工作中有许多比较常用的SQL脚本

工作中有许多比较常用的SQL脚本，今天开始分几章分享给大家。

1、行转列的用法PIVOTCREATE table test
(id int,name nvarchar(20),quarter int,number int)
insert into test values(1,N'苹果',1,1000)
insert into test values(1,N'苹果',2,2000)
insert into test values(1,N'苹果',3,4000)
insert into test values(1,N'苹果',4,5000)
insert into test values(2,N'梨子',1,3000)
insert into test values(2,N'梨子',2,3500)
insert into test values(2,N'梨子',3,4200)
insert into test values(2,N'梨子',4,5500)
select * from test
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

select ID,NAME,
[1] as '一季度',
[2] as '二季度',
[3] as '三季度',
[4] as '四季度'
from
test
pivot
(
sum(number)
for quarter in
([1],[2],[3],[4])
)
as pvt

结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

2、列转行的用法UNPIOVT

create table test2
(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int)
insert into test2 values(1,'苹果',1000,2000,4000,5000)
insert into test2 values(2,'梨子',3000,3500,4200,5500)
select * from test2
(提示：可以左右滑动代码)结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

--列转行
select id,name,quarter,number
from
test2
unpivot
(
number
for quarter in
([Q1],[Q2],[Q3],[Q4])
)
as unpvt

结果：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

3、字符串替换SUBSTRING/REPLACE

SELECT REPLACE(‘abcdefg’,SUBSTRING(‘abcdefg’,2,4),‘**’)
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

SELECT REPLACE(‘13512345678’,SUBSTRING(‘13512345678’,4,11),‘********’)
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

SELECT REPLACE(‘12345678@qq.com’,‘1234567’,‘******’)
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

4、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

SELECT * FROM HR.Employees
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

select * from HR.Employees
where title in (
select title from HR.Employees
group by title
having count(1)>1)
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

对比一下发现，ID为1,2的被过滤掉了，因为他们只有一条记录

如果几个ID才能区分的话，可以这么写

select * from HR.Employees
where title+titleofcourtesy in
(select title+titleofcourtesy
from HR.Employees
group by title,titleofcourtesy
having count(1)>1)
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

title在和titleofcourtesy进行拼接后符合条件的就只有ID为6,7,8,9的了

5、把多行SQL数据变成一条多列数据，即新增列

SELECT
id,
name,
SUM(CASE WHEN quarter=1 THEN number ELSE 0 END) ‘一季度’,
SUM(CASE WHEN quarter=2 THEN number ELSE 0 END) ‘二季度’,
SUM(CASE WHEN quarter=3 THEN number ELSE 0 END) ‘三季度’,
SUM(CASE WHEN quarter=4 THEN number ELSE 0 END) ‘四季度’
FROM test
GROUP BY id,name
结果：

图片

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

我们将原来的4列增加到了6列。细心的朋友可能发现了这个结果和上面的行转列怎么一模一样？其实上面的行转列是省略写法，这种是比较通用的写法。

6、表复制

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。

7、利用带关联子查询Update语句更新数据

–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 =‘001’

8、连接远程服务器

–方法1：
select * from openrowset(
‘SQLOLEDB’,
‘server=192.168.0.1;uid=sa;pwd=password’,
‘SELECT * FROM dbo.test’)

–方法2：
select * from openrowset(
‘SQLOLEDB’,
‘192.168.0.1’;
‘sa’;
‘password’,
‘SELECT * FROM dbo.test’)
当然也可以参考以前的示例，建立DBLINK进行远程连接

9、Date 和 Time 样式 CONVERT

CONVERT() 函数是把日期转换为新数据类型的通用函数。
CONVERT() 函数可以用不同的格式显示日期/时间数据。

语法

CONVERT(data_type(length),data_to_be_converted,style)

data_type(length) 规定目标数据类型（带有可选的长度）。data_to_be_converted 含有需要转换的值。style 规定日期/时间的输出格式。

可以使用的 style 值：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0)
–结果：
12 7 2020 9:33PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1)
–结果：
12/07/20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2)
–结果：
20.12.07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3)
–结果：
07/12/20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 4)
–结果：
07.12.20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 5)
–结果：
07-12-20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 6)
–结果：
07 12 20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 7)
–结果：
12 07, 20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 8)
–结果：
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 9)
–结果：
12 7 2020 9:33:18:780PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 10)
–结果：
12-07-20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 11)
–结果：
20/12/07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12)
–结果：
201207
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 13)
–结果：
07 12 2020 21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 14)
–结果：
21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 20)
–结果：
2020-12-07 21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 21)
–结果：
2020-12-07 21:33:18.780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 22)
–结果：
12/07/20 9:33:18 PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23)
–结果：
2020-12-07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24)
–结果：
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 25)
–结果：
2020-12-07 21:33:18.780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 100)
–结果：
12 7 2020 9:33PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 101)
–结果：
12/07/2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 102)
–结果：
2020.12.07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 103)
–结果：
07/12/2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 104)
–结果：
07.12.2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 105)
–结果：
07-12-2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 106)
–结果：
07 12 2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 107)
–结果：
12 07, 2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 108)
–结果：
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 109)
–结果：
12 7 2020 9:33:18:780PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 110)
–结果：
12-07-2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 111)
–结果：
2020/12/07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112)
–结果：
20201207
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 113)
–结果：
07 12 2020 21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 114)
–结果：
21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 120)
–结果：
2020-12-07 21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 121)
–结果：
2020-12-07 21:33:18.780

7
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112)
–结果：
20201207
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 113)
–结果：
07 12 2020 21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 114)
–结果：
21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 120)
–结果：
2020-12-07 21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 121)
–结果：
2020-12-07 21:33:18.780

以上内容，在工作中比较常用，能记住最好。不能记住就收藏起来，在需要的时候查询即可。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/107740.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

01-Kafaka

01-Kafaka

1、Kafka 2 的安装与配置 1、上传kafka_2.12-1.0.2.tgz到服务器并解压： tar -zxf kafka_2.12-1.0.2.tgz -C /opt 2、配置环境变量并更新： 编辑profile配置文件： vim /etc/profile #设置kafka的环境变量export KAFKA_HOME/opt/kafka_2.1…
阅读更多...
Redis——渐进式遍历和数据库管理命令

Redis——渐进式遍历和数据库管理命令

介绍 如果使用keys * 这样的操作，将Redis中所有的key都获取到，由于Redis是单线程工作，这个操作本身又要消耗很多时间，那么就会导致Redis服务器阻塞，后续的操作无法正常执行 而渐进式遍历，通过多次执行遍历…
阅读更多...
Python灰帽编程——初识Python上

Python灰帽编程——初识Python上

1. Python 简介 常用安全工具语言示例perljoomscan whatwebrubymetasploit-frameworkpythonsqlmap pocsuite3gogoby 1.1 Python 起源 1.1.1 语言的作者 贵铎范罗萨姆（Guido van Rossum）荷兰人于1989 年圣诞节始创了python。 大神就是大神&#xff0…
阅读更多...
MyBatis中当实体类中的属性名和表中的字段名不一样，怎么办

MyBatis中当实体类中的属性名和表中的字段名不一样，怎么办

方法1： 在mybatis核心配置文件中指定，springboot加载mybatis核心配置文件 springboot项目的一个特点就是0配置，本来就省掉了mybatis的核心配置文件，现在又加回去算什么事，总之这种方式可行但没人这样用 具体操作&…
阅读更多...
[每周一更]-(第62期)：SRE 是什么？

[每周一更]-(第62期)：SRE 是什么？

在公司Devops平台搭建，采用了JenkinsGitGitlabDocker，进行了自动化构建和部署代码，解放了繁杂的代码更改到test/prod环境的问题； 这部分更多是运维比例极大，少量的开发操作，基本都是配置命令行以及yml配置、…
阅读更多...
JDK20 + SpringBoot 3.1.0 + JdbcTemplate 使用

JDK20 + SpringBoot 3.1.0 + JdbcTemplate 使用

JDK20 SpringBoot 3.1.0 JdbcTemplate 使用 一.测试数据库 Postgres二.SpringBoot项目1.Pom 依赖2.配置文件3.启动类4.数据源配置类5.实体对象类包装类6.测试用实体对象1.基类2.扩展类 7.测试类 通过 JdbcTemplate 直接执行 SQL 语句，结合源码动态编译即可方便实现…
阅读更多...
模型解释方法

模型解释方法

模型生成后需要对模型进行解释 特征权重 importances rfc.feature_importances_ indices np.argsort(importances)[::-1] #[::-1]表示将各指标按权重大小进行排序输出 for f in range(data_train_x[:100].shape[1]):print("%2d) %-*s %f" % (f 1, 30, data_trai…
阅读更多...
算法训练营day46|动态规划 part08：完全背包 (LeetCode 139. 单词拆分、多重背包理论基础)

算法训练营day46|动态规划 part08：完全背包 (LeetCode 139. 单词拆分、多重背包理论基础)

文章目录 139. 单词拆分 (求排列方法)回溯思路分析背包思路分析代码实现思考总结 多重背包理论基础 139. 单词拆分 (求排列方法) 题目链接🔥🔥 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多…
阅读更多...
docker 方式安装mysql 主从方式keepalived实现高可用

docker 方式安装mysql 主从方式keepalived实现高可用

一、环境介绍 二、MySQL安装 在两台服务器上都安装mysql 1、拉取镜像 docker pull mysql:8.0.272、创建挂载目录 mkdir -p /data/mysql/3、运行容器 主节点 docker run \--restartalways \--name master_mysql -p 3306:3306 \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD123456 -d \-v /data/m…
阅读更多...
用户权限数据转换为用户组列表(3/3) - Excel PY公式

用户权限数据转换为用户组列表(3/3) - Excel PY公式

最近Excel圈里的大事情就是微软把PY塞进了Excel单元格，可以作为公式使用，轻松用PY做数据分析。系好安全带，老司机带你玩一把。 实例需求：如下是AD用户的列表,每个用户拥有该应用程序的只读或读写权限，现在需要创建新的…
阅读更多...
SpringMVC笔记

SpringMVC笔记

文章目录 一、SpringMVC简介1、什么是MVC2、什么是SpringMVC3、SpringMVC的特点 二、HelloWorld1、开发环境2、创建maven工程a>添加web模块b>打包方式：warc>引入依赖 3、配置web.xmla>默认配置方式b>扩展配置方式 4、创建请求控制器5、创建springMVC…
阅读更多...
面试：如何实现分布式锁？看清楚，不是实现分布式事务！！

面试：如何实现分布式锁？看清楚，不是实现分布式事务！！

面试复盘：如何实现分布式锁？ 目录 面试复盘：如何实现分布式锁？ 1.分布式锁要求 2.实现方案 3.数据库分布式锁 3.1 悲观锁 3.2 乐观锁 4.Zookeeper 分布式锁 4.1 引入 Curator 和 ZooKeeper 4.2 配置 ZooKeeper 连接 4.3 编…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023