感谢www.baidu.com/p/dongfanghong_1 sql大神,简单的语法运用起来简直活了. 第一法] select * from table where name='D' UNION ALL select * from table where name<>'D' 第二法] END FLAG,* FROM TABLE order by flag asc

MYSQL目前常用的两种方法,如下: 让值为"张三" 的数据排在最前. -- 方法一 end asc -- 方法二 select * from tableName where columnName ='张三' union all select * from tableName where columnName <>'张三'

把特定的数据排前面 : 比如说,把没有审核身份证的人排最前面,然后再按userId正序排. select case when idcardverified = 1 then 0 else 1 end flag,o.* from (select id,mobile,nickname,idcardverified from users where mobile = 13800000000 or nickname = '关于衣服') o order by flag asc,id asc 分别查询几组数

说明: 我在做wms进销存软件时,发现一个问题:一张入库单(T_OutIn_BoxTop),入库扫描时要分成多箱,箱号(BoxTop_No)可以是数字也可以是字符串,所以箱号只能是字符串类型的,问题来了,如何进行排序呢? 具体如下: 排序时:CAST(Box_No AS INT) sql语句: SELECT  * FROM T_OutIn_BoxTop WHERE MainTop_ID =17722  ORDER BY CAST(Box_No AS INT)  ASC 版权声明:本文为博主原创文

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,

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

问题1.  如何在SQL中默认的使用float类型的数据 SQL中想要通过计算的方式最快的得到一个float类型的数据,只需要运算的其中一个值后面加上小数点就ok. 比如 :9/2=4 但是 :9/2.0=4.50000 问题2.  如何截取字段,只保留小数点两位 select CONVERT(nvarchar(50),Convert(decimal(18,2),数值1)) 如下: select CONVERT(nvarchar(50),Convert(decimal(18,2),4.50000

.最大的错误:    在对数据排重的时候,首先想到的就是Distinct,虽然这很管用,但多数场合下不适用,因为通常排重后还要做进一步处理,比如对编号排重后要按日期统计等. 无法排重的Group by ... having ...    虽然可以用Group by userid having count(*) =1 或者>1 ,但只能找出重复或者不重复的记录,好像达不到distinct 的效果(我是没做到,啊笨). 这个可以:    用select * from table t where no

Expression构建DataTable to Entity 映射委托   1 namespace Echofool.Utility.Common { 2 using System; 3 using System.Collections.Generic; 4 using System.Data; 5 using System.Linq.Expressions; 6 using System.Reflection; 7 using System.Reflection.Emit; 8 9 publ

  SQL Server锁类型(SQL)收藏1． HOLDLOCK: 在该表上保持共享锁,直到整个事务结束,而不是在语句执行完立即释放所添加的锁.   2． NOLOCK:不添加共享锁和排它锁,当这个选项生效后,可能读到未提交读的数据或“脏数据”,这个选项仅仅应用于SELECT语句.   3． PAGLOCK:指定添加页锁(否则通常可能添加表锁).   4． READCOMMITTED用与运行在提交读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描.默认情况下,SQL Server 2000 在此隔离级别上操

SQL Server锁类型(SQL)收藏1． HOLDLOCK: 在该表上保持共享锁,直到整个事务结束,而不是在语句执行完立即释放所添加的锁.   2． NOLOCK:不添加共享锁和排它锁,当这个选项生效后,可能读到未提交读的数据或“脏数据”,这个选项仅仅应用于SELECT语句.   3． PAGLOCK:指定添加页锁(否则通常可能添加表锁).   4． READCOMMITTED用与运行在提交读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描.默认情况下,SQL Server 2000 在此隔离级别上操作.

先看数据库表的定义 date字段为sql.date类型.我要向其中插入指定的日期和当前日期. 一.插入当前日期 思路:先获取当前系统,在将当前系统时间转换成sql类型的时间,然后插入数据库.代码如下 public static void insert_now() throws ClassNotFoundException, SQLException{ java.util.Date utilDate = new Date(); //获取java.util.Date对象---也即当前时间 java.

    看SQL Server大V宋大侠的博客文章,发现了一个有趣的sql server层级汇总数据问题.          具体的问题如下:     parent_id emp_id emp_name total_amout     NULL 2 Andrew 200     2 1 Nancy 100     2 3 Janet 120     3 4 Michael 80     1 5 Robert 50     每个员工的总销售额=自己的销售额+其下级员工的总销售额,     比如: 

  SQL SERVER类型   C#类型 精确数字 bigint 从 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1 (9223372036854775807) 的整型数据(所有数字).存储大小为 8 个字节. 约900亿亿,用的较少 Int64 int 从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 - 1 (2,147,483,647) 的整型数据(所有数字).存储大小为 4 个字节.int 的 SQL-92 同义字为 integer. Int3

MS SQL到Oracle的数据迁移笔记 一.任务背景 旧系统使用MS SQL Server数据库,新系统使用Oracle数据库,现在需要将旧系统中的数据迁移到新系统中,旧数据按照约定的规则转换后,能够在新系统中使用或查询.另外,新系统的实施人员并不清楚旧系统的数据结构,且两个新旧两个系统的使用的数据结构有较大的差异.为了叙述方便,将旧系统维护人员简称为A,新系统实施人员简称为B. 二.总体思路 1.  A与B根据各自了解的信息,一起制定中间表: 2.  A从MS SQL Server提取数据,

原文:SQL Server :理解数据记录结构 在SQL Server :理解数据页结构我们提到每条记录都有7 bytes的系统行开销,那这个7 bytes行开销到底是一个什么样的结构,我们一起来看下. 数据记录存储我们具体的数据,换句话说,它存在堆表里,或者存在聚集索引的叶子节点.数据记录结构是为了让SQL Server更高效的管理数据.我们来看下数据记录结构示意图: 上图中蓝色部分是所有数据记录部分(即系统行开销,大小基于列个数,等于或大于7 bytes),绿色部分是表结构里取决于定长/变长

原文:SQL Server :理解数据页结构 我们都很清楚SQL Server用8KB 的页来存储数据,并且在SQL Server里磁盘 I/O 操作在页级执行.也就是说,SQL Server 读取或写入所有数据页.页有不同的类型,像数据页,GAM,SGAM等.在这文章里,让我们一起来理解下数据页结构. SQL Server把数据记录存在数据页(Data Page)里.数据记录是堆表里.聚集索引里叶子节点的行. 数据页由3个部分组成.页头(标头),数据区(数据行和可用空间)及行偏移数组. 在我们

标准的SQL语句类型 1.查询语句:主要是由select关键字完成 2.事务控制语句:主要由commit.rollback和savepoint三个关键字完成 3.DML(数据操作语言)语句:主要由insert.update和delete三个关键字完成 4.DDL(数据定义语言)语句:主要由create.alter.drop和truncate四个关键字完成 5.DCL(数据控制语言)语句:主要由grant.revoke两个关键字完成

数据页是包含已添加到数据库表中的用户数据的结构. 如前所述, 数据页有三种, 每个都以不同的格式存储数据. SQL server 有行内数据页.行溢出数据页和 LOB 数据页. 与 SQL server 中的所有其他类型的页一样, 数据页的大小固定为 8 KB 或8192字节. 它们由三主要组件组成: 页面页眉.数据行和行偏移量数组, 如图6-4 所示.   页标题 如图6-4 所示, 页标题占据每个数据页的前96个字节 (为数据.行开销和行偏移保留8096个字节).表6-5 列出了检查页标题时

原文地址:http://tech.it168.com/a2009/1125/814/000000814758_all.shtml 第六步:应用高级索引 实施计算列并在这些列上创建索引 你可能曾经写过从数据库查询一个结果集的应用程序代码,对结果集中每一行进行计算生成最终显示输出的信息.例如,你可能有一个查询从数据库检索订单信息,在应用程序代码中你可能已经通过对产品和销售量执行算术操作计算出了总的订单价格,但为什么你不在数据库中执行这些操作呢? 请看下面这张图,你可以通过指定一个公式将一个数据库表列

Sql Server中的数据类型和Mysql中的数据类型的对应关系(转):https://blog.csdn.net/lilong329329/article/details/78899477 一.SQL SERVER与MySQL数据存储的差异 1.SQL SERVER中的datetime,保留到微秒(秒后小数点3位),而mysql仅保留到秒,转换后是否会影响业务,如果影响,需要新增一个字段专门来存储微秒或者毫秒,虽然mysql中没有时间数据类型的精度到达微秒或者毫秒,但是mysql提供对微秒的