http://www.cnblogs.com/chen1388/archive/2010/07/06/1771919.html
decode函数：
decode(aa, 1, 'xs', 2, 'ps', 'ms')
相当于
(case aa when 1 then 'xs'
when 2 then 'ps'
else 'ms'
end)
http://www.cnblogs.com/chen1388/archive/2010/07/06/1771930.html
trunc函数，截断函数
for date : TRUNC(TO_DATE('24-Nov-1999 08:00 pm'),'dd-mon-yyyy hh:mi am')
for number: 与round类似，但不进行四舍五入
TRUNC（89.985，2）=89.98
TRUNC（89.985）=89
TRUNC（89.985，-1）=80
http://www.cnblogs.com/chen1388/archive/2010/09/25/1834827.html
connect by prior 递归算法
Oracle中start with...connect by prior子句用法 connect by 是结构化查询中用到的，其基本语法是：
select ... from tablename start with 条件1
connect by 条件2
where 条件3;
例：
select * from table
start with org_id = 'HBHqfWGWPy'
connect by prior org_id = parent_id;
简单说来是将一个树状结构存储在一张表里，比如一个表中存在两个字段:
org_id,parent_id那么通过表示每一条记录的parent是谁，就可以形成一个树状结构。
用上述语法的查询可以取得这棵树的所有记录。
其中：
条件1 是根结点的限定语句，当然可以放宽限定条件，以取得多个根结点，实际就是多棵树。
条件2 是连接条件，其中用PRIOR表示上一条记录，比如 CONNECT BY PRIOR org_id = parent_id就是说上一条记录的org_id 是本条记录的parent_id，即本记录的父亲是上一条记录。
条件3 是过滤条件，用于对返回的所有记录进行过滤。
简单介绍如下：
早扫描树结构表时，需要依此访问树结构的每个节点，一个节点只能访问一次，其访问的步骤如下：
第一步：从根节点开始；
第二步：访问该节点；
第三步：判断该节点有无未被访问的子节点，若有，则转向它最左侧的未被访问的子节，并执行第二步，否则执行第四步；
第四步：若该节点为根节点，则访问完毕，否则执行第五步；
第五步：返回到该节点的父节点，并执行第三步骤。
总之：扫描整个树结构的过程也即是中序遍历树的过程。
1． 树结构的描述
树结构的数据存放在表中，数据之间的层次关系即父子关系，通过表中的列与列间的关系来描述，如EMP表中的EMPNO和MGR。EMPNO表示该雇员的编号，MGR表示领导该雇员的人的编号，即子节点的MGR值等于父节点的EMPNO值。在表的每一行中都有一个表示父节点的MGR（除根节点外），通过每个节点的父节点，就可以确定整个树结构。
在SELECT命令中使用CONNECT BY 和蔼START WITH 子句可以查询表中的树型结构关系。其命令格式如下：
SELECT 。。。
CONNECT BY {PRIOR 列名1=列名2|列名1=PRIOR 裂名2}
[START WITH]；
其中：CONNECT BY子句说明每行数据将是按层次顺序检索，并规定将表中的数据连入树型结构的关系中。PRIORY运算符必须放置在连接关系的两列中某一个的前面。对于节点间的父子关系，PRIOR运算符在一侧表示父节点，在另一侧表示子节点，从而确定查找树结构是的顺序是自顶向下还是自底向上。在连接关系中，除了可以使用列名外，还允许使用列表达式。START WITH 子句为可选项，用来标识哪个节点作为查找树型结构的根节点。若该子句被省略，则表示所有满足查询条件的行作为根节点。
START WITH： 不但可以指定一个根节点，还可以指定多个根节点。
2． 关于PRIOR
运算符PRIOR被放置于等号前后的位置，决定着查询时的检索顺序。
PRIOR被置于CONNECT BY子句中等号的前面时，则强制从根节点到叶节点的顺序检索，即由父节点向子节点方向通过树结构，我们称之为自顶向下的方式。如：
CONNECT BY PRIOR EMPNO=MGR
PIROR运算符被置于CONNECT BY 子句中等号的后面时，则强制从叶节点到根节点的顺序检索，即由子节点向父节点方向通过树结构，我们称之为自底向上的方式。例如：
CONNECT BY EMPNO=PRIOR MGR
在这种方式中也应指定一个开始的节点。
3． 定义查找起始节点
在自顶向下查询树结构时，不但可以从根节点开始，还可以定义任何节点为起始节点，以此开始向下查找。这样查找的结果就是以该节点为开始的结构树的一枝。
4．使用LEVEL
在具有树结构的表中，每一行数据都是树结构中的一个节点，由于节点所处的层次位置不同，所以每行记录都可以有一个层号。层号根据节点与根节点的距离确定。不论从哪个节点开始，该起始根节点的层号始终为1，根节点的子节点为2， 依此类推。
5．节点和分支的裁剪
在对树结构进行查询时，可以去掉表中的某些行，也可以剪掉树中的一个分支，使用WHERE子句来限定树型结构中的单个节点，以去掉树中的单个节点，但它却不影响其后代节点（自顶向下检索时）或前辈节点（自底向顶检索时）。
6．排序显示
象在其它查询中一样，在树结构查询中也可以使用ORDER BY 子句，改变查询结果的显示顺序，而不必按照遍历树结构的顺序
select ... from tablename start with 条件1
connect by 条件2
where 条件3;
例：
select * from table
start with org_id = 'HBHqfWGWPy'
connect by prior org_id = parent_id;
简单说来是将一个树状结构存储在一张表里，比如一个表中存在两个字段:
org_id,parent_id那么通过表示每一条记录的parent是谁，就可以形成一个树状结构。
用上述语法的查询可以取得这棵树的所有记录。
其中：
条件1 是根结点的限定语句，当然可以放宽限定条件，以取得多个根结点，实际就是多棵树。
条件2 是连接条件，其中用PRIOR表示上一条记录，比如 CONNECT BY PRIOR org_id = parent_id就是说上一条记录的org_id 是本条记录的parent_id，即本记录的父亲是上一条记录。
条件3 是过滤条件，用于对返回的所有记录进行过滤。
简单介绍如下：
早扫描树结构表时，需要依此访问树结构的每个节点，一个节点只能访问一次，其访问的步骤如下：
第一步：从根节点开始；
第二步：访问该节点；
第三步：判断该节点有无未被访问的子节点，若有，则转向它最左侧的未被访问的子节，并执行第二步，否则执行第四步；
第四步：若该节点为根节点，则访问完毕，否则执行第五步；
第五步：返回到该节点的父节点，并执行第三步骤。
总之：扫描整个树结构的过程也即是中序遍历树的过程。
1． 树结构的描述
树结构的数据存放在表中，数据之间的层次关系即父子关系，通过表中的列与列间的关系来描述，如EMP表中的EMPNO和MGR。EMPNO表示该雇员的编号，MGR表示领导该雇员的人的编号，即子节点的MGR值等于父节点的EMPNO值。在表的每一行中都有一个表示父节点的MGR（除根节点外），通过每个节点的父节点，就可以确定整个树结构。
在SELECT命令中使用CONNECT BY 和蔼START WITH 子句可以查询表中的树型结构关系。其命令格式如下：
SELECT 。。。
CONNECT BY {PRIOR 列名1=列名2|列名1=PRIOR 裂名2}
[START WITH]；
其中：CONNECT BY子句说明每行数据将是按层次顺序检索，并规定将表中的数据连入树型结构的关系中。PRIORY运算符必须放置在连接关系的两列中某一个的前面。对于节点间的父子关系，PRIOR运算符在一侧表示父节点，在另一侧表示子节点，从而确定查找树结构是的顺序是自顶向下还是自底向上。在连接关系中，除了可以使用列名外，还允许使用列表达式。START WITH 子句为可选项，用来标识哪个节点作为查找树型结构的根节点。若该子句被省略，则表示所有满足查询条件的行作为根节点。
START WITH： 不但可以指定一个根节点，还可以指定多个根节点。
2． 关于PRIOR
运算符PRIOR被放置于等号前后的位置，决定着查询时的检索顺序。
PRIOR被置于CONNECT BY子句中等号的前面时，则强制从根节点到叶节点的顺序检索，即由父节点向子节点方向通过树结构，我们称之为自顶向下的方式。如：
CONNECT BY PRIOR EMPNO=MGR
PIROR运算符被置于CONNECT BY 子句中等号的后面时，则强制从叶节点到根节点的顺序检索，即由子节点向父节点方向通过树结构，我们称之为自底向上的方式。例如：
CONNECT BY EMPNO=PRIOR MGR
在这种方式中也应指定一个开始的节点。
3． 定义查找起始节点
在自顶向下查询树结构时，不但可以从根节点开始，还可以定义任何节点为起始节点，以此开始向下查找。这样查找的结果就是以该节点为开始的结构树的一枝。
4．使用LEVEL
在具有树结构的表中，每一行数据都是树结构中的一个节点，由于节点所处的层次位置不同，所以每行记录都可以有一个层号。层号根据节点与根节点的距离确定。不论从哪个节点开始，该起始根节点的层号始终为1，根节点的子节点为2， 依此类推。
5．节点和分支的裁剪
在对树结构进行查询时，可以去掉表中的某些行，也可以剪掉树中的一个分支，使用WHERE子句来限定树型结构中的单个节点，以去掉树中的单个节点，但它却不影响其后代节点（自顶向下检索时）或前辈节点（自底向顶检索时）。
6．排序显示
象在其它查询中一样，在树结构查询中也可以使用ORDER BY 子句，改变查询结果的显示顺序，而不必按照遍历树结构的顺序
listagg 函数（11g开始支持）。合并多行
用法：
SELECT FID, FType,LISTAGG(FName, ‘,’) WITHIN GROUP (ORDER BY FName) AS FName
FROM TABLENAME GROUP BY FIDoracle 10g中：
WITH Q AS
(SELECT FID key, FName X FROM <table_name>)SELECT KEY,RTRIM(XMLAGG (XMLELEMENT(e, x||’, ‘) ORDER BY x).EXTRACT(‘//text()’)) AS concatvalFROM qGROUP BY KEY聚合多行：
Sql代码 
- with temp as(
- select 'China' nation ,'Guangzhou' city from dual union all
- select 'China' nation ,'Shanghai' city from dual union all
- select 'China' nation ,'Beijing' city from dual union all
- select 'USA' nation ,'New York' city from dual union all
- select 'USA' nation ,'Bostom' city from dual union all
- select 'Japan' nation ,'Tokyo' city from dual
- )
- select nation,listagg(city,',') within GROUP (order by city)
- from temp
- group by nation
这是最基础的用法：
LISTAGG(XXX,XXX) WITHIN GROUP( ORDER BY XXX)
用法就像聚合函数一样，通过Group by语句，把每个Group的一个字段，拼接起来。
非常方便。
同样是聚合函数，还有一个高级用法：
就是over(partition by XXX)
也就是说，在你不实用Group by语句时候，也可以使用LISTAGG函数：
Sql代码
- with temp as(
- select 500 population, 'China' nation ,'Guangzhou' city from dual union all
- select 1500 population, 'China' nation ,'Shanghai' city from dual union all
- select 500 population, 'China' nation ,'Beijing' city from dual union all
- select 1000 population, 'USA' nation ,'New York' city from dual union all
- select 500 population, 'USA' nation ,'Bostom' city from dual union all
- select 500 population, 'Japan' nation ,'Tokyo' city from dual
- )
- select population,
- nation,
- city,
- listagg(city,',') within GROUP (order by city) over (partition by nation) rank
- from temp
总结：LISTAGG()把它当作SUM()函数来使用就可以了。