sql笔记

熟练一下group by的用法
order by

数据为汉字时加N  如where name=N'张三' 
null 为"不知道" ,而不是空值 5+NUll 也等于 Null, 等于null是查不出来的,
要查出null的值,用 is null , 不为空就是 is not null

select Age,count(*) from emloyee group by age  //将每个年龄分组, 并且计算总数,而且是group by什么,就select的字段必须出现在group by 中,(聚合函数除外)

聚合函数不能出现在where语句中, 所以要用having. 但having不能直接代替where, having只能放这组的过滤信息
    select age,count(*) from employee group by age having count(*)>2 这是正确的
如: select age,count(*) from employee group by age having salary>2000 //这是错误的,having是对信息分组后的过滤 having中只能放select中字段的过滤信息,having放在group by 的后面


从第几条到第几条的数据
select top 3 * from employee
where Fnumber not in (select top 5 Fnumber from employee order by Fsalary desc)
order by Fsalary desc

sqlserver2005 增加了Row_Number函数实现 //读取从第几条到第几条的数据

模糊查询
SQL模糊查询，使用like比较关键字，加上SQL里的通配符，请参考以下：
1、LIKE'Mc%' 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。
2、LIKE'%inger' 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。
3、LIKE'%en%' 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串（如 Bennet、Green、McBadden）。
4、LIKE'_heryl' 将搜索以字母 heryl 结尾的所有六个字母的名称（如 Cheryl、Sheryl）。
5、LIKE'[CK]ars[eo]n' 将搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）。
6、LIKE'[M-Z]inger' 将搜索以字符串 inger 结尾、以从 M 到 Z 的任何单个字母开头的所有名称（如 Ringer）。
7、LIKE'M[^c]%' 将搜索以字母 M 开头，并且第二个字母不是 c 的所有名称（如MacFeather）。


消除重复数据

distinct 只会消除正行的重复信息
如 select distinct Fdepartment,Fsubcompany from T_empoyee,中只会消除 Fdepartment和Fsubcompany 都重复的信息

联合信息表
Union 将两个结果集结合在一起,select 的字段个数,类型必须是一致,不过会将重复的数据合并掉, 只显示一条
union all  可以显示重复行  // 一般用 union all

常用的方法报表
显示临时工的和正式工的最高年龄和最低年龄
select '正式工的最高年龄' ,Max(Fage) from T_employee
union
select '正式工的最低年龄' ,Min(Fage) from T_employee

select round(3.1415926,3)
             3.1420000

函数

流控函数
select Fname,
(
 case i //当判断条件的时候,case不能有值
 when 1 then '普通客户'
 when 2 then '会员'
 when 3 then 'vip'
 else '未知客户'
 end
) as 客户类型
   
from T_Customer

索引

* 全表扫描:对数据进行检索,效率最差的是全表扫描
  为经常查询的字段查询建立索引,缺点降低insert,update,delete的执行效率

[picPath] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,

Jion



1、select 1 与 select *的区别
    selelct 常量 from ... 对应所有行，返回的永远只有一个值，即常量 。所以正常只会用来判断是否有还是没有（比如exists子句）。而select * from ... 是返回所有行的所有列。
    性能上的差异，关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引，那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。
2、select count(1)与select count(*)的区别
   跟表结构有关系：
   如果表中没有主键，那么count(1)比count(*)快
   如果有主键，那么count(主键，联合主键)比count(*)快
   如果表中只有一个字段，count(*)最快
3、select sum(1)的使用
   select count(*)返回所有满足条件的记录数，此时同select sum(1)
   但是sum()可以传任意数字，负数、浮点数都可以，返回的值是传入值n*满足条件记录数m


//记得
select caid from news  where caid  in(select id from category)
select caid from news n where exists(select id from category c where c.id=n.caid)

表A（小表），表B（大表）
select * from A where cc in (select cc from B)
效率低，用到了A表上cc列的索引
select * from B where cc in (select cc from A)
效率高，用到了B表上cc列的索引

select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)
效率高，用到了B表上cc列的索引。
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)
效率低，用到了A表上cc列的索引。


--分页要用到的
select top 3 id from news  where id not in(select top 3 id from news order by id asc)

select top 3 id from news  where not exists(select * from (select top 3 id from news order by id asc) T where T.id=news.id)


select top 3 id from news where not exists(select* from(select top 3 id from news order by id asc) T where T.id=news.id)