иврит появляется как вопросительные знаки в netbeans

Обычно вы начинаете с аналитической функции count(*), которая приводит к компактному SQL.

Недостатком этого подхода является то, что данные должны быть отсортированы (см. Операцию WINDOW SORT). Подход GROUP BY позволяет избежать сортировки, поскольку можно использовать HASH GROUP BY, что может привести к повышению производительности.

Ваш пример немного сложнее, так как вы используете не таблицу, а представление, которое объединяет три таблицы - это соединение выполняется дважды для GROUP BY и для подробных данных; что, конечно, не оптимально.

Итак, я начну с версии запроса для аналитической функции (возможно с опцией PARALLEL).

Если вы хотите попробовать GROUP BY, возможна легкая версия:

1) сгруппировать только дублированные ключи

2) заставить OUTER JOIN назначить MULTI_FLAG [ 1117]

пример с планом выполнения, приведенным ниже - простой тест с вашими данными

with dups as (
select firstname,lastname  from tmp
group by firstname,lastname
having count(*) > 1)
select tmp.FIRSTNAME, tmp.LASTNAME, tmp.MARK,
case when dups.firstname is not NULL then 1 else 0 end as MULTI_FLAG
from tmp
left outer join dups on tmp.firstname = dups.firstname and tmp.lastname = dups.lastname;

Вам все еще нужно получить доступ к вашему представлению дважды, но окончательное соединение будет быстрее (особенно если у вас есть только небольшое количество дублированные ключи).

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation             | Name | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT      |      |   105K|    26M|       |  1673   (1)| 00:00:21 |
|*  1 |  HASH JOIN RIGHT OUTER|      |   105K|    26M|    11M|  1673   (1)| 00:00:21 |
|   2 |   VIEW                |      |   105K|    10M|       |   128   (4)| 00:00:02 |
|*  3 |    FILTER             |      |       |       |       |            |          |
|   4 |     HASH GROUP BY     |      |   105K|    10M|       |   128   (4)| 00:00:02 |
|   5 |      TABLE ACCESS FULL| TMP  |   105K|    10M|       |   125   (1)| 00:00:02 |
|   6 |   TABLE ACCESS FULL   | TMP  |   105K|    15M|       |   125   (1)| 00:00:02 |
--------------------------------------------------------------------------------------