数据库增删改查基本操作,不需要繁华的只需要简单的
2016-07-26 16:37
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UPDATE的三种用法
1,set一个字段
update t_test set password = ‘*’ where id = 2;
2、set多个字段
update t_test set password = ‘‘,remark = ‘’ where id = 1;
3、set null值
update t_test set password = null, remark = null where id= 3;
select也可以加汉字当标注名
p165表为:
SELECT ‘产品数量:’ ,num,’单价’,price from p165
结果为:
也可如下(使用AS/=/空格)
SELECT id as ‘编号’,’产品名称’=pro,’产品数量:’ ,num,’单价’,price ,num*price as ‘总价’ from p165
去除完全相同的行
select DISTINCT * from p165
Group by
1、概述
“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。
2、原始表
3、简单Group By
示例1
select 类别, sum(数量) as 数量之和
from A
group by 类别
返回结果如下表,实际上就是分类汇总。
4、Group By 和 Order By
示例2
select 类别, sum(数量) AS 数量之和
from A
group by 类别
order by sum(数量) desc
返回结果如下表
在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”,但在SQL Server中则可以。
5、Group By中Select指定的字段限制
示例3
select 类别, sum(数量) as 数量之和, 摘要
from A
group by 类别
order by 类别 desc
示例3执行后会提示下错误,如下图。这就是需要注意的一点,在select指定的字段要么就要包含在Group By语句的后面,作为分组的依据;要么就要被包含在聚合函数中。
6、Group By All(sql server中可用Group by取代)
示例4
select 类别, 摘要, sum(数量) as 数量之和
from A
group by all 类别, 摘要
示例4中则可以指定“摘要”字段,其原因在于“多列分组”中包含了“摘要字段”,其执行结果如下表
“多列分组”实际上就是就是按照多列(类别+摘要)合并后的值进行分组,示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。
多列分组即将这几列都相同的部分分组
SQL Server中虽然支持“group by all”,但Microsoft SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL,避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。Access中是不支持“Group By All”的,但Access中同样支持多列分组,上述SQL Server中的SQL在Access可以写成
select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和
from A
group by 类别, 摘要
7、Group By与聚合函数
在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中,常见的聚合函数如下表:
函数 作用 支持性
sum(列名) 求和
max(列名) 最大值
min(列名) 最小值
avg(列名) 平均值
first(列名) 第一条记录 仅Access支持
last(列名) 最后一条记录 仅Access支持
count(列名) 统计记录数 注意和count(*)的区别
示例5:求各组平均值
select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别;
示例6:求各组记录数目
select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别;
8、Having与Where的区别
where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,where条件中不能包含聚组函数,使用where条件过滤出特定的行。
having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件过滤出特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。
示例8
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A
group by 类别
having sum(数量) > 18
示例9:Having和Where的联合使用方法
select 类别, SUM(数量)from A
where 数量 >8
group by 类别
having SUM(数量) > 10
9、Compute 和 Compute By
select * from A where 数量 > 8
执行结果:
示例10:Compute
select *
from A
where 数量>8
compute max(数量),min(数量),avg(数量)
执行结果如下:
compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据(如例10中max、min和avg),返回结果由select列表和compute统计结果组成。
示例11:Compute By
select *
from A
where 数量>8
order by 类别
compute max(数量),min(数量),avg(数量) by 类别
执行结果如下:
示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“… by 类别”,示例10的执行结果实际是按照分组(a、b、c)进行了显示,每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成,另外:
compute子句必须与order by子句用一起使用
compute…by与group by相比,group by 只能得到各组数据的统计结果,而不能看到各组数据
在实际开发中compute与compute by的作用并不是很大,SQL Server支持compute和compute by,而Access并不支持
1,set一个字段
update t_test set password = ‘*’ where id = 2;
2、set多个字段
update t_test set password = ‘‘,remark = ‘’ where id = 1;
3、set null值
update t_test set password = null, remark = null where id= 3;
select也可以加汉字当标注名
p165表为:
SELECT ‘产品数量:’ ,num,’单价’,price from p165
结果为:
也可如下(使用AS/=/空格)
SELECT id as ‘编号’,’产品名称’=pro,’产品数量:’ ,num,’单价’,price ,num*price as ‘总价’ from p165
去除完全相同的行
select DISTINCT * from p165
Group by
1、概述
“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。
2、原始表
3、简单Group By
示例1
select 类别, sum(数量) as 数量之和
from A
group by 类别
返回结果如下表,实际上就是分类汇总。
4、Group By 和 Order By
示例2
select 类别, sum(数量) AS 数量之和
from A
group by 类别
order by sum(数量) desc
返回结果如下表
在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”,但在SQL Server中则可以。
5、Group By中Select指定的字段限制
示例3
select 类别, sum(数量) as 数量之和, 摘要
from A
group by 类别
order by 类别 desc
示例3执行后会提示下错误,如下图。这就是需要注意的一点,在select指定的字段要么就要包含在Group By语句的后面,作为分组的依据;要么就要被包含在聚合函数中。
6、Group By All(sql server中可用Group by取代)
示例4
select 类别, 摘要, sum(数量) as 数量之和
from A
group by all 类别, 摘要
示例4中则可以指定“摘要”字段,其原因在于“多列分组”中包含了“摘要字段”,其执行结果如下表
“多列分组”实际上就是就是按照多列(类别+摘要)合并后的值进行分组,示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。
多列分组即将这几列都相同的部分分组
SQL Server中虽然支持“group by all”,但Microsoft SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL,避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。Access中是不支持“Group By All”的,但Access中同样支持多列分组,上述SQL Server中的SQL在Access可以写成
select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和
from A
group by 类别, 摘要
7、Group By与聚合函数
在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中,常见的聚合函数如下表:
函数 作用 支持性
sum(列名) 求和
max(列名) 最大值
min(列名) 最小值
avg(列名) 平均值
first(列名) 第一条记录 仅Access支持
last(列名) 最后一条记录 仅Access支持
count(列名) 统计记录数 注意和count(*)的区别
示例5:求各组平均值
select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别;
示例6:求各组记录数目
select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别;
8、Having与Where的区别
where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,where条件中不能包含聚组函数,使用where条件过滤出特定的行。
having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件过滤出特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。
示例8
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A
group by 类别
having sum(数量) > 18
示例9:Having和Where的联合使用方法
select 类别, SUM(数量)from A
where 数量 >8
group by 类别
having SUM(数量) > 10
9、Compute 和 Compute By
select * from A where 数量 > 8
执行结果:
示例10:Compute
select *
from A
where 数量>8
compute max(数量),min(数量),avg(数量)
执行结果如下:
compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据(如例10中max、min和avg),返回结果由select列表和compute统计结果组成。
示例11:Compute By
select *
from A
where 数量>8
order by 类别
compute max(数量),min(数量),avg(数量) by 类别
执行结果如下:
示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“… by 类别”,示例10的执行结果实际是按照分组(a、b、c)进行了显示,每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成,另外:
compute子句必须与order by子句用一起使用
compute…by与group by相比,group by 只能得到各组数据的统计结果,而不能看到各组数据
在实际开发中compute与compute by的作用并不是很大,SQL Server支持compute和compute by,而Access并不支持
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