经常使用的sql语句（找不一样位数，找重复）

一、SQL找不一样位数

select length(aae135),count(1) from ac01 group by  length(aae135) ;

 

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二、SQL查询重复数据

有例表：emp

emp_no   name    age         001           Tom      17         002           Sun       14         003           Tom      15         004           Tom      16

要求：

列出全部名字重复的人的记录

(1)最直观的思路：要知道全部名字有重复人资料，首先必须知道哪一个名字重复了：

select   name   from   emp       group   by   name     having   count(*)>1

全部名字重复人的记录是:

select   *   from   emp     where name   in   (select   name   from   emp group   by   name having count(*)>1)

(2)稍微再聪明一点，就会想到，若是对每一个名字都和原表进行比较，大于2我的名字与这条记录相同的就是合格的 ，就有

select   *   from   emp   where   (select   count(*)   from   emp   e    where   e.name=emp.name)   >1

--注意一下这个>1，想下若是是 =1，若是是 =2 若是是>2 若是 e 是另一张表 并且是=0那结果 就更好玩了:)

这个过程是 在判断工号为001的 人 的时候先取得 001的 名字（emp.name） 而后和原表的名字进行比较 e.name

注意e是emp的一个别名。

再稍微想得多一点，就会想到，若是有另一个名字相同的人工号不与她他相同那么这条记录符合要求：

select   *   from   emp         where   exists                       (select   *   from   emp   e    where   e.name=emp.name   and   e.emp_no<>emp.emp_no)

此思路的join写法：

select   emp.*       from   emp,emp e         where emp.name=e.name and emp.emp_no<>e.emp_no/**/ /*     这个语句较规范的   join   写法是     select emp.* from   emp   inner join emp   e     on emp.name=e.name and emp.emp_no<>e.emp_no     但我的比较倾向于前一种写法，关键是更清晰     */     b、有例表：emp     name     age     Tom       16     Sun        14     Tom       16     Tom       16

----------------------------------------------------清除重复---------------------------------------------------- 过滤掉全部多余的重复记录 (1)咱们知道distinct、group by 能够过滤重复，因而就有最直观的

select   distinct   *   from   emp     或     select   name,age   from   emp   group   by   name,age

得到须要的数据，若是可使用临时表就有解法：

select   distinct   *   into   #tmp    from   emp       delete   from   emp       insert   into   emp   select   *   from   #tmp

(2)可是若是不可使用临时表，那该怎么办？ 咱们观察到咱们没办法区分数据（物理位置不同，对 SQL Server来讲没有任何区别），思路天然是想办法把数据区分出来了，既然如今的全部的列都没办法区分数据，惟一的办法就是再加个列让它区分出来，加什么列好？最佳选择是identity列：

alter   table   emp   add   chk   int   identity(1,1)

表示例：

name   age   chk         Tom     16     1         Sun      14     2         Tom     16     3         Tom     16     4

重复记录能够表示为：

select   *   from   emp where (select   count(*)   from   emp   e   where   e.name=emp.name)>1

要删除的是：

delete   from   emp     where (select   count(*)   from   emp   e     where   e.name=emp.name   and   e.chk>=emp.chk)>1

再把添加的列删掉，出现结果。

alter   table   emp   drop   column   chk

(3)另外一个思路： 视图

select   min(chk) from   emp group   by   name having   count(*)   >1

得到有重复的记录chk最小的值,因而能够

delete from   emp where chk   not   in (select min(chk) from   emp group   by   name)

写成join的形式也能够:

(1)有例表：emp

emp_no    name    age         001            Tom      17         002            Sun       14         003            Tom      15         004            Tom      16

◆要求生成序列号 (1)最简单的方法，根据b问题的解法：

alter   table   emp   add   chk   int   identity(1,1)   或       select   *,identity(int,1,1)   chk   into   #tmp   from   emp

◆若是须要控制顺序怎么办？

select   top   100000   *,identity(int,1,1)   chk   into   #tmp   from   emp   order   by   age

(2) 假如不能够更改表结构，怎么办？ 若是不能够惟一区分每条记录是没有办法的，在能够惟一区分每条记录的时候,可使用a 中的count的思路解决这个问题

select   emp.*,(select   count(*)   from   emp   e   where   e.emp_no<=emp.emp_no)       from   emp       order   by   (select   count(*)   from   emp   e   where   e.emp_no<=emp.emp_no)

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Group by与having理解

注意：select 后的字段，必需要么包含在group by中，要么包含在having 后的聚合函数里。

1. GROUP BY 是分组查询, 通常 GROUP BY 是和聚合函数配合使用

group by 有一个原则,就是 select 后面的全部列中,没有使用聚合函数的列,必须出如今 group by 后面（重要）

例如,有以下数据库表：

A    B 1    abc 1    bcd

1    asdfg

 若是有以下查询语句（该语句是错误的，缘由见前面的原则）

select A,B from table group by A 

该查询语句的意图是想获得以下结果(固然只是一相情愿)

A     B        abc 1     bcd

       asdfg 

右边3条如何变成一条,因此须要用到聚合函数，以下(下面是正确的写法):

select A,count(B) as 数量 from table group by A 这样的结果就是 A    数量 1    3 

 

2. Having

where 子句的做用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组以前过滤数据，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。

having 子句的做用是筛选知足条件的组，即在分组以后过滤数据，条件中常常包含聚组函数，使用having 条件显示特定的组，也可使用多个分组标准进行分组。

having 子句被限制子已经在SELECT语句中定义的列和聚合表达式上。一般，你须要经过在HAVING子句中重复聚合函数表达式来引用聚合值，就如你在SELECT语句中作的那样。例如：

SELECT A COUNT(B) FROM TABLE GROUP BY A HAVING COUNT(B)>2

 

3.使用compute和compute by   使用compute子句容许同时观察查询所获得各列的数据的细节以及统计各列数据所产生的汇总列       select * from work [查询所获得的各列的数据的细节]       compute max(基本工资),min(基本工资) [统计以后的结果]   这个例子中没有使用by关键字,返回的结果是最后添加了一行基本工资的最大值和最小值,也可增长by关键字.         例:select * from work order by 学历            compute max(基本工资),min(基本工资) by 学历         比较:select 学历,max(基本工资),min(基本工资) from work group by 学历         说明:1:compute子句必须与order by子句用在一块儿              2:compute子句能够返回多种结果集.一种是体现数据细节的数据集,能够按分类要求进行正确的分类；另外一种在分类的基础上进行汇总产生结果.              3:而group by子句对每一类数据分类以后只能产生一个结果,不能知道细节

 

示例学习Northwind数据库：

非相关查询：

1:返回每一个美国员工都为其处理过订单的全部客户

--思路：1:Employees表中获取美国员工总数2:Orders表中查询美国员工处理的Order,对CustomerID分组后,统计其不一样的EmployeeID正好等于美国员工总数

Select CustomerID From Orders Where EmployeeID In         --获得美国员工服务 的客户

(Select EmployeeID From Employees Where Country=N'USA') -- 获得所有美国员工id

group by CustomerID                                         --按客户分组

Having Count(Distinct EmployeeID)=                    --为其处理订单的distinct 员工数等于美国总员工数

(Select Count(*) From Employees Where Country=N'USA')--美国员工总数

2：

返回在每个月最后实际订单日期发生的订单(每个月最后订单日期可能不是每个月最后一天)

--思路：子查询按月分组获得每个月最近订单日期

Select OrderID,CustomerID,EmployeeID,OrderDate

From Orders

Where OrderDate In

(Select Max(OrderDate) From Orders Group by Convert(char(6),OrderDate,112))--112表示YYYYMMDD char(6)提取YYYYMM

 

 3.

Select字句在逻辑上是SQL语句最后进行处理的最后一步，因此，如下查询会发生错误：

SELECT OrderYear, COUNT(DISTINCT CustomerID) AS NumCusts FROM (SELECT YEAR(OrderDate) AS OrderYear, CustomerID    FROM dbo.Orders) AS D GROUP BY OrderYear ;由于group by是在Select以前进行的，那个时候orderYear这个列并无造成。

若是要查询成功，能够像下面进行修改：

SELECT OrderYear, COUNT(DISTINCT CustomerID) AS NumCusts FROM (SELECT YEAR(OrderDate) AS OrderYear, CustomerID    FROM dbo.Orders) AS D GROUP BY OrderYear;还有一种很特殊的写法：

SELECT OrderYear, COUNT(DISTINCT CustomerID) AS NumCusts FROM (SELECT YEAR(OrderDate), CustomerID    FROM dbo.Orders) AS D(OrderYear, CustomerID) GROUP BY OrderYear;在做者眼里，他是很是喜欢这种写法的，由于更清晰，更明确，更便于维护。

在查询中使用参数定向产生一批结果，这个技巧没有什么好说的。

嵌套查询，在处理逻辑上是从里向外进行执行的。