sql group by
sql group by 用法
2009-07-16 11:01:00 业界 | 评论(0) | 浏览(1676)
group by主要是用来分组的，怎么个分组呢？
以下用两个例子说明两个使用方面，1是合理的返回合计值（防止笛卡尔积现象），2是用分组来找出重复的记录
====================================================================
★★★例子1：假如有这么一个表：tab_1，它有两个字段：xm、gzlb、je（姓名、工资类别、金额），具体数据如下：
xm```````gzlb`````````je
-----------------------------------------
张三`````养老金`````1000
张三`````护理费`````200
张三`````其他```````50
.............
李四`````养老金`````800
李四`````其他```````50
.............
王五`````养老金`````900
王五`````其他```````35
可以看出每个人的工资都是按类别存放的，如果要返回合计的数据，如：
张三``````1250
李四``````850
王五``````935
该怎么写SQL呢？初学者往往会这么写：select xm, sum(je) from tab_1;但结果会是什么样呢？结果将是：
张三``````1250
张三``````850
张三``````935
李四``````1250
李四``````850
李四``````935
王五``````1250
王五``````850
王五``````935
这是将全部字段都进行了所有的排列组合，即：笛卡尔积！要防止这个情况的发生，我们就可以用到group by（分组）了！
select xm, sum(je)
from tab_1
group by xm;
上面的SQL指定了用xm字段分组，这样一来就返回出正确的结果了：
张三``````1250
李四``````850
王五``````935
====================================================================
★★★例子2：假设又有这么一个表：tab_2，有这些字段：bh, xm, dah,……（编号、姓名、档案号、……），
比如有这样的情况：向该表录入数据的人员非常不认真，重复录入了不少数据，如：
bh``````xm```````dah
------------------------
1```````张三`````10001
2```````李四`````10002
3```````王五`````10003
………………
84``````张三`````10001
85``````赵六`````10004
………………
126`````王五`````10003
可以看出张三、王五各重复了一次，假设这个表有几万条数据，那么要查出究竟有多少重复的，该怎么查呢？
select bh, xm, dah
from tab_2
group by xm,
相关文档：
输入: select ID as 编号, NAME as 姓名, AGE as 年龄 from XXX
输出:
编号
姓名
年龄
要求是如果SQL变动, 仍然要显示出来所有的别名字段信息和数据.
因为现在Hibernate用的比较广泛, 所以优先考虑用Hibernate来实现, 结果发现如果是实体映射查询语句, 可以方便的用:List<String> Quer ......
你写过一条sql语句来修改两个表的数据吗？
UPDATE test.table1 t1,test.table2 t2 SET t1.aa='a',t1.bb='b',t2.cc='c',WHERE t1.u_id=t2.u_id AND t1.u_id='1' ；
table1的u_id和table2的u_id是主外键关系 ......
最近,因个人电脑硬盘损坏,新购入了500G的大硬盘,安装了windows7,在win7上安装了多个虚拟xp机,虚拟机与实际的机器(主机)组成了一个局域网,实现在虚拟机中通过远程连接主机的sql server.现将我的试验过程介绍如下,供有兴趣尝试的大侠参考.
1. 安装虚拟机环境.
先安装window7.0旗舰版 (专业与企业版也� ......
建立表：
CREATE TABLE [TestTable] (
[ID] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,
[FirstName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
[LastName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
[Country] [nvarchar] (50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
[Note] [ ......
