许去处理游标，就好像游标是一个数组一样。在给定组中可参考当前行之前的行，这样就可以从组中与当前行一起选择以前的行。Offset是一个正整数，其默认值为1，若索引超出窗口的范围，就返回默认值（默认返回的是组中第一行），其相反的函数是 LEAD
SAMPLE：下面的例子中列prev_sal返回按hire_date排序的前1行的salary值

SELECT last_name, hire_date, salary,
LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS prev_sal
FROM employees
WHERE job_id = 'PU_CLERK';

LAST_NAME HIRE_DATE SALARY PREV_SAL
------------------------- ---------- ---------- ----------
Khoo 18-5月 -95 3100 0
Tobias 24-7月 -97 2800 3100
Baida 24-12月-97 2900 2800
Himuro 15-11月-98 2600 2900
Colmenares 10-8月 -99 2500 2600


LAST
功能描述：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一个值的行（可能多行，因为值可能相等），因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录
SAMPLE：下面例子中DENSE_RANK按部门分区，再按佣金commission_pct排序，FIRST取出佣金最低的对应的所有行，然后前面的MAX函数从这个集合中取出薪水最低的值；LAST取出佣金最高的对应的所有行，然后前面的MIN函数从这个集合中取出薪水最高的值
SELECT last_name, department_id, salary,
MIN(salary) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Worst",
MAX(salary) KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Best"
FROM employees
WHERE department_id in (20,80)
ORDER BY department_id, salary;

LAST_NAME DEPARTMENT_ID SALARY Worst Best
------------------------- ------------- ---------- ---------- ----------
Fay 20 6000 6000 13000
Hartstein 20 13000 6000 13000
Kumar 80 6100 6100 14000
Banda 80 6200 6100 14000
Johnson 80 6200 6100 14000
Ande 80 6400 6100 14000
Lee 80 6800 6100 14000
Tuvault 80 7000 6100 14000
Sewall 80 7000 6100 14000
Marvins 80 7200 6100 14000
Bates 80 7300 6100 14000
.
.
.


LAST_VALUE
功能描述：返回组中数据窗口的最后一个值。
SAMPLE：下面例子计算按部门分区按薪水排序的数据窗口的最后一个值对应的名字，如果薪水的最后一个值有多个，则从多个对应的名字中取缺省排序的最后一个名字
SELECT department_id, last_name, salary, LAST_VALUE(last_name)
OVER(PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS highest_sal
FROM employees
WHERE department_id in(20,30);

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY HIGHEST_SAL
------------- ------------------------- ---------- ------------
20 Fay 6000 Fay
20 Hartstein 13000 Hartstein
30 Colmenares 2500 Colmenares
30 Himuro 2600 Himuro
30 Tobias 2800 Tobias
30 Baida 2900 Baida
30 Khoo 3100 Khoo
30 Raphaely 11000 Raphaely

COVAR_SAMP
功能描述：返回一对表达式的样本协方差
SAMPLE：下例CUM_COVS返回定价和最小产品价格的累积样本协方差

SELECT product_id, supplier_id,
COVAR_POP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,
COVAR_SAMP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVS
FROM product_information p
WHERE category_id = 29
ORDER BY product_id, supplier_id;

PRODUCT_ID SUPPLIER_ID CUM_COVP CUM_COVS
---------- ----------- ---------- ----------
1774 103088 0
1775 103087 1473.25 2946.5
1794 103096 1702.77778 2554.16667
1825 103093 1926.25 2568.33333
2004 103086 1591.4 1989.25
2005 103086 1512.5 1815
2416 103088 1475.97959 1721.97619
.
.


COUNT
功能描述：对一组内发生的事情进行累积计数，如果指定*或一些非空常数，count将对所有行计数，如果指定一个表达式，count返回表达式非空赋值的计数，当有相同值出现时，这些相等的值都会被纳入被计算的值；可以使用DISTINCT来记录去掉一组中完全相同的数据后出现的行数。
SAMPLE：下面例子中计算每个员工在按薪水排序中当前行附近薪水在[n-50,n+150]之间的行数，n表示当前行的薪水
例如，Philtanker的薪水2200，排在他之前的行中薪水大于等于2200-50的有1行，排在他之后的行中薪水小于等于2200＋150的行没有，所以count计数值cnt3为2（包括自己当前行）；cnt2值相当于小于等于当前行的SALARY值的所有行数

SELECT last_name, salary, COUNT(*) OVER () AS cnt1,
COUNT(*) OVER (ORDER BY salary) AS cnt2,
COUNT(*) OVER (ORDER BY salary RANGE BETWEEN 50 PRECEDING
AND 150 FOLLOWING) AS cnt3 FROM employees;

LAST_NAME SALARY CNT1 CNT2 CNT3
------------------------- ---------- ---------- ---------- ----------
Olson 2100 107 1 3
Markle 2200 107 3 2
Philtanker 2200 107 3 2
Landry 2400 107 5 8
Gee 2400 107 5 8
Colmenares 2500 107 11 10
Patel 2500 107 11 10
.
.


CUME_DIST
功能描述：计算一行在组中的相对位置，CUME_DIST总是返回大于0、小于或等于1的数，该数表示该行在N行中的位置。例如，在一个3行的组中，返回的累计分布值为1/3、2/3、3/3
SAMPLE：下例中计算每个工种的员工按薪水排序依次累积出现的分布百分比

SELECT job_id, last_name, salary, CUME_DIST()
OVER (PARTITION BY job_id ORDER BY salary) AS cume_dist
FROM employees WHERE job_id LIKE 'PU%';

JOB_ID LAST_NAME SALARY CUME_DIST
---------- ------------------------- ---------- ----------
PU_CLERK Colmenares 2500 .2
PU_CLERK Himuro 2600 .4
PU_CLERK Tobias 2800 .6
PU_CLERK Baida 2900 .8
PU_CLERK Khoo 3100 1
PU_MAN Raphaely 11000 1


DENSE_RANK
功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。密集的序列返回的时没有间隔的数
SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与RANK函数的区别）

SELECT d.department_id , e.last_name, e.salary, DENSE_RANK()
OVER (PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary) as drank
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id
AND d.department_id IN ('60', '90');

DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DRANK
------------- ------------------------- ---------- ----------
60 Lorentz 4200 1
60 Austin 4800 2
60 Pataballa 4800 2
60 Ernst 6000 3
60 Hunold 9000 4
90 Kochhar 17000 1
90 De Haan 17000 1
90 King 24000 2

Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。
下面例子中使用的表来自Oracle自带的HR用户下的表，如果没有安装该用户，可以在SYS用户下运行$ORACLE_HOME/demo/schema/human_resources/hr_main.sql来创建。
少数几个例子需要访问SH用户下的表，如果没有安装该用户，可以在SYS用户下运行$ORACLE_HOME/demo/schema/sales_history/sh_main.sql来创建。
如果未指明缺省是在HR用户下运行例子。
开窗函数的的理解：
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下：
over（order by salary） 按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数
over（partition by deptno）按照部门分区
over（order by salary range between 50 preceding and 150 following）
每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过50，之后行幅度值不超过150
over（order by salary rows between 50 preceding and 150 following）
每行对应的数据窗口是之前50行，之后150行
over（order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following）
每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效：
over（order by salary range between unbounded preceding and unbounded following）

主要参考资料：《expert one-on-one》 Tom Kyte 《Oracle9i SQL Reference》第6章


AVG
功能描述：用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。
SAMPLE：下面的例子中列c_mavg计算员工表中每个员工的平均薪水报告，该平均值由当前员工和与之具有相同经理的前一个和后一个三者的平均数得来；

SELECT manager_id, last_name, hire_date, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY manager_id ORDER BY hire_date
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS c_mavg
FROM employees;

MANAGER_ID LAST_NAME HIRE_DATE SALARY C_MAVG
---------- ------------------------- --------- ---------- ----------
100 Kochhar 21-SEP-89 17000 17000
100 De Haan 13-JAN-93 17000 15000
100 Raphaely 07-DEC-94 11000 11966.6667
100 Kaufling 01-MAY-95 7900 10633.3333
100 Hartstein 17-FEB-96 13000 9633.33333
100 Weiss 18-JUL-96 8000 11666.6667
100 Russell 01-OCT-96 14000 11833.3333
.
.
.


CORR
功能描述：返回一对表达式的相关系数，它是如下的缩写：
COVAR_POP(expr1,expr2)/STDDEV_POP(expr1)*STDDEV_POP(expr2))
从统计上讲，相关性是变量之间关联的强度，变量之间的关联意味着在某种程度
上一个变量的值可由其它的值进行预测。通过返回一个-1~1之间的一个数, 相关
系数给出了关联的强度，0表示不相关。
SAMPLE：下例返回1998年月销售收入和月单位销售的关系的累积系数（本例在SH用户下运行）

SELECT t.calendar_month_number,
CORR (SUM(s.amount_sold), SUM(s.quantity_sold))
OVER (ORDER BY t.calendar_month_number) as CUM_CORR
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id AND calendar_year = 1998
GROUP BY t.calendar_month_number
ORDER BY t.calendar_month_number;

CALENDAR_MONTH_NUMBER CUM_CORR
--------------------- ----------
1
2 1
3 .994309382
4 .852040875
5 .846652204
6 .871250628
7 .910029803
8 .917556399
9 .920154356
10 .86720251
11 .844864765
12 .903542662


COVAR_POP
功能描述：返回一对表达式的总体协方差。
SAMPLE：下例CUM_COVP返回定价和最小产品价格的累积总体协方差

SELECT product_id, supplier_id,
COVAR_POP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,
COVAR_SAMP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVS
FROM product_information p
WHERE category_id = 29
ORDER BY product_id, supplier_id;

PRODUCT_ID SUPPLIER_ID CUM_COVP CUM_COVS
---------- ----------- ---------- ----------
1774 103088 0
1775 103087 1473.25 2946.5
1794 103096 1702.77778 2554.16667
1825 103093 1926.25 2568.33333
2004 103086 1591.4 1989.25
2005 103086 1512.5 1815
2416 103088 1475.97959 1721.97619

EXPLAIN结果字段如下：字段名 字段类型 含义
STATEMENT_ID VARCHAR2(30) explain PLAN 语句中所指定的最优STATEMENT_ID 参数值,
如果在EXPLAN PLAN语句中没有使用SET STATEMENT_ID，那么此值会被设为NULL。

REMARKS VARCHAR2(80) 与被解释规划的各步骤相关联的注释最长可达80 字节

OPERATION VARCHAR2(30) 各步骤所执行内部操作的名称在某条语句所产生的第一行中该列的可能取值如下DELETE STATEMENT INSERT STATEMENT SELECT STATEMENT UPDATE STATEMENT

OPTIONS VARCHAR2(30) 对OPERATION 列中所描述操作的变种

OBJECT_NODE VARCHAR2(128) 用于访问对象的数据库链接database link 的名称对于使用并行执行的本地查询该列能够描述操作中输出的次序

OBJECT_OWNER VARCHAR2(30) 对于包含有表或索引的架构schema 给出其所有者的名称

OBJECT_NAME VARCHAR2(30) 表或索引的名称

OBJECT_INSTANCE INTEGER 根据对象出现在原始original 语句中的次序所给出的相应次序编号就原始的语句文本而论其处理顺序为自左至右自外向内景象扩张view

OBJECT_TYPE VARCHAR2(30) 用于提供对象描述性信息的修饰符例如索引的NON-UNIQUE

OPTIMIZER VARCHAR2(255) 当前优化程序的模式 ID INTEGER 分配给执行规划各步骤的编号

PARENT_ID INTEGER 对ID 步骤的输出进行操作的下一个执行步骤的ID

POSITION INTEGER 对于具有相同PARENT_ID 的步骤其相应的处理次序

COST INTEGER 根据优化程序的基于开销的方法所估计出的操作开销值对于使用基于规则方法的语句该列为空该列值没有特定的测量单位它只是一个用于比较执行规划开销大小的权重值他是根据CPU开销和IO开销为参数的函数，而计算出来的一个开销值

CARDINALITY INTEGER 根据基于开销的方法对操作所访问行数的估计值

BYTES INTEGER 根据基于开销的方法对操作所访问字节的估计

六、其它留给大家讨论的地方
我这里的文章仅仅是抛一个砖头，也写的很仓促，难免可能有错误，欢迎大家继续讨论，我会继续整理相关内容并返回给大家。
大家还可以从多个方面讨论，如
1、 在实际使用中，本地管理表空间带来的好处
2、 本地管理表空间的bug，如8i中在临时，回滚中使用本地管理表空间
3、 关于本地管理表空间其他看法
……
……s

若 db_block-size 为 16k和16k以下，数据文件头是 64k 保留空间
若是32k的block size ,则是 保留 128k
/******************************************/

四、本地管理表空间管理机制
表空间是一种为段（表，索引等）提供空间的逻辑结构，所以，当在表空间中增加，删除段的时候，数据库就必须跟踪这些空间的使用。
如下例所示，假定一个新创建的表空间包含了五个表
表一……表二……表三……表四……表五……未用空间
当我们删除表四的时候，就有如下结果
表一……表二……表三……空闲空间段……表五……未用空间
很明显，ORACLE需要有一个机制来管理表空间中各数据文件的这些分配的或未分配的空间，为了跟踪这些可以使用的空间（包括未分配使用的和可以重复使用的），对于每一个空间，我们必须知道：
1、这个可用空间位于什么数据文件
2、这个空间的尺寸是多大
3、如果它在用了，是哪一个段占用的这个空间

直到8i之前，所有的表空间都是采用字典管理模式，为了确保能保存以上的信息，ORACLE用了两个数据字典表:UET$（已使用的区间）或FET$（空闲空间）：
SQL> desc UET$
Name Null? Type
----------------- ----------- -----------
SEGFILE# NOT NULL NUMBER
SEGBLOCK# NOT NULL NUMBER | The segment that uses this space
EXT# NOT NULL NUMBER
TS# NOT NULL NUMBER | The tablespace ID and the file
FILE# NOT NULL NUMBER | ID for that tablespace
BLOCK# NOT NULL NUMBER
LENGTH NOT NULL NUMBER | The location and size of the chunk

SQL> desc FET$
Name Null? Type
----------------- ----------- -----------
TS# NOT NULL NUMBER | The tablespace ID and the file
FILE# NOT NULL NUMBER | ID for that tablespace
BLOCK# NOT NULL NUMBER
LENGTH NOT NULL NUMBER | The location and size of the chunk

查 询该表可以看到，每个使用空间或空闲空间（不一定是一个extent，可以是多个extent）都在该表中对应了一行。它的工作方式是当一个段被删除的时 候，ORACLE就移动UET$中相应的行到FET$，这个过程的发生是连续的，而且可能发生等待。当并发性很高的时候，数据字典的争用就来了。另外有一 个问题就是，当表的空间很不连续或表空间有大量的碎片引起这两个表的增大，那么也就会引起数据库性能上的下降。
本地管理表空间正是为了解决这一问题来的，在表空间的空间管理上，ORACLE将存储信息保存在表空间的头部的位图中，而不是保存在数据字典中。通过这样的方式，在分配回收空间的时候，表空间就可以独立的完成操作也不用与其它对象关系。
下面就让我们进入到本地管理表空间的内部，看看ORACLE是怎么实现这一工作的。
Uniform方式的本地管理表空间
1、先创建了一个本地管理的表空间，区间统一大小分配为64K
SQL> create tablespace demo
datafile '/ora01/oem/oemdemo01.dbf' size 10m
extent management local uniform size 64k;
2、在该表空间中创建一个表
SQL>create table demotab ( x number ) tablespace demo
storage ( initial 1000K next 1000k );
我们通过查询该表
SQL> select t.table_name,t.initial_extent,t.next_extent from user_tables t where t.table_name = 'DEMOTAB';
TABLE_NAME INITIAL_EXTENT NEXT_EXTENT
------------------------------ -------------- -----------
DEMOTAB 1024000 65536
可以发现，该表的存储参数并不是我们指定的参数INITIAL_EXTENT，而是uniform size的整数倍，NEXT_EXTENT则等于uniform size。我们从该查询就也可以看到如下情况
SQL>select count(*) from user_extents where segment_name = 'DEMOTAB';
COUNT(*)
----------
16
也就是说，该表在该表空间中已经存在16个extent，而不是一个extent（这是与字典管理的差别，如果是字典管理的表空间，如果创建以上的表，该查询的结果是1）
3、获取该数据文件的文件ID
SQL> col name format a30 trunc
SQL> select file#, name from v$datafile;

File# NAME
----- --------------------
1 /oras1/oem/oemsystem01.dbf
2 /oras3/oem/oemundo01.dbf
3 /ora01/oem/oemoem_repository01
4 /ora01/oem/oemrcat01.dbf
5 /ora01/oem/oemdemo01.dbf
我们可以检查uet$与fet$
SQL> select count(*) from uet$ where file# = 5;

COUNT(*)
----------
0

SQL> select count(*) from fet$ where file# = 5;

COUNT(*)
----------
0

4、可以看到，ORACLE没有在这两个表中保存任何信息，现在我们dump该数据文件的第三个块
SQL> alter system dump datafile 5 block 3;
System altered.
查看DUMP文件，有如下信息

Start dump data blocks tsn: 5 file#: 5 minblk 3 maxblk 3
buffer tsn: 5 rdba: 0x01400003 (5/3)
scn: 0x0000.202f7a6f seq: 0x01 flg: 0x00 tail: 0x7a6f1e01
frmt: 0x02 chkval: 0x0000 type: 0x1e=KTFB Bitmapped File Space Bitmap
File Space Bitmap Block:
BitMap Control:
RelFno: 5, BeginBlock: 9, Flag: 0, First: 16, Free: 63472
FFFF000000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000
0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000
.....
注意其中的FFFF00,，这是16进制的表现方法，我们转换为二进制，有
1111,1111,1111,1111,0000,0000

发现这里有16个1，每一个1就是一个位(bit)，代表64K，也就代表了该表空间有已经分配了的16个extent，如果我们将该表扩展，将又有什么结果呢？
SQL> alter table demotab allocate extent;
Table altered.

SQL> alter table demotab allocate extent;
Table altered.

SQL> alter table demotab allocate extent;
Table altered.

这样之后，我们应该有19个extent了，再dump第三个块

Start dump data blocks tsn: 5 file#: 5 minblk 3 maxblk 3
buffer tsn: 5 rdba: 0x01400003 (5/3)
scn: 0x0000.202f7c64 seq: 0x01 flg: 0x00 tail: 0x7c641e01
frmt: 0x02 chkval: 0x0000 type: 0x1e=KTFB Bitmapped File Space Bitmap
File Space Bitmap Block:
BitMap Control:
RelFno: 5, BeginBlock: 9, Flag: 0, First: 19, Free: 63469
FFFF07 0000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000

除了以前的FFFF，现在多了07，怎么解释呢？
07 转换为二进制为0000,0111，但是还是不够解释以上的情况，这里我们没有考虑到字节交换的情况，因为以上FF交换后还是FF，但是如果是07，我们 就必须考虑字节交换（因为计算机是一个字节一个字节的写，一个字节占两位当然是先写后面了，如从01到0F到FF为止。 如果我们明白了，那么FFFF07转换为二进制为 1111,1111,1111,1111,0000,0111。
每个字节交换得
1111,1111,1111,1111,1110,0000

可以发现，这里有19个1，也就是19个位(bit)，代表了现在的19个extent。

5、同样我们dump该数据文件第9个块，则有
Start dump data blocks tsn: 5 file#: 5 minblk 9 maxblk 9
buffer tsn: 5 rdba: 0x01400003 (5/3)
scn: 0x0000.202f7c64 seq: 0x01 flg: 0x00 tail: 0x7c641e01
frmt: 0x02 chkval: 0x0000 type: 0x1e=KTFB Bitmapped File Space Bitmap

Extent Control Header
-----------------------------------------------------------------
Extent Header:: spare1: 0 space2: 0 #extents: 16 #blocks: 127
last map 0x00000000 #maps: 0 offset: 4128
Highwater:: 0x01c0000a ext#: 0 blk#: 0 ext size: 7
#blocks in seg. hdr's freelists: 0
#blocks below: 0
mapblk 0x00000000 offset: 0
Disk Lock:: Locked by scn: 0x0006.012.00000017
Map Header:: next 0x00000000 #extents: 16 obj#: 3090 flag: 0x40000000
Extent Map
-----------------------------------------------------------------
0x01c0000a length: 7
0x01c00011 length: 8
0x01c00019 length: 8
0x01c00021 length: 8
0x01c00029 length: 8
0x01c00031 length: 8
0x01c00039 length: 8
0x01c00041 length: 8
0x01c00049 length: 8
0x01c00051 length: 8
0x01c00059 length: 8
0x01c00061 length: 8
0x01c00069 length: 8
0x01c00071 length: 8
0x01c00079 length: 8
0x01c00081 length: 8

nfl = 1, nfb = 1 typ = 1 nxf = 0
SEG LST:: flg: UNUSED lhd: 0x00000000 ltl: 0x00000000 End dump data blocks tsn: 5 file#: 5 minblk 9 maxblk 9
这是该数据文件中表DEMOTAB的表头（一个块）信息， 从这里可以看到，该表从第9个块开始使用Highwater:: 0x01c0000a已经是第10个块了，从以上列表，我们也能清楚的看到，该表耗费了16个区间
由于该表是数据文件的第一个表，所以位图区占用从3到8共6个块，加上前面两个文件头，也就是说，在数据文件头部共8个块用于系统消耗。如果我们的db_block_size为8192，那么很明显，占用的空间为64K。
也因为仅仅操作数据文件头部几个块，不用操作数据字典，所以ORACLE在本地管理的表空间中添加，删除段的时候，效率要比字典管理的表空间快。特别是在并发性很强的空间请求中。
ORACLE通过强制性的手段使本地管理表空间中的所有Extent是同样大小的，尽管你可能自定义了不同的存储参数。
6、补充一些字典管理表空间的不同
a. 如果是字典管理，表空间中的表的区间的大小取决于表的存储参数，如果没有定义，则取表空间的通用存储参数。所以每个表的区间大小可以不一样。
b. 如果不指定表的最少区间数，那么默认创建的时候，该表只有一个区间，而不是多个区间。
c. 字典管理的文件头只占用一个块，第一个表的HWM应当是Highwater:: x01c00003，关于这个可以自己dump该数据文件查看。
Autoallocate的本地管理表空间
在自动分配的本地管理的表空间中，区间尺寸可能由以下尺寸组成64k, 1m, 8m, 64m 甚至是256m。但是不管多大，都有一个通用尺寸64k，所以64K就是该表空间的位大小。
SQL> create tablespace dummy
datafile 'c:dummy01.dbf' size 100m
autoallocate;
Tablespace created.

SQL> create table x1 (x number)
tablespace dummy
storage (initial 50M);
Table created.

SQL> select file# from v$datafile where name like '%DUMMY%';

FILE#
----------
12

SQL> select extents from user_segments
where segment_name = 'X1' ;

EXTENTS
----------
50

SQL> alter system dump datafile 12 block 3;
System altered.

*** SESSION ID11.59) 2002-11-22 10:37:35.000
Start dump data blocks tsn: 19 file#: 12 minblk 3 maxblk 3
buffer tsn: 19 rdba: 0x03000003 (12/3)
scn: 0x0000.00f2959b seq: 0x01 flg: 0x00 tail: 0x959b1e01
frmt: 0x02 chkval: 0x0000 type: 0x1e=KTFB Bitmapped File Space Bitmap
File Space Bitmap Block:
BitMap Control:
RelFno: 12, BeginBlock: 9, Flag: 0, First: 800, Free: 62688
FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF
FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF
FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFF
FFFFFFFF00000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000
0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000
0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000
0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000
0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000
0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000000

可以看到该表实际只有50个区间(extent)，但是有800个位(bit)
50*1024=800*64
还可以看出，位大小并不等于extent大小

五、迁移到本地管理表空间
在很多情况下，如果你想在字典表空间与本地表空间之间转换是很难的，你可能需要转出该表空间所有的数据，从新创建表空间，再加载该数据。但是在816以后，有一个叫dbms_space_admin的包使两类表空间的互相转换变成可能，体现在如下两个过程：
DBMS_SPACE_ADMIN.TABLESPACE_MIGRATE_TO_LOCAL
DBMS_SPACE_ADMIN.TABLESPACE_MIGRATE_FROM_LOCAL
但是在你想利用这个过程进行转换的时候，你必须注意两件事：
1、 数据库版本必须是816以上，兼容版本(compatible)必须是8.1以上
2、 如果是转换成为本地管理，必须有足够的空闲空间做本地位图空间（8个块）
当 从字典管理到本地管理的过程中，全部转换其实基本上是不可能发生的，实际情况是，对于已经存在的数据和空间，该过程是没有任何办法的，仅仅是简单把空间取 整并标记。所以说，这种转换后的表空间可以减缓UET$和FET$的压力，但并不能解决碎片问题。从查询DBA_TABLESPACES你还可以看到，转 换之后的表空间管理方式是LOCAL，但实际段分配是USER（不是uniform或automatic）
很显然，在字典管理的表空间中，存在许多大小不同的区间(extent)尺寸，所以转换为本地管理的时候，ORACLE怎么样把这些已经存在的空间转换为通用大小了？为了做到这一点，ORACLE必须扫描该表空间的每个数据文件，主要是检查以下三个问题：
1、 所有的已经存在的区间
2、 所有的以前用过，但是现在空闲的空间
3、 由表空间MINIMUM EXTENT语句标记的大小
在转换的时候，ORACLE试图发现一个适合于以上三个标准的最大的区间的尺寸作为本地管理的区间尺寸，也就是说，在最坏的情况下，这个最大的区间可能就是单个块（如果说一个表的区间尺寸是7个块，另外一个表的区间尺寸是8个块）
我们看一个从字典管理表空间到本地管理表空间的例子
1、首先，我们创建一个字典管理表空间
SQL> create tablespace blah
datafile 'G:ORA9IORADATADB9BLAH.DBF' size 10m reuse
extent management dictionary;
Tablespace altered.

SQL> col bytes format 999,999,999
SQL> select * from dba_free_space where tablespace_name = 'BLAH';

TABLESPACE_NAME FILE_ID BLOCK_ID BYTES BLOCK RELATIVE_FNO
--------------- -------- ----------- ------------ ------- ----------------
BLAH 8 2 10,477,568 1279 8

2、我们在上面创建三个表，最小公用尺寸是400K
SQL> create table t1 ( x number ) storage ( initial 400k) tablespace blah;
Table created.

SQL> create table t2 ( x number ) storage ( initial 800k) tablespace blah;
Table created.

SQL> create table t3 ( x number ) storage ( initial 1200k) tablespace blah;
Table created.

SQL> select * from dba_free_space where tablespace_name = 'BLAH';

TABLESPACE_NAME FILE_ID BLOCK_ID BYTES BLOCK RELATIVE_FNO
--------------- -------- ----------- ----------- ------- ----------------
BLAH 8 302 8,019,968 979 8

SQL> select bytes from dba_extents where tablespace_name = 'BLAH';

BYTES
----------
409,600
819,200
1,228,800

3、现在我们开始转换该表空间为本地管理的表空间，假定每个位图大小400K，也就是50个块。
SQL> exec dbms_space_admin.TABLESPACE_MIGRATE_TO_LOCAL('BLAH',50);
BEGIN dbms_space_admin.TABLESPACE_MIGRATE_TO_LOCAL('BLAH',50); END;

*
ERROR at line 1:
ORA-03241: Invalid unit size
ORA-06512: at "SYS.DBMS_SPACE_ADMIN", line 0
ORA-06512: at line 1
如果我们设置表空间的minimum extent语句为400K：
SQL> alter tablespace blah minimum extent 400k;
Tablespace altered.

SQL> exec dbms_space_admin.TABLESPACE_MIGRATE_TO_LOCAL('BLAH',50);
PL/SQL procedure successfully completed.
Conversion goes through with no problems.

从 以上可以看到，转换成功，但实际情况远远比这么复杂，或许你根本就不知道表空间里面的公用尺寸是多大。而且通过这种转换后的表空间，并没有消除碎片，也不 一定有优化的作用。所以建议不要用该方法进行转换，而是使用alter table move的办法进行表空间的转换将可能是最好的办法。

三、本地管理表空间的由来
在 Oracle8I的版本中，Oracle推出了一种全新的表空间管理方式：本地化管理的表空间。所谓本地化管理，就是指Oracle不再利用数据字典表来 记录Oracle表空间里面的区的使用状况，而是在每个表空间的数据文件的头部加入了一个位图区，在其中记录每个区的使用状况。每当一个区被使用，或者被 释放以供重新使用时，Oracle都会更新数据文件头部的这个记录，反映这个变化。
本地化管理的表空间的创建过程：
　　　语法：CREATE TABLESPACE 表空间名字
　　　　　　　　　　DATAFILE '数据文件详细信息'
　　　　　　　　　　[EXTENT MANAGEMENT { LOCAL
　　　　　　　　　　{AUTOALLOCATE | UNIFORM [SIZE INTETER [K|M] ] } } ]
关键字EXTENT MANAGEMENT LOCAL 指定这是一个本地化管理的表空间。对于系统表空间，只能在创建数据库的时候指定EXTENT MANGEMENT LOCAL，因为它是数据库创建时建立的第一个表空间。
在 8i中，字典管理还是默认的管理方式，当选择了LOCAL关键字，即表明这是一个本地管理的表空间。当然还可以继续选择更细的管理方式：是 AUTOALLOCATE 还是 UNIFORM.。若为AUTOALLOCATE，则表明让Oracle来决定区块的使用办法；若选择了UNIFORM，则还可以详细指定每个区块的大 小，若不加指定，则为每个区使用1M大小。
Oracle之所以推出了这种新的表空间管理方法，让我们来看一下这种表空间组织方法的优点：
　　1. 本地化管理的表空间避免了递归的空间管理操作。而这种情况在数据字典管理的表空间是经常出现的，当表空间里的区的使用状况发生改变时，数据字典的表的信息发生改变，从而同时也使用了在系统表空间里的回滚段。
　　2. 本地化管理的表空间避免了在数据字典相应表里面写入空闲空间、已使用空间的信息，从而减少了数据字典表的竞争，提高了空间管理的并发性
　　3. 区的本地化管理自动跟踪表空间里的空闲块，减少了手工合并自由空间的需要。
　　4. 表空间里的区的大小可以选择由Oracle系统来决定，或者由数据库管理员指定一个统一的大小，避免了字典表空间一直头疼的碎片问题。
　　5. 从由数据字典来管理空闲块改为由数据文件的头部记录来管理空闲块，这样避免产生回滚信息，不再使用系统表空间里的回滚段。因为由数据字典来管理的话，它会把相关信息记在数据字典的表里，从而产生回滚信息。
由于这种表空间的以上特性，所以它支持在一个表空间里边进行更多的并发操作，并减少了对数据字典的依赖。

二、名词解释与约定
表空间（Tablespace）——为数据库提供使用空间的逻辑结构，其对应物理结构是数据文件，一个表空间可以包含多个数据文件
本地管理表空间（Locally Managed Tablespace简称LMT）——8i以后出现的一种新的表空间的管理模式，通过本地位图来管理表空间的空间使用。
字典管理表空间（Dictionary-Managed Tablespace简称DMT）——8i以前包括以后都还可以使用的一种表空间管理模式，通过数据字典管理表空间的空间使用。
段（Segment）——数据库一种逻辑结构，如表段，索引段，回滚段等，段存在于表空间中，并对应一定的存储空间。
区间，可以简称区（Extent）——段的存储可以分成一个或多个区间，每个区间占用一定数量的数据块（block），在本地管理的表空间中，表空间的Extent就对应段的Extent。
块（Block）——数据库最小的存储单位，在本文中Block的大小约定为8192字节。
位（Bit）——本地管理表空间的空间管理单位，一个位可能等于一个区间，也可能多个位组成一个区间。

本地管理表空间
Locally Managed Tablespace
一、概述
1、理解本地管理表空间的由来
2、理解什么是字典管理表空间及工作原理
3、理解本地管理表空间的优势（为什么要使用本地管理表空间）
4、理解本地管理表空间的内部结构
5、理解字典管理表空间与本地管理表空间的转换