工作中有许多比较常用的SQL脚本,今天开始分几章分享给大家。
1、行转列的用法PIVOT
( , (), , )
(,N,,)
(,N,,)
(,N,,)
(,N,,)
(,N,,)
(,N,,)
(,N,,)
(,N,,)
*
- 1.
- 2.
- 3.
- 4.
- 5.
- 6.
- 7.
- 8.
- 9.
- 10.
结果:
select ID,NAME,
[1] as '一季度',
[2] as '二季度',
[3] as '三季度',
[4] as '四季度'
from
test
pivot
(
sum(number)
for quarter in
([1],[2],[3],[4])
)
as pvt
- 1.
- 2.
- 3.
- 4.
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- 13.
- 14.
结果:
2、列转行的用法UNPIOVT
create table test2
(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int)
insert into test2 values(1,'苹果',1000,2000,4000,5000)
insert into test2 values(2,'梨子',3000,3500,4200,5500)
select * from test2
- 1.
- 2.
- 3.
- 4.
- 5.
(提示:可以左右滑动代码)
结果:
--列转行
select id,name,quarter,number
from
test2
unpivot
(
number
for quarter in
([Q1],[Q2],[Q3],[Q4])
)
as unpvt
- 1.
- 2.
- 3.
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- 9.
- 10.
- 11.
结果:
3、字符串替换SUBSTRING/REPLACE
SELECT REPLACE('abcdefg',SUBSTRING('abcdefg',2,4),'**')
- 1.
结果:
SELECT REPLACE('13512345678',SUBSTRING('13512345678',4,11),'********')
- 1.
结果:
SELECT REPLACE('12345678@qq.com','1234567','******')
- 1.
结果:
4、查询一个表内相同纪录 HAVING
如果一个ID可以区分的话,可以这么写
SELECT * FROM HR.Employees
- 1.
结果:
select * from HR.Employees
where title in (
select title from HR.Employees
group by title
having count(1)>1)
- 1.
- 2.
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- 4.
- 5.
结果:
对比一下发现,ID为1,2的被过滤掉了,因为他们只有一条记录
如果几个ID才能区分的话,可以这么写
select * from HR.Employees
where title+titleofcourtesy in
(select title+titleofcourtesy
from HR.Employees
group by title,titleofcourtesy
having count(1)>1)
- 1.
- 2.
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- 4.
- 5.
- 6.
结果:
title在和titleofcourtesy进行拼接后符合条件的就只有ID为6,7,8,9的了
5、把多行SQL数据变成一条多列数据,即新增列
SELECT
id,
name,
SUM(CASE WHEN quarter=1 THEN number ELSE 0 END) '一季度',
SUM(CASE WHEN quarter=2 THEN number ELSE 0 END) '二季度',
SUM(CASE WHEN quarter=3 THEN number ELSE 0 END) '三季度',
SUM(CASE WHEN quarter=4 THEN number ELSE 0 END) '四季度'
FROM test
GROUP BY id,name
- 1.
- 2.
- 3.
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- 9.
结果:
我们将原来的4列增加到了6列。细心的朋友可能发现了这个结果和上面的行转列怎么一模一样?其实上面的行转列是省略写法,这种是比较通用的写法。
6、表复制
语法1:Insert INTO table(field1,field2,...) values(value1,value2,...)
语法2:Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1
(要求目标表Table2必须存在,由于目标表Table2已经存在,所以我们除了插入源表Table1的字段外,还可以插入常量。)
语法3:SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1
(要求目标表Table2不存在,因为在插入时会自动创建表Table2,并将Table1中指定字段数据复制到Table2中。)
语法4:使用导入导出功能进行全表复制。如果是使用【编写查询以指定要传输的数据】,那么在大数据表的复制就会有问题?因为复制到一定程度就不再动了,内存爆了?它也没有写入到表中。而使用上面3种语法直接执行是会马上刷新到数据库表中的,你刷新一下mdf文件就知道了。
7、利用带关联子查询Update语句更新数据
--方法1:
Update Table1
set c = (select c from Table2 where a = Table1.a)
where c is null
--方法2:
update A
set newqiantity=B.qiantity
from A,B
where A.bnum=B.bnum
--方法3:
update
(select A.bnum ,A.newqiantity,B.qiantity from A
left join B on A.bnum=B.bnum) AS C
set C.newqiantity = C.qiantity
where C.bnum ='001'
- 1.
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8、连接远程服务器
--方法1:
select * from openrowset(
'SQLOLEDB',
'server=192.168.0.1;uid=sa;pwd=password',
'SELECT * FROM dbo.test')
--方法2:
select * from openrowset(
'SQLOLEDB',
'192.168.0.1';
'sa';
'password',
'SELECT * FROM dbo.test')
- 1.
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当然也可以参考以前的示例,建立DBLINK进行远程连接
9、Date 和 Time 样式 CONVERT
CONVERT() 函数是把日期转换为新数据类型的通用函数。
CONVERT() 函数可以用不同的格式显示日期/时间数据。
语法
CONVERT(data_type(length),data_to_be_converted,style)
- 1.
data_type(length) 规定目标数据类型(带有可选的长度)。data_to_be_converted 含有需要转换的值。style 规定日期/时间的输出格式。
可以使用的 style 值:
Style ID | Style 格式 |
100 或者 0 | mon dd yyyy hh:miAM (或者 PM) |
101 | mm/dd/yy |
102 | yy.mm.dd |
103 | dd/mm/yy |
104 | dd.mm.yy |
105 | dd-mm-yy |
106 | dd mon yy |
107 | Mon dd, yy |
108 | hh:mm:ss |
109 或者 9 | mon dd yyyy hh:mi:ss:mmmAM(或者 PM) |
110 | mm-dd-yy |
111 | yy/mm/dd |
112 | yymmdd |
113 或者 13 | dd mon yyyy hh:mm:ss:mmm(24h) |
114 | hh:mi:ss:mmm(24h) |
120 或者 20 | yyyy-mm-dd hh:mi:ss(24h) |
121 或者 21 | yyyy-mm-dd hh:mi:ss.mmm(24h) |
126 | yyyy-mm-ddThh:mm:ss.mmm(没有空格) |
130 | dd mon yyyy hh:mi:ss:mmmAM |
131 | dd/mm/yy hh:mi:ss:mmmAM |
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0)
--结果:
12 7 2020 9:33PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1)
--结果:
12/07/20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2)
--结果:
20.12.07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3)
--结果:
07/12/20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 4)
--结果:
07.12.20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 5)
--结果:
07-12-20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 6)
--结果:
07 12 20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 7)
--结果:
12 07, 20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 8)
--结果:
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 9)
--结果:
12 7 2020 9:33:18:780PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 10)
--结果:
12-07-20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 11)
--结果:
20/12/07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12)
--结果:
201207
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 13)
--结果:
07 12 2020 21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 14)
--结果:
21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 20)
--结果:
2020-12-07 21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 21)
--结果:
2020-12-07 21:33:18.780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 22)
--结果:
12/07/20 9:33:18 PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23)
--结果:
2020-12-07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24)
--结果:
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 25)
--结果:
2020-12-07 21:33:18.780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 100)
--结果:
12 7 2020 9:33PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 101)
--结果:
12/07/2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 102)
--结果:
2020.12.07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 103)
--结果:
07/12/2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 104)
--结果:
07.12.2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 105)
--结果:
07-12-2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 106)
--结果:
07 12 2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 107)
--结果:
12 07, 2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 108)
--结果:
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 109)
--结果:
12 7 2020 9:33:18:780PM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 110)
--结果:
12-07-2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 111)
--结果:
2020/12/07
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112)
--结果:
20201207
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 113)
--结果:
07 12 2020 21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 114)
--结果:
21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 120)
--结果:
2020-12-07 21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 121)
--结果:
2020-12-07 21:33:18.780
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以上内容,在工作中比较常用,能记住最好。不能记住就收藏起来,在需要的时候查询即可。