2017.8.10 习题随笔

Posted 2020-10-02

1.between使用的小细节

在使用between 函数限定范围的时候，要注意小的在前大的在后

 

这样使用between会导致结果为“0”

代码运行结果如下

将代码修改后

代码课正确运行

 2.distinct使用（引）

当 distinct 作用在多个字段的时候，她只会将所有字段值都相同的记录“去重”掉

完全相同的记录，验证一下即可。添加一条记录后的表如下所示：

再运行如下的 SQL 语句，

?

1	select distinct name, age from PPPRDER.CESHIDEMO

得到的结果如下所示：

 

3.row_number()  over(partiton by colunm1 order by colunm2）

 

将表中的记录按字段 COLUMN1进行分组，按字段 COLUMN2 进行排序，其中

 

PARTITION BY：表示分组ORDER BY：表示排序

 

接下来，咱们还用表“CESHIDEMO”中的数据进行测试。首先，给出没有使用 row_number() over() 函数时查询的结果，如下所示：

 

 

然后，运行如下 SQL 语句，

 

?

1	select PPPRDER.CESHIDEMO.*, row_number() over(partition by age order by name desc) from PPPRDER.CESHIDEMO

 

得到的结果如下所示：

 

 

从上面的结果可以看出，其在原表的基础上，多了一列标有数字排序的列。那么反过来分析咱们运行的 SQL 语句，发现其确实按字段 AGE 的值进行分组了，也按字段 NAME 的值进行排序啦！因此，函数的功能得到了验证。

 

接下来，咱们就研究如何用 row_number() over() 函数实现“去重”的功能。通过观察上面的结果，咱们可以发现，如果以 NAME 分组，以 AGE 排序，然后再取每组的第一个记录或许就可以实现“去重”的功能啊！那么试试看，运行如下 SQL 语句，

 

?

1 2 3 4 5 6 7

/* * 其中 rn 表示最后添加的那一列 */   select * from (select PPPRDER.CESHIDEMO.*, row_number() over(partition by name order by age desc) rn from PPPRDER.CESHIDEMO) where rn = 1

 

运行后，得到的结果如下所示：