只需要将非group by字段放进函数中即可:

可以把group by的结果集当作一个表,然后从这里表里取数就可以了. e.g. SELECT A.PROJECT_CODE,A.DIE_NO,E.ONE_CONSUMING FROM (SELECT T.PROJECT_CODE, T.DIE_NO, SUM(T.OFFLINE_QTY) OFFQTY FROM DATA_PLAN T WHERE T.BEGIN_DATE <= SYSDATE AND T.BEGIN_DATE > SYSDATE - 10 GROUP BY T.PROJEC

1.非结构体匿名字段 示例 : package main import "fmt" type mystr string //自定义类型,给一个类型改名 type Person struct { name string //名字 sex byte //性别, 字符类型 age int //年龄 } type Student struct { Person //结构体匿名字段 int //基础类型的匿名字段 mystr } func main() { s := Student{Person

MySQL select * 和把所有的字段都列出来,哪个效率更高 答案是:如何,都不推荐使用 SELECT * FROM (1)SELECT *,需要数据库先 Query Table Metadata For Columns,一定程度上为数据库增加了负担. 但是实际上两者效率差别不大. (2)考虑到今后的扩展性 因为程序里面你需要使用到的列毕竟是确定的, SELECT * 只是减少了一句 SQL String 的长度,并不能减少其他地方的代码.

今天文档中看到的查询语句,SELECT后面又跟了一个SELECT嵌套,而且把字段重命名为中文,请问可以这样做么 MySql语句中select可以嵌套么,字段的重命名可以用中文么 >> mysql这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/mysql/1010000007432443/MySql语句中select可以嵌套么字段的重命名可以用中文么.html

1:报错  关键字 sql_mode=only_full_group_bymysql> select uuid,ip,count(*) from dbname_report.t_client_ips group by uuid limit 1;ERROR 1055 (42000): Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'dbname_report.t_cl

在开发过程中遇到这样的一个需求,通过GROUP BY分组归类后将同属性的字段进行拼接. 表结构为: id value a b c a b 需要得到结果: id value a,b,c a,b 一开始在网上找到的解决办法是利用SQL中的STUFF方法,但是经过测试发现该方法无法使用,提示STUFF方法不存在的错误,猜测可能是MYSQL SERVER版本的问题.由于通过STUFF方法进行拼接的SQL语句过于复杂且暂时找不到STUFF方法不存在的原因,弃用. 之后选择GROUP_CONCAT方法,具体

在平时的开发任务中我们经常会用到MYSQL的GROUP BY分组, 用来获取数据表中以分组字段为依据的统计数据.比如有一个学生选课表,表结构如下: Table: Subject_Selection Subject Semester Attendee --------------------------------- ITB001 1 John ITB001 1 Bob ITB001 1 Mickey ITB001 2 Jenny ITB001 2 James MKB114 1 John MKB1

1.关联多表后 根据某个字段作为分组条件,其他合并到新列中,效果如下图 --------> 代码: ),KOrderID) , , '') from VOrder2 tb group by KUserID 2.单个表直接转换单列合并 ),PID) , , '') as PID

把两个单独的索引合并成一个组合索引,即把where条件字段的索引和group by的分组字段索引组合成一个. 如果分组的字段需要用函数处理,可以用索引函数 Generated Column(函数索引) mysql5.7版本,函数索引用虚拟列,virtual是查询时在内存中计算,而store是计算好后存放在磁盘中.一般作为索引,默认用virtual. 语法: <type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( <expression> ) [ VIRTUAL|STORE

在平时的开发任务中我们经常会用到MYSQL的GROUP BY分组, 用来获取数据表中以分组字段为依据的统计数据.比如有一个学生选课表,表结构如下: Table: Subject_Selection Subject Semester Attendee --------------------------------- ITB001 1 John ITB001 1 Bob ITB001 1 Mickey ITB001 2 Jenny ITB001 2 James MKB114 1 John MKB1

单个字段: var list1 = list.Select(field1 => field1.CouponID).ToList(); 多个字段: var list1 = list.Select(field1 => new { field1.CouponID, field1.EndDate }).ToList(); 全部映射: var list1 = list.Select(field1 => field1).ToList();

特别喜欢同事看到我写了一句小排序的时候说,他当然喜欢Linq了,虽然我只是baidu之,不知其然也不知其所以然. 基本格式 var<变量> = from <项目> in <数据源> where <表达式> orderby <表达式> select <项目> 1. from & select static void Main(string[] args) { string[] abc = { "a3", &q

SQL:UPDATE test1  SET name = (SELECT y.name  FROM  DB2.dbo.test2 y WHERE test1.id = y.id)

间有关的条件,SQL它提供了四种匹配模式: 1.%: 表示随意0个或多个字符.可匹配随意类型和长度的字符.有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示. 比方 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为"张三","张猫三"."三脚猫"."唐三藏"等等有"三"的记录全找出来. 另外,假设须要找出u_name中既有"三"

示例 下面的语句返回值 34.(只返回一个值就算后面不为NULL也直接丢弃) SELECT COALESCE( NULL, 34, 13, 0 ) 备注 如果所有参数均为 NULL,则 COALESCE 返回 NULL. SELECT bi.id, bp.id AS blockpositionid, COALESCE(bp.region, bi.defaultregion) AS region, COALESCE(bp.weight, bi.defaultweight) AS weight, C

package main import ( "fmt" ) type mystr string //给一个类型重命名 type Person struct { name string sex byte age int } type Student struct { Person //只有名字,没有字段,这里student相当于继承了person的所有字段,就有点像是继承了 int //设置一个匿名字段 mystr //引用自己设置的匿名字段 } func main() { s := S

不支持group by ,支持order by.如果要使用group by的话,可以使用linq,这是C#3.0的内容.给你个示例static void Main(string[] args){ DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("A"); dt.Columns.Add("B"); dt.Columns.Add("C"); dt.Rows.Add("a1", &quo

), qy ), je INT); INSERT INTO @t SELECT '产品一', '北京', UNION ALL SELECT '产品一', '上海', UNION ALL SELECT '产品二', '北京', UNION ALL SELECT '产品三', '上海', UNION ALL SELECT '产品三', '北京', UNION ALL SELECT '产品四', '上海', ; SELECT * FROM @t; SELECT * FROM @t a WHERE NO

目录 一.sum() over(partition by) 二.avg().min().max() over(partition) 三.row_number() over(partition by) 四.用over(partition by) 还是 group by 一.sum() over(partition by) 数据准备 cookie1,2015-04-10,1 cookie1,2015-04-11,5 cookie1,2015-04-12,7 cookie1,2015-04-13,3