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Chan Qian
Jun 14, 2009, 9:15:44 AM6/14/09
to sin...@googlegroups.com
两道pl/sql编程题（感觉挺难）
（1）用户表（Users）
表1 Users
字段 描述 数据类型 长度
UserID 注册用户ID VARCHAR2 10
UserName 注册用户名 VARCHAR2 50
TrueName 真实姓名 VARCHAR2 50
Password 密码 VARCHAR2 50
Question 忘记密码的提示问题 VARCHAR2 50
Answer 问题答案 VARCHAR2 50
Email Email VARCHAR2 50
Sex 性别 VARCHAR2 10
RegDate 注册日期 Date
LastLoginIP 登录IP VARCHAR2 50
LoginTimes 登录次数 VARCHAR2 50
UserGrade 用户级别 VARCHAR2 50
UserLevel 用户等级（权限） VARCHAR2 50
Homepage 用户的主页 VARCHAR2 50
QQ 用户的QQ VARCHAR2 50
LastLoginTime 登陆时间 Date
IDCard ID卡 VARCHAR2 50
Address 地址 VARCHAR2 50
Phone 固定电话 VARCHAR2 50
PostalCode 邮政编码 VARCHAR2 50
UserType 用户类别(|0普通用户,1管理员) VARCHAR2 50
DianpuState 是否已开店 VARCHAR2 50
VMoney 虚拟币 float 8
(2)销售表（tells）
表2 tells
字段 描述 数据类型 长度
id 销售编号 VARCHAR2 10
topic 标题 VARCHAR2 50
content 内容 VARCHAR2 800
UserName 卖家 VARCHAR2 50
ProductID 商品编号 VARCHAR2 50
DianPuID 店铺编号 VARCHAR2 50
UserIDr 卖家ID VARCHAR2 50
dtime 购买日期 VARCHAR2 50
islook 是否看过该商品 VARCHAR2 50
（3）商品类别表（PType）
表3 PType
字段 描述 数据类型 长度
Category_ID 类别ID VARCHAR2 10
parentID 父类编号 VARCHAR2 10
Category_name 类别名称 VARCHAR2 50
（4）商品表（Products）
表4 Products
ProductID 商品编号 VARCHAR2 10
ProductName 商品名称 VARCHAR2 50
ProductType 商品类型 VARCHAR2 50
ProductPrice 单价 Float 8
CategoryID 商品所属类ID VARCHAR2 10
ProductQuantity 库存量 VARCHAR2 50
ProductAddress 所在地 VARCHAR2 200
ProductPost 运费平邮 VARCHAR2 50
ProductFax 运费快递 Float 8
Productpicture 商品图片 VARCHAR2 50
ProductBegin 上架时间 VARCHAR2 50
ProductEnd 结束时间 VARCHAR2 50
ProductDetail 商品详细 VARCHAR2 800
ProductState 状态上架0/库存1 VARCHAR2 50
ProductStart 开始时间 VARCHAR2 50
ProductLeft 有效时间 VARCHAR2 50
ProductRepair 有无保修 VARCHAR2 50
ProductInvoice 有无发票 VARCHAR2 50
Productpayment 付款方式 VARCHAR2 50
UserID 所属用户ID VARCHAR2 10
UserName 所属 用户名 VARCHAR2 50
（5）订单表（Orders）
表5 Orders
字段 描述 数据类型 长度
OrderId 定单编号 VARCHAR2 10
Store 商品名称 VARCHAR2 50
SalesId 卖家名称 VARCHAR2 50
BuyerId 买家名称 VARCHAR2 50
OrderTime 落订时间 Date
ProductId 商品ID VARCHAR2 10
Quantity 购买数量 VARCHAR2 50
PostType 邮费类型 VARCHAR2 50
PostPrice 邮费价格 Float 8
ProductTotal 商品总价 Float 8
Payment 应付总金额 Float 8
ConsigneeName 收货人姓名 VARCHAR2 50
Telephone 固定电话 VARCHAR2 50
MobilePhone 联系手机 VARCHAR2 50
ConsigneeAdress 委托人地址 VARCHAR2 50
ConsigneePost 委托人邮编 VARCHAR2 50
ProductPrice 商品单价 Float 8
State 交易状态(0等待付款 1交易完成) VARCHAR2 4
（6）店铺分类表（DianPuType）
表6 DianPuType
字段 描述 数据类型 长度
DianPuTypeId 店铺分类编号 VARCHAR2 10
DianPuType 店铺分类名 VARCHAR2 50
DianPuId 店铺编号 VARCHAR2 10
Sort 排序号 VARCHAR2 50
（7）店铺表（DianPuDetail）
表7 DianPuDetail
字段 描述 数据类型 长度
DianPuId 店铺编号 VARCHAR2 10
DianPuName 店铺名称 VARCHAR2 50
DianPuUser 店主名称 VARCHAR2 50
DianPuLogo Logo VARCHAR2 50
DianPuClass 店铺类型 VARCHAR2 50
DianPuTime 开店时间 VARCHAR2 50
DianPuJieshao 店铺介绍 VARCHAR2 50
DianPuAdd 店铺地址 VARCHAR2 50
DianPuGongGao 店铺公告 VARCHAR2 50
DianPuItem 店铺条款 VARCHAR2 50
（8）客户信息表（BuyerInfo）
表8 BuyerInfo
字段 描述 数据类型 长度
Id 编号 VARCHAR2 10
Receiver 受领人 VARCHAR2 50
Telephone 固定电话 VARCHAR2 50
Mobile 移动电话 VARCHAR2 50
ReceiveAddress 受领人地址 VARCHAR2 50
Postalcode 邮编 VARCHAR2 50
UserID 用户ID VARCHAR2 10
UserName 用户名 VARCHAR2 50
（9）附件表（append）
字段 描述 数据类型 长度
Id 编号 VARCHAR2 10
ProductID 商品ID VARCHAR2 10
ProductName 商品名 VARCHAR2 50
Image 商品的图片附件 VARCHAR2 50
1）设计一个存储过程，打印出2009年1月到6月的某用户在本C2C电子商城购物网站购买的商品总额。存储过程的参数是用户ID（USERID），要求使用循环结构。打印过程使用DBMS_OUTPUT.PUT_LINE输出内容即可。格式如下：
用户姓名：***
月份 购买额
2009年1月 *****
2009年2月 *****
2009年3月 *****
2009年4月 *****
2009年5月 *****
2009年6月 *****
提示：
（1）购买额的计算方法是按照用户账号和每月的月份取出该月的订单，按照各个订单的商品总额，然后相加之后就是该月的销售总额。
（2）通过for循环来分别遍历六个月份。
（4）查询条件可以按照用户账号和月份来查询该用户每个月的订单
2)根据下面两个表设计一个函数完成下列功能：根据店铺在销售商品的总金额设定店铺的级别，函数有个参数为店铺ID，并将店铺的级别作为函数返回值。条件如下：
（1）总销售额大于1000000的用户，为5星级店铺，返回值为’A’；
（2）总销售额大于500000（包含），小于1000000 ，为4星级，返回值为’B’；
（3）总销售额大于250000（包括），小于500000 ，为3星级，返回值为’C’；
（4）总销售额大于100000（包括），小于250000 ，为2星级，返回值为’D’；
（5）总销售额大于50000（包括），小于100000 ，为1星级，返回值为’E’；
提示：
（1）根据店铺ID取出所有该店铺的订单信息；
（2）然后计算每条订单信息的购物金额即可，。
（3）然后再按照上述条件来进行判断。
（1）用户表（Users）
表1 Users
字段 描述 数据类型 长度
UserID 注册用户ID VARCHAR2 10
UserName 注册用户名 VARCHAR2 50
TrueName 真实姓名 VARCHAR2 50
Password 密码 VARCHAR2 50
Question 忘记密码的提示问题 VARCHAR2 50
Answer 问题答案 VARCHAR2 50
Email Email VARCHAR2 50
Sex 性别 VARCHAR2 10
RegDate 注册日期 Date
LastLoginIP 登录IP VARCHAR2 50
LoginTimes 登录次数 VARCHAR2 50
UserGrade 用户级别 VARCHAR2 50
UserLevel 用户等级（权限） VARCHAR2 50
Homepage 用户的主页 VARCHAR2 50
QQ 用户的QQ VARCHAR2 50
LastLoginTime 登陆时间 Date
IDCard ID卡 VARCHAR2 50
Address 地址 VARCHAR2 50
Phone 固定电话 VARCHAR2 50
PostalCode 邮政编码 VARCHAR2 50
UserType 用户类别(|0普通用户,1管理员) VARCHAR2 50
DianpuState 是否已开店 VARCHAR2 50
VMoney 虚拟币 float 8
(2)销售表（tells）
表2 tells
字段 描述 数据类型 长度
id 销售编号 VARCHAR2 10
topic 标题 VARCHAR2 50
content 内容 VARCHAR2 800
UserName 卖家 VARCHAR2 50
ProductID 商品编号 VARCHAR2 50
DianPuID 店铺编号 VARCHAR2 50
UserIDr 卖家ID VARCHAR2 50
dtime 购买日期 VARCHAR2 50
islook 是否看过该商品 VARCHAR2 50
（3）商品类别表（PType）
表3 PType
字段 描述 数据类型 长度
Category_ID 类别ID VARCHAR2 10
parentID 父类编号 VARCHAR2 10
Category_name 类别名称 VARCHAR2 50
（4）商品表（Products）
表4 Products
ProductID 商品编号 VARCHAR2 10
ProductName 商品名称 VARCHAR2 50
ProductType 商品类型 VARCHAR2 50
ProductPrice 单价 Float 8
CategoryID 商品所属类ID VARCHAR2 10
ProductQuantity 库存量 VARCHAR2 50
ProductAddress 所在地 VARCHAR2 200
ProductPost 运费平邮 VARCHAR2 50
ProductFax 运费快递 Float 8
Productpicture 商品图片 VARCHAR2 50
ProductBegin 上架时间 VARCHAR2 50
ProductEnd 结束时间 VARCHAR2 50
ProductDetail 商品详细 VARCHAR2 800
ProductState 状态上架0/库存1 VARCHAR2 50
ProductStart 开始时间 VARCHAR2 50
ProductLeft 有效时间 VARCHAR2 50
ProductRepair 有无保修 VARCHAR2 50
ProductInvoice 有无发票 VARCHAR2 50
Productpayment 付款方式 VARCHAR2 50
UserID 所属用户ID VARCHAR2 10
UserName 所属 用户名 VARCHAR2 50
（5）订单表（Orders）
表5 Orders
字段 描述 数据类型 长度
OrderId 定单编号 VARCHAR2 10
Store 商品名称 VARCHAR2 50
SalesId 卖家名称 VARCHAR2 50
BuyerId 买家名称 VARCHAR2 50
OrderTime 落订时间 Date
ProductId 商品ID VARCHAR2 10
Quantity 购买数量 VARCHAR2 50
PostType 邮费类型 VARCHAR2 50
PostPrice 邮费价格 Float 8
ProductTotal 商品总价 Float 8
Payment 应付总金额 Float 8
ConsigneeName 收货人姓名 VARCHAR2 50
Telephone 固定电话 VARCHAR2 50
MobilePhone 联系手机 VARCHAR2 50
ConsigneeAdress 委托人地址 VARCHAR2 50
ConsigneePost 委托人邮编 VARCHAR2 50
ProductPrice 商品单价 Float 8
State 交易状态(0等待付款 1交易完成) VARCHAR2 4
（6）店铺分类表（DianPuType）
表6 DianPuType
字段 描述 数据类型 长度
DianPuTypeId 店铺分类编号 VARCHAR2 10
DianPuType 店铺分类名 VARCHAR2 50
DianPuId 店铺编号 VARCHAR2 10
Sort 排序号 VARCHAR2 50
（7）店铺表（DianPuDetail）
表7 DianPuDetail
字段 描述 数据类型 长度
DianPuId 店铺编号 VARCHAR2 10
DianPuName 店铺名称 VARCHAR2 50
DianPuUser 店主名称 VARCHAR2 50
DianPuLogo Logo VARCHAR2 50
DianPuClass 店铺类型 VARCHAR2 50
DianPuTime 开店时间 VARCHAR2 50
DianPuJieshao 店铺介绍 VARCHAR2 50
DianPuAdd 店铺地址 VARCHAR2 50
DianPuGongGao 店铺公告 VARCHAR2 50
DianPuItem 店铺条款 VARCHAR2 50
（8）客户信息表（BuyerInfo）
表8 BuyerInfo
字段 描述 数据类型 长度
Id 编号 VARCHAR2 10
Receiver 受领人 VARCHAR2 50
Telephone 固定电话 VARCHAR2 50
Mobile 移动电话 VARCHAR2 50
ReceiveAddress 受领人地址 VARCHAR2 50
Postalcode 邮编 VARCHAR2 50
UserID 用户ID VARCHAR2 10
UserName 用户名 VARCHAR2 50
（9）附件表（append）
字段 描述 数据类型 长度
Id 编号 VARCHAR2 10
ProductID 商品ID VARCHAR2 10
ProductName 商品名 VARCHAR2 50
Image 商品的图片附件 VARCHAR2 50
1）设计一个存储过程，打印出2009年1月到6月的某用户在本C2C电子商城购物网站购买的商品总额。存储过程的参数是用户ID（USERID），要求使用循环结构。打印过程使用DBMS_OUTPUT.PUT_LINE输出内容即可。格式如下：
用户姓名：***
月份 购买额
2009年1月 *****
2009年2月 *****
2009年3月 *****
2009年4月 *****
2009年5月 *****
2009年6月 *****
提示：
（1）购买额的计算方法是按照用户账号和每月的月份取出该月的订单，按照各个订单的商品总额，然后相加之后就是该月的销售总额。
（2）通过for循环来分别遍历六个月份。
（4）查询条件可以按照用户账号和月份来查询该用户每个月的订单
2)根据下面两个表设计一个函数完成下列功能：根据店铺在销售商品的总金额设定店铺的级别，函数有个参数为店铺ID，并将店铺的级别作为函数返回值。条件如下：
（1）总销售额大于1000000的用户，为5星级店铺，返回值为’A’；
（2）总销售额大于500000（包含），小于1000000 ，为4星级，返回值为’B’；
（3）总销售额大于250000（包括），小于500000 ，为3星级，返回值为’C’；
（4）总销售额大于100000（包括），小于250000 ，为2星级，返回值为’D’；
（5）总销售额大于50000（包括），小于100000 ，为1星级，返回值为’E’；
提示：
（1）根据店铺ID取出所有该店铺的订单信息；
（2）然后计算每条订单信息的购物金额即可，。
（3）然后再按照上述条件来进行判断。
and second:
不要过度迷信小型机
DataBaseMar 10th,2009
作者：Sky.Jian | 可以任意转载, 但转载时务必以超链接形式标明文章原始出处 和 作者信息 及 版权声明
链接：http://www.jianzhaoyang.com/data ... tition-minicomputer | del.icio.us | Twitter it
在 IT 行业很多工程师（尤其是很多 DBA）的心目中，都把小型机视为解决性能问题的终极武器，认为小型机的处理能力要远大于 PC Server。在几年前，可能也确实是这样。但随着近几年 X86 架构芯片技术的飞速发展，PC Server 的处理能力已经越来越强悍，不断的给我们带来惊喜。
最近几年的小型机市场，基本上被 IBM 吃掉了大部分。虽然可能并不完全是因为其 Power 芯片处理能力与其他厂商的芯片相比有优势，但其处理能力方面的优异表现确实是一个很重要的因素。所以最近几年我们一直关注着 IBM 小型机与其他主机的处理能力比较，当然比较是基于 Oracle 数据库所做的一些测试。
测试基本模型如下：
在待测主机上安装好 Oracle 数据库，配置足够装载下所有数据的 SGA，将 Oracle 的 Redo 日志放在内存文件系统上。然后在我们技术能力范围内对 Oracle 进行相应的调优。
使用我们真实的线上数据抽样（约10GB），Import 进入待测试主机上的 Oracle 数据库中。
通过 PL/SQL 编写出模拟我们在线业务中最为典型的事务逻辑，然后使用C++编写多线程程序作为压力测试客户端。
通过多台主机运行压力测试程序，平缓的给待测主机增加压力，待测主机的 CPU 利用率基本用完为止。
测试数据的收集主要通过恒定时间段的 Oracle 数据库自身性能数据采样（statspack），然后分析 statspak 中的每秒事务数。以往经验显示，基本上当客户端压力线程到达一定数量之后，处理量就比较稳定甚至下降。然后我们从中取出每秒事务数的最大值，做为该机器的处理能力分值。
这个测试模型主要消耗的资源是主机的 CPU + RAM 的能力，而且当初也得到了 IBM 实验室的人认可。
通过这几年对几种主机处理能力跟踪测试情况来看，IBM Power 芯片的优势已经越来越不明显了，甚至其 Power 5+ 芯片的处理能力已经不如某些型号的 Intel x86 芯片的处理能力了，部分主机处理能力对比数据如下：
近四五年来的测试数据：
Sun v880(4C): 160
Hp rx4640(4C): 180
Dell 6650(2C): 88（2核 CPU）
Dell 6650(4C): 155
IBM P550(4c,Power 5): 294
IBM P590(8C,Power 5): 656
去年下半年至今年的测试数据：
IBM P590(16C,Power 5+): 1200
Intel (4c, Xeon(TM)): 1210 （于去年下半年发布的6核 CPU）
Intel (2c, Xeon(R)): 1107 （将于本月底发布的4核 Nehalem CPU,X5560）
从上面的数据中大家应该可以基本的了解到目前使用 Intel x86 架构的 Xeon CPU 的 PC Server 的处理能力了吧。当然，有些人可能会说，IBM Power 6 的处理能力与 Power 5 和 Power 5+ 相比有了一个较大的提升，事实如何我目前还不太清楚。但即使是其处理能力翻一倍，那也才与现在的 Nehalem 处理能力相当。
至于 PC Server 和 小型机在成本方面，这里就不多说了，我想大家都很清楚二者完全不在一个数量级上，甚至是相差两个数量级
。
可能有些人又会说，小型机在 HA 方面比 PC Server 要强。确实，这一点我是承认的，小型机的可靠性在一定程度上要比 PC Server 是要好一些，大部分设备出现故障后都不用停机即可在线更换。但随着分布式架构的不断成熟，通过架构来解决整体可用性的成功案例已经越来越多。现在该是我们转换思路的时候了！
--------------------------------------------------------------------------------
Update on 20090318：增加最新的 IBM Power6芯片测试结果，以及每单个核的能力平均值列表
2005年：
Sun : v880,4cpu ：160，平均单核40
Hp: rx464, 4cpu ：180，平均单核45
dell 6650 2cpu : 88，平均单核44
dell 6650 4cpu : 155，平均单核38.75
IBM P550 4cpu : 294，平均单核73.5
IBM P590 8CPU : 656，平均单核82
2008年：
ibm p590 16 cpu: 1200，平均单核75
2009年：
intel nehalem样机， 2 cpu(每cpu 4core,X5560, 2.80GHz ) ： 1107,平均单核138
IBM P550 power6 3503 MHz 4cpu: 421事务/秒，平均单核105（比08年测试 P590 提升40%）
DataBaseMar 10th,2009
作者：Sky.Jian | 可以任意转载, 但转载时务必以超链接形式标明文章原始出处 和 作者信息 及 版权声明
链接：http://www.jianzhaoyang.com/data ... tition-minicomputer | del.icio.us | Twitter it
在 IT 行业很多工程师（尤其是很多 DBA）的心目中，都把小型机视为解决性能问题的终极武器，认为小型机的处理能力要远大于 PC Server。在几年前，可能也确实是这样。但随着近几年 X86 架构芯片技术的飞速发展，PC Server 的处理能力已经越来越强悍，不断的给我们带来惊喜。
最近几年的小型机市场，基本上被 IBM 吃掉了大部分。虽然可能并不完全是因为其 Power 芯片处理能力与其他厂商的芯片相比有优势，但其处理能力方面的优异表现确实是一个很重要的因素。所以最近几年我们一直关注着 IBM 小型机与其他主机的处理能力比较，当然比较是基于 Oracle 数据库所做的一些测试。
测试基本模型如下：
在待测主机上安装好 Oracle 数据库，配置足够装载下所有数据的 SGA，将 Oracle 的 Redo 日志放在内存文件系统上。然后在我们技术能力范围内对 Oracle 进行相应的调优。
使用我们真实的线上数据抽样（约10GB），Import 进入待测试主机上的 Oracle 数据库中。
通过 PL/SQL 编写出模拟我们在线业务中最为典型的事务逻辑，然后使用C++编写多线程程序作为压力测试客户端。
通过多台主机运行压力测试程序，平缓的给待测主机增加压力，待测主机的 CPU 利用率基本用完为止。
测试数据的收集主要通过恒定时间段的 Oracle 数据库自身性能数据采样（statspack），然后分析 statspak 中的每秒事务数。以往经验显示，基本上当客户端压力线程到达一定数量之后，处理量就比较稳定甚至下降。然后我们从中取出每秒事务数的最大值，做为该机器的处理能力分值。
这个测试模型主要消耗的资源是主机的 CPU + RAM 的能力，而且当初也得到了 IBM 实验室的人认可。
通过这几年对几种主机处理能力跟踪测试情况来看，IBM Power 芯片的优势已经越来越不明显了，甚至其 Power 5+ 芯片的处理能力已经不如某些型号的 Intel x86 芯片的处理能力了，部分主机处理能力对比数据如下：
近四五年来的测试数据：
Sun v880(4C): 160
Hp rx4640(4C): 180
Dell 6650(2C): 88（2核 CPU）
Dell 6650(4C): 155
IBM P550(4c,Power 5): 294
IBM P590(8C,Power 5): 656
去年下半年至今年的测试数据：
IBM P590(16C,Power 5+): 1200
Intel (4c, Xeon(TM)): 1210 （于去年下半年发布的6核 CPU）
Intel (2c, Xeon(R)): 1107 （将于本月底发布的4核 Nehalem CPU,X5560）
从上面的数据中大家应该可以基本的了解到目前使用 Intel x86 架构的 Xeon CPU 的 PC Server 的处理能力了吧。当然，有些人可能会说，IBM Power 6 的处理能力与 Power 5 和 Power 5+ 相比有了一个较大的提升，事实如何我目前还不太清楚。但即使是其处理能力翻一倍，那也才与现在的 Nehalem 处理能力相当。
至于 PC Server 和 小型机在成本方面，这里就不多说了，我想大家都很清楚二者完全不在一个数量级上，甚至是相差两个数量级
。可能有些人又会说，小型机在 HA 方面比 PC Server 要强。确实，这一点我是承认的，小型机的可靠性在一定程度上要比 PC Server 是要好一些，大部分设备出现故障后都不用停机即可在线更换。但随着分布式架构的不断成熟，通过架构来解决整体可用性的成功案例已经越来越多。现在该是我们转换思路的时候了！
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Update on 20090318：增加最新的 IBM Power6芯片测试结果，以及每单个核的能力平均值列表
2005年：
Sun : v880,4cpu ：160，平均单核40
Hp: rx464, 4cpu ：180，平均单核45
dell 6650 2cpu : 88，平均单核44
dell 6650 4cpu : 155，平均单核38.75
IBM P550 4cpu : 294，平均单核73.5
IBM P590 8CPU : 656，平均单核82
2008年：
ibm p590 16 cpu: 1200，平均单核75
2009年：
intel nehalem样机， 2 cpu(每cpu 4core,X5560, 2.80GHz ) ： 1107,平均单核138
IBM P550 power6 3503 MHz 4cpu: 421事务/秒，平均单核105（比08年测试 P590 提升40%）
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