sql 查询 一个表中某几列数据

Posted 2023-03-28

例如 select * from test1 where id=‘2’and name=全部 and age=全部
全部代表所有数据 应该怎么写？

sql查询一个表中某几列数据语法：

1、SELECT 列名称1、列名称2.....列名称n FROM 表名称 WHERE 列 运算符 值；

2、SELECT * from 表名称 where 列 运算符 值(列 运算符 值，这个可以是多个，中间用and隔开)。

解析：使用sql查询时，作为查询的筛选限制条件，只需要对有限制要求的字段使用where进行限制即可，无需对非限制要求的字段进行特别限制。

所以你的语句可以修改为"select * from test1 where id=‘2’；"就可以了。其中，你原语句中的name=全部和age=全部，属于多余的，如果不对name和age字段做任何限制的话，sql本身就是会查询全部name和age，而无需你另外加设条件。

再比如你这样写：“select * from test1;”在不加任何where条件的情况下，这个sql查询本身就是查询全部数据。而当加入id='2'之后，就限制了只能返回id值是2的某一条或者多条数据。

扩展资料：

在SQL查询表中数据时，最常用的就是有条件查询，这就需要经常用到where子句对查询的内容做某些条件限制，整理部分常用的查询条件语句的使用，如下：

通过几个例子来加深一下对上表各查询条件使用的理解：

1、查询计算机科学系全体学生的名单；

SELECT Sname FROM StudentWHERE Sdept='CS'； 

2、查询所有年龄在20岁以下的学生姓名及其年龄；

SELECT Sname,Sage FROM StudentWHERE Sage<20;

3、查询考试成绩不合格的学生的学号；

SELECT DISTINCT Sno FROM SCWHERE Grade<60;

4、查询年龄在20~23岁之间的学生的姓名、系别和年龄；

SELECT Sname,Sdept,Sage FROM Student WHERE Sage BETWEEN 20 AND 23；

5、查询年龄在20~23岁之间的学生的姓名、系别和年龄；

SELECT Sname,Sdept,Sage FROM StudentWHERE Sage NOT BETWEEN 20 AND 23；

6、查询计算机科学系（CS）、数学系（MA）和信息系（IS）学生的姓名、系别和年龄。

SELECT Sname,Ssex FROM Student WHERE Sdept IN('CS','MA','IS')。

参考技术A

所有数据可以用到sql中的通配符%,用来进行模糊查询。

用法是 select * from test1 where id=‘2’and name like '%' and age like '%'，表示从test1表中查询id为2，name和age任意的数据。

1、为了对比前后查询数据，先查询表test1中的所有数据，select * from test1，如下图所示。

2、再用通配符%进行模糊查询，select * from test1 where id='2' and name like '%' and age like '%'，可以看到筛选后后的结果除去了id为1的数据。

扩展资料：

sql语言中还有其它的通配符，例如“_”,它表示仅代替一个字符，从"Persons" 表中选取名字的第一个字符之后是 "eorge" 的人，SELECT * FROM 表名 WHERE 列名LIKE '_eorge'。

通配符[charlist]代表字符列中的任何单一字符，从 "Persons" 表中选取居住的城市以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人，SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '[ALN]%'。

参考技术B 查询表格中的指定列数据，是select 语句其中一种语法
即：select columna,columnb from table

如表格table有列 a,b,c,d
1、select * from table = select a,b,c,d from table 即显示表格式所以列
2、select a,b from table 即指定显示表格式a,b两列 参考技术C WHERE 条件语句用于筛选记录，如果是一个获得全部记录集的条件是没有必要增加的，增加了也是增加查询负担。
简洁的写法就是：SELECT * FROM test1 WHERE id = '2'
搜索的条件使用 ' 引用时，表示条件为字符串，有很多回答者贸然的认为是主键我想是错误的。
问题的另一种理解方法是显示结果记录集中的某几列。
那么正确的SQL写法是：SELECT name, age FROM test1 WHERE id = '2'
如果需要取出id，SQL写法是：SELECT id, name, age FROM test1 WHERE id = '2' 参考技术D select * from test1 where id=‘2’

难道这样不能把所有的数据读取出来么?

你既然要全部数据就应该不添加搜索条件.

添加搜索条件只是为了减少输出的数据信息.

你既然要全部信息就不需要添加搜索条件.

Spark dataframe 中某几列合并成vector或拆分

使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中，可能会遇到对一列数据拆分为多列，或者把多列数据合并为一列。这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法。

1 DataFrame列数据的合并
例如：我们有如下数据，想要将三列数据合并为一列，并以“,”分割

±—±–±----------+
|name|age| phone|
±—±–±----------+
|Ming| 20|15552211521|
|hong| 19|13287994007|
| zhi| 21|15552211523|
±—±–±----------+

1.1 使用map方法重写
使用map方法重写就是将DataFrame使用map取值之后，然后使用toSeq方法转成Seq格式，最后使用Seq的foldLeft方法拼接数据，并返回，如下所示：

//方法1：利用map重写
val separator = “,”
df.map( _.toSeq.foldLeft(“”)( _ + separator + _).substring(1)).show()

    /**
      * +-------------------+
      * |              value|
      * +-------------------+
      * |Ming,20,15552211521|
      * |hong,19,13287994007|
      * | zhi,21,15552211523|
      * +-------------------+
      */

1.2 使用内置函数concat_ws
合并多列数据也可以使用SparkSQL的内置函数concat_ws()

 //方法2： 使用内置函数 concat_ws
    import org.apache.spark.sql.functions._
    df.select(concat_ws(separator, $"name", $"age", $"phone").cast(StringType).as("value")).show()

/**
  * +-------------------+
  * |              value|
  * +-------------------+
  * |Ming,20,15552211521|
  * |hong,19,13287994007|
  * | zhi,21,15552211523|
  * +-------------------+
  */

1.3 使用自定义UDF函数
自己编写UDF函数，实现多列合并

//方法3：使用自定义UDF函数

// 编写udf函数
def mergeCols(row: Row): String = 
  row.toSeq.foldLeft("")(_ + separator + _).substring(1)


val mergeColsUDF = udf(mergeCols _)
df.select(mergeColsUDF(struct($"name", $"age", $"phone")).as("value")).show()

原文链接：https://blog.csdn.net/shirukai/article/details/82665733

1.4 使用VectorAssembler

2 拆永久用split