WM_CONCAT()方法 注意字符长度 SELECT BERTHCODE,tpf.freedatetype, ( SELECT WM_CONCAT(SBPT.PARKSTIME||'~'||SBPT.PARKETIME) SAREE FROM SYS_BERTHANDTYPE SBT LEFT JOIN SYS_BERTHTYPEPARKTIME SBPT ' AND SBPT.DATETYPE ) NOTALLOWTIMESPAN, WM_CONCAT(SUBSTR(TO_CHAR(FREE

将两列合并连接成一列,需要注意的是列的格式必须是NVARCHAR或者VARCHAR类型 ), call_uuid, ) +','+agent_code '   PerDate 1 ,980408102500000,1001 2 ,980414313125000,1001 3 ,980415770937500,1001 4 ,980416111875000,1001

问题原由: intouch项目中,利用intouch脚本来存储数据时,存入的时间格式为:date,time分开存储.在报表需求中,有需要利用查询两个时间段之间的数据. 问题解决: 1.直接写脚本(写出的脚本有bug) 表结构如下: select * from 在线数据日报表 where(convert(char(10),date,120)>='2018-10-30' and time>='18:00:00') and (convert(char(10),date,120)<='2018-

关于和并列的 要这种效果. create table tb(idint, value varchar(10)) insert into tbvalues(1,'aa') insert into tbvalues(1,'bb') insert into tbvalues(2,'aaa') insert into tbvalues(2,'bbb') insert into tbvalues(2,'ccc') go /*         stuff(param1, startIndex, length

示例 修改前:1列多行数据 修改后:合并成一列 示例语句 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 select 类别,     名称 = (         stuff(             (select ',' + 名称 from Table_A where 类别 = A.类别 for xml path('')),             1,             1,             ''         )     ) from Table_A as A grou

Expression构建DataTable to Entity 映射委托   1 namespace Echofool.Utility.Common { 2 using System; 3 using System.Collections.Generic; 4 using System.Data; 5 using System.Linq.Expressions; 6 using System.Reflection; 7 using System.Reflection.Emit; 8 9 publ

有时为避免循环操作数据库.列表展示等一些原因需要将数据及关联数据批量加载进行集中处理,一种解决办法可以使用FOR XML PATH将多行数据合并成一列,达到字段拼接的效果.例如有两个表, 部门表T_Dept: 员工表T_Emp: 需要查询每个部门下的员工姓名,查询语句: 1 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY DeptId) AS Row, DeptName 2 , LEFT(A.EmpName, LEN(A.EmpName) - 1) AS EmpName 3

查询出数据 SELECT a.ID AS KYMain_ID , ',' + a.Leader + ',' AS KYMain_Leader , ), b.TaskLeader) FROM TB_KYChildProject b WHERE b.MainProjectID = a.ID ) FOR XML PATH('') ), , , '') + ',' AS KYChild_Leader , ), b.Single_Leader) FROM TB_KYSubProject b WHERE b

原始需求如下: 业务系统设置成这样,见截图. 工资项目为了方便录入,都是做成列的. 但是这些数据需要和另外的费用报销系统的数据关联,费用报销系统的费用项目是横向的,用费用项目.金额的多行来表达.那么这里工资的数据如何转换成行呢? 在Kettle里面做一个列转行的转换就行.参考如下. 其中表输入的数据预览如下. 行专列设置如下:其中第1列是选择字段,第2.3列是手工填写 转换后的工资数据都会放入到最近的一个重新命名的工资字段里面的,所以把这个字段改为金额. 按照需求实现了多列合并到一列多行的数据.

首先是源数据: ),cip.CheckIn_StartTime, )),cip.CheckIn_EndTime, )),cip.Rental_Price)) as content from CheckInPeriod cip 然后我们加上合并语句: ),content) from ( ),cip.CheckIn_StartTime, )),cip.CheckIn_EndTime, )),cip.Rental_Price)) as content from CheckInPeriod cip )

查询所有用户及角色,一个用户会有多个角色 select u.*,sr.* from users u left join sys_user_role sur on sur.userCode=u.id left join sys_role sr on sr.roleCode=sur.roleCode 结果 将用户的角色合并为一个字段 select u.*,GROUP_CONCAT(DISTINCT(sr.roleCode)) from users u left join sys_user_role

select  a + ' '+b  as ab from tableName 如果是有整型的(例,b字段为int类型): select a +' '+Convert(VARCHAR(50),b) as ab from tableName 如果是有小数的(例,b字段为float类型) select a +' '+convert(varchar(20),convert(decimal(18,4),b)) as ab from tableName 注释:a,b为列名

select rtrim(姓)+ rtrim(名) as 姓名 from tb

下面又是一种详解:

update manage set mark = concat(mark,remark) select concat(mark,remark) as pp from manage

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6910468.html 感觉最近sql也没少写,突然有一点生疏了,对于用的不是太频繁的一些操作,时间一久就容易生. 多行的某一个列合并成一个列 CREATE TABLE TestColumnMergeAndSplit ( Id ,), BusinessId int, BusinessValue ) ) GO INSERT INTO TestColumnMergeAndSplit ,'AAA' UNION ALL ,'BBB

列合并和列宽度固定: .setWidth { table-layout: fixed; } .setWidth > thead > tr > th { width: 80px; } <table class="setWidth" id="EstateTable" data-mobile-responsive="true"> <colgroup> <col style="width:36px

在很多场合,我们会须要用到oracle列合并,oracle提供了一些方法用于把某列的多行数据合并成一行. 一.10G曾经使用WMSYS.WM_CONCAT   wmsys.wm_concat将字段的值用","来隔开.   select id,wm_concat(name) from tab_name group by id; 二.sys_connect_by_path   sys_connect_by_path(字段名, 2个字段之间的连接符号),这里的连接符号不要使用逗号.oracl

/// <summary>         /// 将两个列不同(结构不同)的DataTable合并成一个新的DataTable         /// </summary>         /// <param name="DataTable1">表1</param>         /// <param name="DataTable2">表2</param>         /// <

将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行,类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数.例如如下 dataframe : +----+---+ | s| d| +----+---+ |abcd|123| | asd|123| +----+---+ 需要按照列相同的列 d 将 s 合并,想要的结果为: +---+-----------+ | d| newcol| +---+-----------+ |123|[abcd, xyz]| +---+-----------+ 利用

将dataframe利用pandas列合并为一行,类似于sql的GROUP_CONCAT函数.例如如下dataframe id_part pred pred_class v_id 0 d 0 0.122817 woman d1 1 b 0.015449 other_label d2 2 5 0.019208 cat d3 3 d 0.050064 dog d1 想要变成如下形式: v_id pred_class pred id_part 0 d1 woman, dog [0 0.122817 ,