相同点:它们都以一张部门表(或类别表),其它表都有部门编号DepartmentID(类别编号) 案例一:一张表 select c.DepartmentID,c.DepartmentName, t.Num AS '人员数量' from T_Department as c left join (select DepartmentID,COUNT(*) AS Num from T_User group by DepartmentID) as t on c.DepartmentID= t.Depar
CREATE TABLE emp(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),dep_id INT ,salary INT); CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),parentid INT); 获取各部门人数信息: SELECT e.dep_id,d.name,COUNT(e.dep_id) FROM emp e,dept d WHERE e.dep_id=d.id GROUP BY e.dep_
MySQL测试题 一.表关系 请创建如下表,并创建相关约束 创建数据库create database school charset utf8; 建表create table class(cid int not null auto_increment,caption char(32) not null,primary key(cid)); create table student( sid int not null auto_increment, sname char(32) not null,
1.根据表中的birthday统计年龄段人数: //以下代码表示查询出来后的结果集添加一列字段 cast('20以下' as char) as age SELECT COUNT((DATE_FORMAT(NOW(),'%Y')-DATE_FORMAT(birthday,'%Y'))) as value,cast('20岁以下' as char) as name UNION SELECT COUNT((DATE_FORMAT(NOW(),'%Y')-DATE_FORMAT(birthday,'%Y
公司原来用nhibernate,现在考虑要不要换一种ORM,于是找来了EF和ServiceStack.OrmLite.所以就产生了测试这三个性能的要求.对比三个ORM工具的性能,主要是对比ORM配置和启动速度:建表速度:插入行速度:修改行速度以及查询速度,删除用的比较少,就不测试了,还有发现EF貌似比nhibernate稍微快一些,就只测EF和ServiceStack.OrmLite了. 测试表结构 public class School { public Guid ID { get; set;
