) '订单数' FROM (SELECT CASE THEN ), create_at, ) ),DATEPART(hh, create_at))+':00:00') ELSE ), create_at, ) ),DATEPART(hh, create_at))+':30:00') END 'dttime',* FROM dbo.[order](NOLOCK) o WHERE create_at >= '2018-07-11' and create_at<'2018-07-12') a GRO
SELECT CASE WHEN GROUPING(F1) = 1 THEN '总计'WHEN GROUPING(F1) = 0 AND GROUPING(F2) = 1 THEN F1+'合计'WHEN GROUPING(F1) = 0 AND GROUPING(F2) = 0 AND GROUPING(F3) = 1 THEN F1+'的'+F2+'小计'ELSE F1 END AS F1 , CASE WHEN GROUPING(F3) = 1 THEN '
SQLSERVER中的ALL.PERCENT.CUBE关键字.ROLLUP关键字和GROUPING函数 先来创建一个测试表 USE [tempdb] GO )) GO INSERT INTO [#temptb] ( [id], [NAME] ) ,'中国' UNION ALL ,'中国' UNION ALL ,'英国' UNION ALL ,'英国' UNION ALL ,'美国' UNION ALL ,'美国' UNION ALL SELECT null, '法国' UNION ALL ,'法
二.查询缺少值的查询 在这里我们加入要查询2008年每一天的订单有多少?首先我们可以查询下订单表的订单日期在2008年的所有订单信息. 1 select distinct orderdate,count(*) as N'每日订单量' from sales.orders 2 where orderdate between '20080101' and '20081231' 3 group by orderdate 查询结果如图: 从上面可以看出来,每天的订单的数量根据orderdate分组以后统计
一处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然
--SQL查询优化 尽量避免使用or,not,distinct运算符,简化连接条件 /*Or运算符*/ use db_business go select * from 仓库 where 城市='北京' or 城市='青岛' --包含or运算符 sql将不使用索引,影响速度 /*In运算符*/ use db_business go select * from 仓库 where 城市 in('北京' ,'青岛') --有效提高运算效率 /*not运算符*/ use db_business go s