1.单表查询 SELECT COUNT(CASE WHEN (字段=值列1) THEN reportstatus END) AS 已上报,COUNT(CASE WHEN (字段=值列0) THEN 字段 END) AS 未上报, 字段部门名称 AS NAME,LEFT(字段编号,限制长度6) AS CODE FROM 表名 WHERE 判断 GROUP BY LEFT(字段编号,限制长度6) 2.两表查询 SELECT a.已上报,a.未上报,a.别名,a.别名,d.关联字段 FROM ( SE

原文:SQL点滴4-筛选数据列的类型,字段大小,是否可为空,是否是主键,约束等等信息 项目需要将Access数据库中的数据导入到SQL Server中,需要检验导入后的数据完整性,数据值是否正确.我们使用的是Microsoft SQL Server 2008 Migration Assistant for Access这个工具,次工具专门用来将Access中的数据库导出到SQL Server中,我们的疑虑是这个导出过程中会不会因为认为的原因导致数据错误或者数据之间的关联丢失,看起来有点多次一举,

sql中的行转列和列转行的问题 这是一个常见的问题,也是一个考的问题 1.行转列的问题  简单实例 CREATE TABLE #T ( MON1 INT, MON2 INT, MON3 INT ) GO ,,) GO SELECT * FROM #T --行转列:(union all) SELECT MON1 FROM #T UNION ALL SELECT MON2 FROM #T UNION ALL SELECT MON3 FROM #T GO --最后的优化 SELECT * FROM (

excel中快捷计算单一列中的所有的值 比如B列中所有的值 =SUM(B1:B100) 计算B列第一行到第100行的值 又学了一招  如果想统计B列所有的值 可以用 =SUM(B:B)

总结: 1.计算某列值(数值or字符串)重复的次数 select 列1,count( 列1 or *) count1  from table1 group by 列1 输出的表为:第一列是保留唯一值的列1,第二列是count1列的统计表. 问:那怎么把其他列信息也都显示出来呢?可以参考:http://www.myexception.cn/oracle-develop/1767413.html  我这里自己做一个总结,进入下一步.2.一张表中增加一列计算某列值重复的次数列,并且把表中其他列也显示出

执行效果: 1.  count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了! 从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的. 但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少.  如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的. 因为count(*),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1),用c

1. count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的.但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少. 如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的.因为count(),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1),用count(),sql会帮

数据测试:见图 sql 语句见分晓: SELECT COUNT(*) c1 ,COUNT(ADDRESS) c2 FROM test 显而易见,count(*)统计的是结果集的总条数,count(字段名)统计的是该字段值不为null的总条数

count(*)和count(列)根本就是不等价的,count(*)是针对于全表的,而count(列)是针对于某一列的,如果此列值为空的话,count(列)是不会统计这一行的. 也就是说count(列)会用到索引,并且会过滤掉该列为null的那行. 而count(*)是全表扫描,并且只要某一条数据有一列不为null,那就会统计到这条数据. count(1)可以理解为表里有一列数据都为1的列. count(*),执行时会把星号翻译成字段的具体名字,效果也是一样的,不过多了一个翻译的动作,比固定值的

假如一张表中有如下的数据: 当使用select Count(*) from TableName表示获取表中数据记录的条数: 有时候可以通过select Count(列名) from TableName来等价于select Count(*) from TableName,但是下面的情况就不会等价 SELECT COUNT(*),COUNT(Name) FROM dbo.Members 结果是: select Count(columnName) from TableName 表示查询列名column

数据表:其中IT002的Fname是null. 执行sql: ) FROM T_Employee 结果: 结论:COUNT(*)统计的是结果集的总条数,而COUNT(FName)统计的则是除了结果集中 FName 不为空值(也就是不等于 NULL)的记录的总条数.

count(*) 对 innodb 而言,它需要把数据从磁盘中读取出来然后累计计数:而 MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,所以执行 count(*) 会直接返回这个数,如果有 where 条件则和 innodb一样.那么如何优化 count(*) ?一个思路是使用缓存,但是需要注意双写一致的问题(双写一致性后文缓存章节会做介绍).还可以专门设计一张表用以存储 count(*). 对于 count(主键 id )来说,InnoDB 引擎会遍历整张表,把每一行的 id 值都取出来,返回

using System; using System.IO; using System.Collections.Generic; namespace SQLProcess { class Program { static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Hello World!" + DateTime.Now.ToString("yyyyMMdd")); Dictionary<string, stri

--首先,你是按什么规则拆? 我举个例子 你要按字段中的逗号拆开,假设字段名叫text --用charindex和substring这2个函数    select substring(text,1,charindex(',',text)-1) as [before],substring(text,charindex(',',text),len(text)) as [after]from table

select c.name from SYSCOLUMNS as c left join SYSOBJECTS as t on c.id=t.id where c.name like '这里是某个字段%' and t.name='这里是表名'

String类型的@Value注入方式 String类型的直接可以使用 @Value("陈婉清") private String name; 非String类型的@Value注入方式报错类型 非String类型的使用@Value时的错误1 @Value(21) private int id; 上面的代码会报错的,因为@Value要求的参数的String类型的 2. 非String类型的使用@Value时的错误2 @Value("2015202110032") pri

array_column() 函数 从记录集中取出 last_name 列: <?php // 表示由数据库返回的可能记录集的数组 $a = array( array( 'id' => 5698, 'first_name' => 'Bill', 'last_name' => 'Gates', ), array( 'id' => 4767, 'first_name' => 'Steve', 'last_name' => 'Jobs', ), array( 'id'

1.查询SQL中的所有表: Select TABLE_NAME FROM   "你的数据库名称".INFORMATION_SCHEMA.TABLES Where TABLE_TYPE='BASE TABLE' 执行之后,就可以看到数据库中所有属于自己建的表的名称 2.查询SQL中所有表及列: Select dbo.sysobjects.name as Table_name, dbo.syscolumns.name AS Column_name FROM dbo.syscolumns I

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S

在SQL server中对数据库的操作: 删除表:drop table 表名修改表:alter table 表名 添加列add 列名 列类型alter table 表名 drop column 列名 删除数据库drop database 数据库名 CRUD操作C——create 添加数据 R——read 读取数据 U——update 修改数据 D——delete 删除数据 1.添加数据insert into 表名 values('第一列值','第二列值')——数据库中用单引号 每一列都要添加 第