用过SAP的凭证批量录入模板(Excel文件)的都知道,一个凭证由[抬头]和多个[行项目]组成,这是一个关于excel两表信息关联的典型场景. 这里头蕴藏着一个麻烦:当我们需要一次性录入多个凭证时,如何将每个凭证的抬头与行项目关联起来呢? 假定这是一个SAP凭证的excel录入模板,包含多个待录入的凭证: [抬头]表: [行项目]表: 看了表结构,如果实际业务中[抬头]文本跟[行项目]文本要求有一定差异,那么能将两张表关联起来的就剩[号码]字段了.此处[抬头]号码1跟[行项目]号码1说的都是第1

update A a set a.A2 = (select b.B2 from B b where b.B1=a.A1) where exists (select 1 from B where B.B1=a.A1)

有一个需求需要同步两张表的相同字段,比如表A和表B,这两张表是不同的用户下的表,表结构是一样的. 一开始我简单写了一个sql语句,如下: update ord_log1 A set (A.pid, A.beg_ticket_no, A.end_ticket_no) = (select B.pid, B.beg_ticket_no, B.end_ticket_no from newhl.ord_log B where A.mer_id = B.mer_id and A.ord_id = B.ord

如下:一张订单表多个字段关联用户表: 1.链表查询 SELECT cu.id AS 'id',cu.version AS 'version',cu.cid AS 'cid',cu.uid AS 'uid',cu.shopName AS 'shopName',cu.address AS 'address', cu.totalPrice AS 'totalPrice',cu.orderType AS 'orderType', cu.state AS 'state',cu.cCreateTime AS

今天遇到了一个需求,我在一张表中新增了一个字段,因为这张表以前已经有很多数据了,这样对于以前的数据来说,新增的这个字段的值也就是为该字段的默认值,现在需要将新增的这个字段添加上数据,数据来源为同表的另一字段,本来以为sql会很复杂,结果一试,这样一行简单的sql就可以搞定: update tb_common_verification_tk set '新字段'='旧字段' 结语:实践出真知!

with a as( select nsr.zgswj_dm, count(distinct nsr.djxh) cnt, 1 z from hx_fp.fp_ly fp, hx_dj.dj_nsrxx nsr where nsr.djxh = fp.djxh and nsr.nsrzt_dm = '03' and fp.lrrq >= date '2018-03-01' and fp.lrrq <= date '2018-04-01' AND nsr.ZGSWSKFJ_DM LIKE '13

工作中遇到了一个问题,邮件系统群发失败,后来经过排查查找到了原因 原来是因为mysql中的两张表的关联字段竟然不一致, 表A mysql> desc rm_user_router;+------------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+-------------+------+-----+---------+---

分析步骤: #1.先站在左表的角度去找 是否左表的多条记录可以对应右表的一条记录,如果是,则证明左表的一个字段foreign key 右表一个字段(通常是id) #2.再站在右表的角度去找 是否右表的多条记录可以对应左表的一条记录,如果是,则证明右表的一个字段foreign key 左表一个字段(通常是id) #3.总结: #多对一: 如果只有步骤1成立,则是左表多对一右表 如果只有步骤2成立,则是右表多对一左表 #多对多 如果步骤1和2同时成立,则证明这两张表时一个双向的多对一,即多对多,需要

有两张表,info1, info2 . info1: info2: 现在,要用info2中的数据更新info1中对应的学生信息,sql语句如下: UPDATE info1 t1 JOIN info2 t2 ON t1.name = t2.name SET t1.age = t2.age, t1.class = t2.class; 运行结果如下: 更新过的info1: 至于效率问题,之前我有三张表,都在40万左右.需要将 table2 中的两个字段(step1),table3 中的一个字段(ste

Mysql关联两张表时,产生错误提示Illegal mix of collations 1.先用工具把数据库.两张表的编码方式改变 2.这步很重要,需要改变字段的编码方式. ALTER TABLE `表名` CHANGE `dev_chancode` `字段` VARCHAR(32) CHARACTER SET gbk NOT NULL; 总结:在建表时一定注意统一的编码方式,后续搞来搞去超级麻烦.

本篇日记我们将详细探讨如何将表现领域的类映射到现有的数据库.现在的经济形势不是太好,很多公司都取消了开发新系统的预算.在这种情况下,通常的做法是把原有的几个系统修改一下做个集成,先凑合用着得了.如果要对原有的系统做功能提升的话,肯定要重用原来的数据库结构并做一些小的改进,在这种情况下我们怎样使用Code First呢?我们可以按照原有系统的业务逻辑和CR(Change Request)中的新业务逻辑建立domain中的类,然后使用Fluent API把这些类映射到原有数据库的表中,或修改原有系统

Oracle两张表关联批量更新其中一张表的数据 方法一(推荐): UPDATE 表2 SET 表2.C = (SELECT B FROM 表1 WHERE 表1.A = 表2.A) WHERE EXISTS ( FROM 表1 WHERE 表1.A = 表2.A); 尤其注意最后的外层where条件尤为重要,是锁定其批量更新数据的范围. 方法二: MERGE INTO 表2 USING 表1 ON (表2.A = 表1.A) -- 条件是 A 相同 WHEN MATCHED THEN UPDAT

数据表(table)简称表,它是数据库最重要的组成部分之一.数据库只是一个框架,表才是实质内容. 实验: 新建一个名为 library的数据库,包含 book.reader两张表,根据自己的理解安排表的内容并插入数据. 参考答案: 总结:经过本次实验,我们已经有了一个名为 library的数据库,其中有 book和reader两张表,我们已经向其中插入了一些数据.

A.B两张表,找出ID字段中,存在A表,但是不存在B表的数据,A表总共13W数据,去重后大约3万条数据,B表有2W条数据,且B表的ID有索引. 方法一 使用not in,容易理解,效率低. select distinct a.id from a where a.id not in(select id from b) 1 方法二 使用left join … on ….,’b.id is null’,表示左连接之后在b.id字段为null的记录 select a.id from a left joi

原始需求: 1.一篇文章内容分N个版块,每篇文章的版块数量不同. 2.有个文章搜索功能,需要同时搜索标题和内容. 实现思路: 1.由于每篇文章的内容版块数量不同,因此将每个文章的标题和内容分开存入2张表中. 模型: #标题和属性模型 class ArticleInfoModel(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) summary = models.TextField(null=True) author = models.

  多个实体映射到一张表 Code First允许将多个实体映射到同一张表上,实体必须遵循如下规则: 实体必须是一对一关系 实体必须共享一个公共键 观察下面两个实体: public class Person { [Key] public int PersonId { get; set; } public int SocialSecurityNumber { get; set; } public string FirstName { get; set; } public string LastNa

使用pymysql操作数据库中相关联的两张表需求:两张表中分别有一个字段是json格式,需要往json中再插入一个属性值’container_cloud’＝’fasle’. import pymysqlimport json db = pymysql.connect("host","user","password","dbname")cursor1 = db.cursor() #操作第一张表cursor2 = db.curso

有些场景下,需要隔离不同的DB,彼此DB之间不能互相访问,但实际的业务场景又需要从A DB访问B DB的情形,这时怎么办?我认为有如下常规的三种方案: 1.双方提供RESET API,需要访问不同DB数据时,可以通过API来获取指定数据: 这种方案优点是隔离性.定制性强,统一出入口,只能通过指定的API访问指定的数据:缺点与优点是对立的,也就是定制性太强,导致每次业务发生变更,需要访问不同数据的时候,需要双方更改API的入参或返参,降低了开发效率:而且无法使用表JOIN,这样在某些情况下也会导致

数据库 假设现在我们在SQL Server数据库中有下面两张表: Person表,代表的是一个人: CREATE TABLE [dbo].[Person]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, [Age] [int] NULL, CONSTRAINT [PK_Person] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [ID] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY

Table: Person +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | PersonId | int | | FirstName | varchar | | LastName | varchar | +-------------+---------+ PersonId is the primary key column for this table. Table: Address +--

A表customers和B表tmp_cust_city有3个相同字段, customer_id,city_name,customer_type 现要根据b表更新a表 更新一个字段情况: update customers a set city_name=(select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id) where exists (select 1 from tmp_cust_city b wher