SQL：
MERGE INTO TP_B_RB033 TP
USING (SELECT SEQ_NO, PAGE_NUM, FULL_PAGE, ACCT_NO FROM TP_B_RB033_RB_TMP) RES
ON (TP.SEQ_NO = RES.SEQ_NO AND RES.ACCT_NO = TP.ACCT_NO)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE
SET TP.PAGE_NUM = RES.PAGE_NUM, TP.FULL_PAGE = RES.FULL_PAGE
WHERE SUBSTR(REPORT_DATE, 1, 6) = SUBSTR(:B1, 1, 6)执行计划：
执行计划口诀：先从最开头 一直向右看，直到看到最右边并列的地方，对于并列的地方，从上到下看，靠上的先执行；对于不并列，靠右的先执行；
从执行计划可以看到 执行顺序是 4 6 5 3 2 1，驱动表是 *tmp，走的全表扫描，表连接走的是hash 连接。
据业务人员介绍，每天采集交易数据灌注到*tmp表，然后执行这个sql语句同步数据，完成之后再清理掉*Tmp数据，*tmp表数据不是很大，最大的时候也就2万。
所以这个场景使用NL是最好的了，驱动表走索引，被驱动表也要创建索引，
如果有环境 可以 测试一下select 和update看看是哪个慢，这样优化更有针对性。
update 语句的where 条件 ‘WHERE SUBSTR(REPORT_DATE, 1, 6) = SUBSTR(:B1, 1, 6)’需要注意下，对于类似 where id like '%id'是不走索引的，可以改成 ‘WHERE REPORT_DATE like SUBSTR(:B1, 1, 6)||%’
总结：
1、*tmp 作为驱动表，要创建索引，
2、被驱动表 TP_B_RB033数据量比较大， 也要创建索引，
3、优化update ,,,,,,,,where SUBSTR(REPORT_DATE, 1, 6) = SUBSTR(:B1, 1, 6) 为‘update ,,,,,,, WHERE REPORT_DATE like SUBSTR(:B1, 1, 6)||%’