SQL常用脚本整理，你保存了吗？-sql文件怎么保存

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,,)
 *

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

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

(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

结果：

3、字符串替换SUBSTRING/REPLACE

SELECT REPLACE('abcdefg',SUBSTRING('abcdefg',2,4),'**')

结果：

SELECT REPLACE('13512345678',SUBSTRING('13512345678',4,11),'********')

结果：

SELECT REPLACE('12345678@qq.com','1234567','******')

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

结果：

select * from HR.Employees
where title in (
select title from HR.Employees
group by title
having count(1)>1)

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)

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

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'

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')

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)

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

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。