注意:下面的举例适用于ORCLE和MSSQL,不能在Access中使用. 语法 SELECT COUNT(DISTINCT column(s)) FROM table 举例 With this "Orders" Table:用的是这张"Orders"表: Company OrderNumber Sega 3412 W3Schools 2312 Trio 4678 W3Schools 6798 举例 SELECT COUNT(Company) FROM Orders
SQL Server删除重复行是我们最常见的操作之一,下面就为您介绍六种适合不同情况的SQL Server删除重复行的方法,供您参考. 1.如果有ID字段,就是具有唯一性的字段 delect table tableName where id not in ( select max(id) from table group by col1,col2,col3... ) group by 子句后跟的字段就是你用来判断重复的条件,如
MS SQL统计信息浅析上篇对SQL SERVER 数据库统计信息做了一个整体的介绍,随着我对数据库统计信息的不断认识.理解,于是有了MS SQL统计信息浅析下篇. 下面是我对SQL Server统计信息的一些探讨或认识,如有不对的地方,希望大家能够指正. 触发统计信息更新条件疑问 关于这个触发统计信息更新的条件.因为我在很多资料上看到过,例如Microsoft SQL Server 企业级平台管理实践. 我自己上篇也是这样解释的. 1:普通表上,触发数据库自动更新统计信息
在SQLserver中可以按照各种维度进行统计,实现与EXCLE一样强大的功能. --========================== --Blog:<奔跑的金鱼> --Desc:<SQL统计> --Date:<2015-01-07> --========================== /*描述:不同员工在不同时间参加不同项目组中,获得的收入*/ IF EXISTS(SELECT * FROM sysobjects where ID=OBJECT_ID(N't
统计常用的sql 统计常用的sql语句: 今天的所有数据:select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())=0 昨天的所有数据:select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())=1 7天内的所有数据:select * from 表名 where DateDiff(dd,datetime类型字段,getdate())<=7 30天内的所有数据:select *
sql代码如下: 统计重复的数据 select MingCheng from tabShouFeiGongShi group by MingCheng having count(MingCheng) >= 2 select * from (select *from tabShouFeiGongShiwhere MingCheng in (select MingCheng from tabShouFeiGongShi group by MingCheng having count(MingChe
最近发布的脚本,有那种防止重复插入数据(包括存在时更新,不存在是插入的处理,判断的方向可能与下面的示例相反) 使用类似下面的 SQL declare @id int, @value int if not exists( select * from tb where id = @id ) insert tb values( @id, @value ); --else -- update tb set value = @value where id = @id; 或者是使用这种单句的 declar
1. 分段统计分数 if object_id('[score]') is not null drop table [score] go create table [score]([学号] int,[课程编号] varchar(8),[成绩] int) insert [score] select 2006091001,'04010101',75 union all select 2006091001,'04010102',84 union all select 2006091001,'0
-- 统计三月的每天的数据量 ,) ,) ; --统计从5月19到6月29的数据量 , ) AS '日期', count(*) AS '医说数' FROM xm_feed a WHERE a.feed_publish_time , ); SQL语句统计每天.每月.每年的数据 .每年 select year(ordertime) 年, sum(Total) 销售合计 from 订单表 group by year(ordertime) .每月 select year(ordertime) 年, mo