SQL Union用法总结
UNION 运算符将多个 SELECT 语句的结果组合成一个结果集。 （１）使用 UNION 须满足以下条件： Ａ：所有查询中必须具有相同的结构（即查询中的的列数和列的顺序必须相同）。 Ｂ：对应列的数据类型可以不同但是必须兼容（所谓的兼容是指两种类型之间可以进行隐式转换，不能进行隐式转换则报错）。也可以用显式转换为相同的数据类型。 （当数据类型不同时，则根据数据类型优先级规则确定所产生的数据类型。如果类型相同，但精度、小数位数或长度不同，则根据用于合并表达式的相同规则来确定结果）（参照ＭＳＤＮ：数据类型优先级） Ｃ：如果为ＸＭＬ数据类型则列必须等价（所有列都必须类型化为 XML 架构，或者为非类型化），如果类型化，这些列必须类型化为相同的 XML 架构集合。 （２）UNION结果集 Ａ：UNION 后的结果集的列名与 第一个 SELECT 语句的结果集中的列名相同。另一个 SELECT 语句的结果集列名将被忽略。 Ｂ：ＵＮＩＯＮ默认的删除结果集中重复的记录，如果使用 ＡＬＬ 关键字则在结果集中保留所有记录（保留重复记录） （３）注意点 Ａ： Ｔransact-SQL 语句中可以使用多个 UNION 运算符 Ｂ：在使用了 UNION 运算符的各个 SELECT 语句不能包含它们自己的 ORDER BY 或 COMPUTE 子句。而只能在最终的组合结果集（即最后一个 SELECT 语句的后面）使用一个 ORDER BY 或 COMPUTE 子句。 Ｃ：在使用了 UNION 运算符的各个 SELECT 语句中可以使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。 Ｄ：默认情况下，SQL Server 2005 从左向右对包含 UNION 运算符的语句求值。可使用圆括号指定求值顺序。 ＭＳＤＮ 例子如下 例如，以下语句并不等价： /* First statement. */
SELECT * from TableA
UNION ALL
( SELECT * from TableB
UNION
SELECT * from TableC
)
GO
/* Second statement. */
(SELECT * from TableA
UNION ALL
SELECT * from TableB
)
UNION
SELECT * from TableC)
GO 在第一个语句中，将消除 TableB 与 TableC 的并集中的重复行。而在该集与 TableA 的并集中，将不消除重复行。在第二个语句中，TableA 与TableB 的并集中将包含重复行，但在随后与 TableC 的并集中将消除重复行。ALL 关键字对此表达式的最终结果没有影响。 （４）例子 参照ＭＳＤＮ
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一、循环
create table tb(
col1 varchar(1),
col2 varchar(2)
)
insert tb(col1,col2)values('0','0')
go 10000000
二、数据合并
if object_id('[order]') is not null drop table [order]
go
create table [order]([orderid] int,[ordertype] varchar(1))
insert [ord ......
对问题的理解是解决问题的前提，今天遇到一个项目中的问题让我深刻的体会到这一点。
两个表：
T1
Term Domain WithAncestor
car x.com ?
bike y.com ?
car a.x.com ?
T2
Parent Domain
x.com ......
using System;
using System.Text.RegularExpressions;
using System.Web;
namespace FSqlKeyWord
{
/**//**//**//// <summary>
/// SqlKey 的摘要说明。
/// </summary>
public class SqlKey
{
private HttpRequest request;
//private const string St ......
Author : wufeng4552 Date : 2009-10-23
1、文件和文件组的含义与关系
每个数据库有一个主数据文件.和若干个从文 ......
GROUP BY 子句用来对指定的字段做分组，产生一个汇总信息。 （1）group by语句对select后所选择的字段有一定的限制，即select后没有使用聚合函数的字段必须包含在group by 语句后面的结果集中。（GROUP BY 关键字后跟一个列的列表，称为组合列）. （2）不能对数据类型为 ntext、text、image 或 bit 的列使用 GROUP BY 或 ......
