SQL1:
SELECT t.tablespace_name, round(SUM(bytes / (1024 * 1024)), 0) ts_size
FROM dba_tablespaces t, dba_data_files d
WHERE t.tablespace_name = d.tablespace_name
GROUP BY t.tablespace_name;
--2、查看表空间物理文件的名称及大小
SELECT tablespace_name,
file_id,
file_name,
round(bytes / (1024 * 1024), 0) total_space
FROM dba_data_files
ORDER BY tablespace_name;
--3、查看回滚段名称及大小
SELECT segment_name,
tablespace_name,
r.status,
(initial_extent / 1024) initialextent,
(next_extent / 1024) nextextent,
max_extents,
v.curext curextent
FROM dba_rollback_segs r, v$rollstat v
WHERE r.segment_id = v.usn(+)
ORDER BY segment_name;
--4、查看控制文件
SELECT NAME FROM v$controlfile;
--5、查看日志文件
SELECT MEMBER FROM v$logfile;
--6、查看表空间的使用情况
SELECT SUM(bytes) / (1024 * 1024) AS free_space, tablespace_name
FROM dba_free_space
GROUP BY tablespace_name;
SELECT a.tablespace_name,
a.bytes total,
b.bytes used,
c.bytes free,
(b.bytes * 100) / a.bytes "% USED ",
(c.bytes * 100) / a.bytes "% FREE "
FROM sys.sm$ts_avail a, sys.sm$ts_used b, sys.sm$ts_free c
WHERE a.tablespace_name = b.tablespace_name
AND a.tablespace_name = c.tablespace_name;
--7、查看数据库库对象
SELECT owner, object_type, status, COUNT(*) count#
FROM all_objects
GROUP BY owner, object_type, status;
--8、查看数据库的版本
SELECT version
FROM product_component_version
WHERE substr(product, 1, 6) = 'Oracle';
--9、查看数据库的创建日期和归档方式
SELECT created, log_mode, log_mode FROM v$database;
SQL2:
--1M=1024KB
--1K=1024Bytes
--1M=11048576Bytes
--1G=1024*11048576Bytes=11313741824Bytes
SELECT a.tablespace_name "表空间名",
total "表空间大小",
free "表空间剩余大小",
(total - free) "表空间使用大小",
total / (1024 * 1024 * 1024) "表空间大小(G)",
free / (1024 * 1024 * 1024) "表空间剩余大小(G)",
(total - free) / (1024 * 1024 * 1024) "表空间使用大小(G)",
round((total - free) / total, 4) * 100 "使用率 %"
FROM (SELECT tablespace_name, SUM(bytes) free
有两个简单例子，以说明 "exists"和"in"的效率问题
1) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where T1.a=T2.a) ;
T1数据量小而T2数据量非常大时，T1<<T2 时，1) 的查询效率高。
2) select * from T1 where T1.a in (select T2.a from T2) ;
T1数据量非常大而T2数据量小时，T1>>T2 时，2) 的查询效率高。
exists 用法：
第（1）句理解其含义:
其中 “select 1 from T2 where T1.a=T2.a” 相当于一个关联表查询，相当于“select 1 from T1,T2 where T1.a=T2.a”
但是，如果你单独执行（1）句括号里的语句，是会报语法错误的，这也是使用exists需要注意的地方。
“exists（xxx）”就表示括号里的语句能不能查出记录，它要查的记录是否存在。
因此“select 1”这里的 “1”其实是无关紧要的，换成“*”也没问题，它只在乎括号里的数据能不能查找出来，
是否存在这样的记录，如果存在，这 （1） 句的where 条件成立。
in 的用法：
第（2）句理解其含义：
这里的“in”后面括号里的语句搜索出来的字段的内容一定要相对应，一般来说，T1和T2这两个表的a字段表达的意义应该是一样的，否则这样查没什么意义。
打个比方：T1，T2表都有一个字段，表示工单号，但是T1表示工单号的字段名叫“ticketid”，T2则为“id”，但是其表达的意义是一样的，而且数据格式也是一样的。
这时，用 （2）的写法就可以这样："select * from T1 where T1.ticketid in (select T2.id from T2) "
Select name from employee where name not in (select name from student);
Select name from employee where not exists (select name from student);
第一句SQL语句的执行效率不如第二句。
通过使用EXISTS，Oracle会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配项，这就节省了时间。
Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果列表存放在一个加了索引的临时表中。
在执行子查询之前，系统先将主查询挂起，待子查询执行完毕，存放在临时表中以后再执行主查询。
这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因。
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Oracle 提供了多种不同类型的索引以供使用。简单地说，Oracle 中包括如下索引：
B*树索引：这些是我所说的“传统“索引。到目前为止，这是 Oracle 和大多数其他数据库中最常用
的索引。B*树的构造类似于二叉树，能根据键提供一行或一个行集的快速访问，通常只需很少的读操作就
能找到正确的行。不过，需要注意重要的一点，”B*树“中的”B“不代表二叉（binary），而 代 表 平 衡（ balanced）。
B*树索引并不是一颗二叉树，这一点在介绍如何在磁盘上物理地存储 B*树时就会了解到。B*树索引有以下
子类型：
索引组织表（index organized table）：索引组织表以 B*树结构存储。堆表的数据行是以一种无组
织的方式存储的（只要有可用的空间，就可以放数据），而 IOT 与之不同，IOT 中的数据要按主键的顺序存
储和排序。对应用来说，IOT 表现得与“常规“表并无二致；需要使用 SQL 来正确地访问 IOT。IOT 对信息
获取、空间系统和 OLAP 应用最为有用。IOT 在上一章已经详细地讨论过。
B*树聚簇索引（B*tree cluster index）这些是传统 B*树索引的一个变体（只是稍有变化）。B*树聚
簇索引用于对聚簇键建立索引（见第 11.章中“索引聚簇表“一节），所以这一章不再讨论。在传统 B*树中 ，
键都指向一行；而 B*树聚簇不同，一个聚簇键会指向一个块，其中包含与这个聚簇键相关的多行。
降序索引（descending index）：降序索引允许数据在索引结构中按“从大到小“的顺序（降序）排
序，而不是按”从小到大“的顺序（升序）排序。我们会解释为什么降序索引很重要，并说明降序索引如
何工作。
反向键索引（reverse key index）：这也是 B*树索引，只不过键中的字节会“反转“。利用反向键
索引，如果索引中填充的是递增的值，索引条目在索引中可以得到更均匀的分布。例如，如果使用一个序
列来生成主键，这个序列将生成诸如 987500、987501、987502 等值。这些值是顺序的，所以倘若使用一个
传统的 B*树索引，这些值就可能放在同一个右侧块上，这就加剧了对这一块的竞争。利用反向键，Oracle
则会逻辑地对 205789、105789、005789 等建立索引。Oracle 将数据放在索引中之前，将先把所存储数据
的字节反转，这样原来可能在索引中相邻放置的值在字节反转之后就会相距很远。通过反转字节，对索引
的插入就会分布到多个块上。
位图索引（bitmap index）：在一颗 B*树中，通常索引条目和行之间存在一种一对一的关系：一个索
引条目就指向一行。而对于位图索引，一个索引条目则使用一个位图同时指向多行。位图索引适用于高度
重复而且通常只读的数据（高度重复是指相对于表中的总行数，数据只有很少的几个不同值）。考虑在一个
有 100 万行的表中，每个列只有 3 个可取值：Y、N 和 NULL。举例来说，如果你需要频繁地统计多少行有值
Y，这就很适合建立位图索引。不过并不是说如果这个表中某一列有 11.000 个不同的值就不能建立位图索
引，这一列当然也可以建立位图索引。在一个 OLTP 数据库中，由于存在并发性相关的问题，所以不能考虑
使用位图索引（后面我们就会讨论这一点）。注意，位图索引要求使用 Oracle 企业版或个人版。
位图联结索引（bitmap join index）：这为索引结构（而不是表）中的数据提供了一种逆规范化的方
法。例如，请考虑简单的 EMP 和 DEPT 表。有人可能会问这样一个问题：“多少人在位于波士顿的部门工作？
“EMP 有一个指向 DEPT 的外键，要想统计 LOC 值为 Boston 的部门中的员工人数，通常必须完成表联结，
将 LOC 列联结至 EMP 记录来回答这个问题。通过使用位图联结索引，则可以在 EMP 表上对 LOC 列建立索引。
基于函数的索引（function-based index）：这些就是 B*树索引或位图索引，它将一个函数计算得到
的结果存储在行的列中，而不是存储列数据本身。可以把基于函数的索引看作一个虚拟列（或派生列）上
的索引，换句话说，这个列并不物理存储在表中。基于函数的索引可以用于加快形如 SELECT * FROM T WHERE
FUNCTION(DATABASE_COLUMN) = SAME_VALUE 这样的查询，因为值 FUNCTION(DATABASE_COLUMN)已经提前计
算并存储在索引中。
应用域索引（application domain index）：应用域索引是你自己构建和存储的索引，可能存储在
Oracle 中，也可能在 Oracle 之外。你要告诉优化器索引的选择性如何，以及执行的开销有多大，优化器
则会根据你提供的信息来决定是否使用你的索引。Oracle 文本索引就是应用域索引的一个例子；你也可以
使用构建 Oracle 文本索引所用的工具来建立自己的索引。需要指出，这里创建的“索引“不需要使用传统
的索引结构。例如，Oracle 文本索引就使用了一组表来实现其索引概念。
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