简单有用的SQL脚本 (行列互转,查询一个表内相同纪录等)
本文推荐的SQL脚本都是很实用的哦,学会了,对在工作中得心应手,一起来学习学习吧。
行列互转代码如下:
create table test(id int,name varchar(20),quarter int,profile int)
insert into test values(1,'a',1,1000)
insert into test values(1,'a',2,2000)
insert into test values(1,'a',3,4000)
insert into test values(1,'a',4,5000)
insert into test values(2,'b',1,3000)
insert into test values(2,'b',2,3500)
insert into test values(2,'b',3,4200)
insert into test values(2,'b',4,5500)
select * from test
--行转列
select id,name,
[1] as "一季度",
[2] as "二季度",
[3] as "三季度",
[4] as "四季度",
[5] as "5"
from
test
pivot
(
sum(profile)
for quarter in
([1],[2],[3],[4],[5])
)
as pvt
create table test2(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int)
insert into test2 values(1,'a',1000,2000,4000,5000)
insert into test2 values(2,'b',3000,3500,4200,5500)
select * from test2
--列转行
select id,name,quarter,profile
from
test2
unpivot
(
profile
for quarter in
([Q1],[Q2],[Q3],[Q4])
)
as unpvt
sql替换字符串 substring replace
代码如下:
--例子1:
update tbPersonalInfo set TrueName = replace(TrueName,substring(TrueName,2,4),'**') where ID = 1
--例子2:
update tbPersonalInfo set Mobile = replace(Mobile,substring(Mobile,4,11),'********') where ID = 1
--例子3:
update tbPersonalInfo set Email = replace(Email,'chinamobile','******') where ID = 1
SQL查询一个表内相同纪录 having
如果一个ID可以区分的话,可以这么写
代码如下:
select * from 表 where ID in (
select ID from 表 group by ID having sum(1)>1))
如果几个ID才能区分的话,可以这么写
代码如下:
select * from 表 where ID1+ID2+ID3 in
(select ID1+ID2+ID3 from 表 group by ID1,ID2,ID3 having sum(1)>1))
其他回答:数据表是zy_bho,想找出ZYH字段名相同的记录
代码如下:
--方法1:
SELECT *FROM zy_bho a WHERE EXISTS
(SELECT 1 FROM zy_bho WHERE [PK] a.[PK] AND ZYH = a.ZYH)
--方法2:
select a.* from zy_bho a join zy_bho b
on (a.[pk]b.[pk] and a.zyh=b.zyh)
--方法3:
select * from zy_bbo where zyh in
(select zyh from zy_bbo group by zyh having count(zyh)>1)
--其中pk是主键或是 unique的字段。
把多行SQL数据变成一条多列数据,即新增列
代码如下:
Select
DeptName=O.OUName,
'9G'=Sum(Case When PersonalGrade=9 Then 1 Else 0 End),
'8G'=Sum(Case When PersonalGrade=8 Then 1 Else 0 End),
'7G4'=Sum(Case When PersonalGrade=7 AND JobGrade =4 Then 1 Else 0 End),
'7G3'=Sum(Case When PersonalGrade=7 AND JobGrade =3 Then 1 Else 0 End),
'6G'=Sum(Case When PersonalGrade=6 Then 1 Else 0 End),
'5G3'=Sum(Case When PersonalGrade=5 AND JobGrade =3 Then 1 Else 0 End),
'5G2'=Sum(Case When PersonalGrade=5 AND JobGrade =2 Then 1 Else 0 End),
'4G'=Sum(Case When PersonalGrade=4 Then 1 Else 0 End),
'3G2'=Sum(Case When PersonalGrade=3 AND JobGrade =2 Then 1 Else 0 End),
'3G1'=Sum(Case When PersonalGrade=3 AND JobGrade =1 Then 1 Else 0 End),
'2G'=Sum(Case When PersonalGrade=2 Then 1 Else 0 End),
'1G'=Sum(Case When PersonalGrade=1 Then 1 Else 0 End),
--' 未定级'=Sum(Case When PersonalGrade=NULL Then 1 Else 0 End)
表复制
代码如下:
insert into PhoneChange_Num ([IMSI],Num)
SELECT [IMSI]
,count([IMEI]) as num
FROM [Test].[dbo].[PhoneChange] group by [IMSI] order by num desc
语法1:Insert INTO table(field1,field2,...) values(value1,value2,...)
语法2:Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1(要求目标表Table2必须存在,由于目标表Table2已经存在,所以我们除了插入源表Table1的字段外,还可以插入常量。)
语法3:SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1(要求目标表Table2不存在,因为在插入时会自动创建表Table2,并将Table1中指定字段数据复制到Table2中。)
语法4:使用导入导出功能进行全表复制。如果是使用【编写查询以指定要传输的数据】,那么在大数据表的复制就会有问题?因为复制到一定程度就不再动了,内存爆了?它也没有写入到表中。而使用上面3种语法直接执行是会马上刷新到数据库表中的,你刷新一下mdf文件就知道了。
利用带关联子查询Update语句更新数据
代码如下:
--方法1:
Update Table1 set c = (select c from Table2 where a = Table1.a) where c is null
--方法2:
update A
set newqiantity=B.qiantity
from A,B
where A.bnum=B.bnum
--方法3:
update
(select A.bnum ,A.newqiantity,B.qiantity from A left join B on A.bnum=B.bnum) AS C
set C.newqiantity = C.qiantity
where C.bnum =XX
连接远程服务器
代码如下:
--方法1:
select * from openrowset('SQLOLEDB','server=192.168.0.67;uid=sa;pwd=password','SELECT * FROM BCM2.dbo.tbAppl')
--方法2:
select * from openrowset('SQLOLEDB','192.168.0.67';'sa';'password','SELECT * FROM BCM2.dbo.tbAppl')
TRUNCATE TABLE [Table Name]
下面是对Truncate语句在MSSQLServer2000中用法和原理的说明:
Truncate是SQL中的一个删除数据表内容的语句,用法是:
Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为:
TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同:二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少。
DELETE 语句每次删除一行,并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据,并且只在事务日志中记录页的释放。
TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行,但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值,请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据,请使用 DROP TABLE 语句。
对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表,不能使用 TRUNCATE TABLE,而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中,所以它不能激活触发器。
TRUNCATE TABLE 不能用于参与了索引视图的表。
参考文献
作者:听风吹雨

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

MySQL值得学习,因为它是强大的开源数据库管理系统,适用于数据存储、管理和分析。1)MySQL是关系型数据库,使用SQL操作数据,适合结构化数据管理。2)SQL语言是与MySQL交互的关键,支持CRUD操作。3)MySQL的工作原理包括客户端/服务器架构、存储引擎和查询优化器。4)基本用法包括创建数据库和表,高级用法涉及使用JOIN连接表。5)常见错误包括语法错误和权限问题,调试技巧包括检查语法和使用EXPLAIN命令。6)性能优化涉及使用索引、优化SQL语句和定期维护数据库。
