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
createtable test2
(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int)
insertinto test2 values(1,'苹果',1000,2000,4000,5000)
insertinto 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('[email protected]','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
groupby title
havingcount(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
groupby title,titleofcourtesy
havingcount(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
GROUPBY 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 isnull
--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.qiantityfrom 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:
12720209:33PM
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:
071220
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),7)
--结果:
1207,20
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),8)
--结果:
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),9)
--结果:
12720209:33:18:780PM
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:
0712202021:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),14)
--结果:
21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),20)
--结果:
2020-12-0721:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),21)
--结果:
2020-12-0721:33:18.780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),22)
--结果:
12/07/209:33:18 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:
2020-12-0721:33:18.780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),100)
--结果:
12720209:33PM
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:
07122020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),107)
--结果:
1207,2020
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),108)
--结果:
21:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),109)
--结果:
12720209:33:18:780PM
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:
0712202021:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),114)
--结果:
21:33:18:780
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),120)
--结果:
2020-12-0721:33:18
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(),121)
--结果:
2020-12-0721:33:18.780
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。
文章来源网络,作者:运维,如若转载,请注明出处:https://shuyeidc.com/wp/239388.html<

