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

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.

MySQL 대신 PostgreSQL을 선택한 시나리오에는 다음이 포함됩니다. 1) 복잡한 쿼리 및 고급 SQL 기능, 2) 엄격한 데이터 무결성 및 산 준수, 3) 고급 공간 기능이 필요하며 4) 큰 데이터 세트를 처리 할 때 고성능이 필요합니다. PostgreSQL은 이러한 측면에서 잘 수행되며 복잡한 데이터 처리 및 높은 데이터 무결성이 필요한 프로젝트에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스의 보안은 다음 조치를 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 사용자 권한 관리 : CreateUser 및 Grant 명령을 통한 액세스 권한을 엄격히 제어합니다. 2. 암호화 된 전송 : 데이터 전송 보안을 보장하기 위해 SSL/TLS를 구성합니다. 3. 데이터베이스 백업 및 복구 : MySQLDump 또는 MySQLPump를 사용하여 정기적으로 백업 데이터를 사용하십시오. 4. 고급 보안 정책 : 방화벽을 사용하여 액세스를 제한하고 감사 로깅 작업을 가능하게합니다. 5. 성능 최적화 및 모범 사례 : 인덱싱 및 쿼리 최적화 및 정기 유지 보수를 통한 안전 및 성능을 모두 고려하십시오.

MySQL 성능을 효과적으로 모니터링하는 방법은 무엇입니까? Mysqladmin, Showglobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) 및 MySQL Enterprisemonitor와 같은 도구를 사용하십시오. 1. MySQLADMIN을 사용하여 연결 수를보십시오. 2. showglobalstatus를 사용하여 쿼리 번호를보십시오. 3.pmm은 자세한 성능 데이터 및 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 4. MySQLENTERPRISOMITOR는 풍부한 모니터링 기능 및 경보 메커니즘을 제공합니다.

MySQL과 SqlServer의 차이점은 1) MySQL은 오픈 소스이며 웹 및 임베디드 시스템에 적합합니다. 2) SQLServer는 Microsoft의 상용 제품이며 엔터프라이즈 수준 애플리케이션에 적합합니다. 스토리지 엔진의 두 가지, 성능 최적화 및 응용 시나리오에는 상당한 차이가 있습니다. 선택할 때는 프로젝트 규모와 향후 확장 성을 고려해야합니다.

고 가용성, 고급 보안 및 우수한 통합이 필요한 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램 시나리오에서는 MySQL 대신 SQLServer를 선택해야합니다. 1) SQLServer는 고 가용성 및 고급 보안과 같은 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 2) VisualStudio 및 Powerbi와 같은 Microsoft Ecosystems와 밀접하게 통합되어 있습니다. 3) SQLSERVER는 성능 최적화에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 최적화 된 테이블 및 열 스토리지 인덱스를 지원합니다.


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