此篇承接上一篇的基本原理,继续展开学习,本篇主要面向数据的使用和管理，也就是开发者常用的基础语句，开始喽……
>>>对整表的操作
>创建表 关键字 create
create table student(
stu_id int primary key,
stu_name varchar2(20) not null,
stu_address varchar2(40));
>查看表结构 desc
desc student;
>修改表 alter table
>增加字段/属性 【alter table 表名 add(属性);】
alter table student add(stu_photo varchar2(20));
>修改字段 【alter table 表名 modify(属性)】
alter table student modify(stu_id number(4));
>删除字段 【alter table 表名 drop column 字段名;】
alter table student drop column stu_photo;
>删除表 drop
>删除表 【drop table 表名;】
>>>对数据的操作（基础操作—单表）
>插入数据 【insert into 表名(属性) values(属性值)】
insert into student(stu_id,stu_name,stu_address) values(1,’lisi’,’扬州’);
>查询数据 【select * from 表名 where 限制条件】
select * from student where id=1;
>修改数据 【update 表名 set 字段名=’修改后的值’ where 限制条件】
update student set stu_name=’zhangba’ where id=1;
目前表中只有一行数据,所以加不加where都可以,不过最好养成好习惯,否则实际环境中不加where的话,会将所有要修改的字段的值全部改掉;千万谨慎啊!
>删除数据 【delete 表名 where 限制条件】
delete from sutdent where id=1;
truncate student;
##delete和truncate的区别
delete执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存,以便进行进行回滚操作。
truncate table 则一次性地从表中删除所有的数据，并且不会把单独的删除操作记录，记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。
delete操作针对的时table和view,会保持现有表空间和索引的空间大小;
truncate操作针对的是table,表空间和索引的空间大小会恢复到初始大小;
整体来看,delete和truncate删除的是表中的数据而不会改动表的结构。
>查询数据【select 字段名 from 表名 where 限定条件……】（）
select查询是使用数据库的重点,在这里会详细讲解,如果有不全面的地方,后续还会进行更新补充的;
先说一说使用select查询时,sql执行的顺序:
1）语法分析，分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。
2）语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。
3）视图转换，将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。
4）表达式转换， 将复杂的 sql 表达式转换为较简单的等效连接表达式。
5）选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“执行计划”
6）选择连接方式， oracle 有三种连接方式，对多表连接 oracle 可选择适当的连接方式。
7）选择连接顺序， 对多表连接 oracle 选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。
8）选择数据的搜索路径，根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。
9）运行“执行计划”。
说到这里,就顺便说一下oracle的共享原理：
首先，oracle将执行过的sql语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中，可以被所有的数据库用户共享，当你执行一条sql语句时,如果它和之前的执行过的语句完全相
同, oracle就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径. 这个功能大大地提高了sql的执行性能并节省了内存的使用。
查询语句中，关键字的执行顺序：
比如： select 字段 from 表名/视图名 where 条件 group by (字段) having 条件 order by 字段
①先由from将所查询的表或视图中的数据进行整理；【整理顺序是从右往左进行，一般将数据量最小的表放在最右面，作为基表处理】
②再执行where子句的限定条件，进行数据的筛选；【筛选顺序从右向左进行，一般将表关联语句放在最左边，筛选条件放在右端，这样可以减小笛卡尔积，提升查询效率】
③执行group by将数据按你给的条件进行分组;
④使用聚合函数进行计算;
⑤执行having子句筛选分组;
⑥计算所有的表达式;
⑦执行orader by语句进行结果集排序【排序一定是最后执行的，将所有查询的数据都执行完之后才进行，否则将失去排序的作用】
oracle 语句提高查询效率的方法
语句1： where column in(select * from … where …);
语句2：… where exists (select ‘x’ from …where …);
第二种格式要比第一种格式的效率高。
在oracle中几乎可以将所有的in关键字子查询改写为exists的子查询。在使用exists时，oracle系统会首先检查主查询，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系统在执行in子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果表存放在在一个加了索引的临时表中。
避免使用having子句，having只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，这个处理需要排序，总计等操作。如果能通过where子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。
sql初级优化:
①选择最有效的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)
上面已经提到,oracle的解析器是按照从右向左的顺序处理from子句中的表或索引的,
在由多个表名的情况下,建议将子句中最小数据量的表作为基础表(driving table)放在最右面,将被最先执行;
②where子句中的连接顺序
oracle采用自下向上,自右向左的顺序执行限制条件,所以,建议将表之间的连接写在where后面的紧挨着的位置,那些可以过滤掉最大数据量的条件写在where子句的末尾.
③select子句中避免使用星号 *
④使用exists替代in、使用not exists替代not in；
⑤sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，将小写字母转换成大写字母【但是开发中，mapper.xml中建议使用全小写字母去写,因为项目最终运行环境是linux,如果xml文件中sql与pojo中的大小写不一致,会导致linux环境中运行出错】
⑥避免在索引列上使用计算;
⑦用in来替换or【上面提到如果可以使用exists的地方，使用exists】
文中有一部分是参照别人写的进行总结学习的，如果有什么错误的地方，欢迎大家指正，我会及时修改；
由于有一些其他的任务，暂时先写这些吧，后面会慢慢追加主键、外键、索引、视图的创建和使用，技术的东西只能一点一点来，加油！