保留两位小数点 SELECT ROUND(CAST(field1 AS DOUBLE)/field2, 2) * 100 FROM TB; 不保留 SELECT CAST(field1 AS FLOAT)/field2 * 100 FROM TB 然後再頁面顯示時再加上“%”

), ) from tablename 以上代码意思两列相处,然后保留4位小数.

SQL中只有两列数据(字段1,字段2),将其相同字段1的行转列 转换前: 转换后: --测试数据 if not object_id(N'Tempdb..#T') is null drop table #T Go Create table #T([MDF_LOT_NO] int,[ERP_MODE_CD] int) Insert #T , union all , union all , union all , Go --测试数据结束 DECLARE @name VARCHAR(max),@sql

假设表table1有a.b两个列,想生成另一个列为a列值+b列值计算列添加语句如下ALTER TABLE table1ADD c AS a+b

MSSQL的处理方法   update table1 set field_1 = field_2, field_2 = field_1 可是MySQL就不能这样写,不然一列会覆盖另一列记录   MySQL语句如下 update table1 a, table1 b set a.field_1 = b.field_2, a.field_2 = b.field_1 where a.id = b.id       转载:http://blog.163.com/lz_lls/blog/static/97

cat http.txt  |awk -F ':' '{print($2-$3)}' 百度文库

原文来自:http://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/50559008 本文主要讲述了SQL查询语句表之间的行列转换,同时也包括如何将一行数据转换成两列数据的方法.子查询的应用.decode函数的用法.希望文章对你有所帮助~ 1.创建数据库表及插入数据 2.子查询统计不同性质的学生总数 3.一行数据转换成两列数据 union all 4.表行列数据转换(表转置) 1.创建数据库表及插入数据 创建数据库.创建学生表并设置主键.插入数据代码如下: -

问下SQL表两列取一列唯一值的 A列         B列       C列 1001      AA      2012-01-02 1001      BB      2012-02-05 1002      CC      2012-02-30 1003      DD      2012-02-15 1005      DD      2012-04-03 实现取A列唯一 C列最后的时间 改怎么写SQL A列         B列       C列 1001      BB      2

将两列合并连接成一列,需要注意的是列的格式必须是NVARCHAR或者VARCHAR类型 ), call_uuid, ) +','+agent_code '   PerDate 1 ,980408102500000,1001 2 ,980414313125000,1001 3 ,980415770937500,1001 4 ,980416111875000,1001

用ASP.NET连接数据库时,提示"用户 'sa' 登录失败.原因: 未与信任 SQL Server 连接相关联.".解决方法:首先检查是不是web.config文件内的用户名密码是否与sql的一致,如果一致的话,那么看下面: 一.控制面板->服务->MS SQL SERVER->登陆-->本地系统帐户-->重新启动MS SQL SERVER用windows验证登陆查询分析器-->执行 sp_password null,sa新密码,'sa' 二.&q

在SQL UPDATE语句中,"="右侧的值在整个UPDATE语句中都是一致的,所有更新同时发生!因此以下语句将在没有临时变量的情况下交换两列的值: UPDATE table SET a = b, b = a; 注意,在MySQL的实现中,更新将按语句从左到右依次完成.

在开发过程中,有时由于业务等需要把一个表中的两列数据进行交换. 解决方案 使用update命令,这完全得益于MySQL SQL命令功能的强大支持. 表格中原来数据类似如下: select * from product; +----+--------+| id | name   | original_price | price  | +----+----+--------+|  1 | 雪糕   |           5.00 |   3.50 | |  2 | 鲜花   |          

常见的布局上(两列布局) 1.常见的两列布局 1.1左边固定,右边自适应,左边宽度已知,右边默认占满整行,使用left 左浮动,右边不浮动,设置margin-left:左侧宽度 <style> .box{ overflow: hidden; height: 500px; background-color: bisque; } .box .box-left { margin-left: 10px; width: 200px; min-height: 100%; float: left; back

摘自: http://www.2cto.com/database/201212/175000.html   SQL标识列的查询   1.判段一个表是否具有标识列    www.2cto.com   可以使用 OBJECTPROPERTY 函数确定一个表是否具有 IDENTITY(标识)列,用法: Select OBJECTPROPERTY(OBJECT_ID('表名'),'TableHasIdentity') 如果有,则返回1,否则返回0 2.判断某列是否是标识列 可使用 COLUMNPROPE

原文:SQL 序号列ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK.NTILE SQL 2005新增加相关函数 : ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK.NTILE 窗口函数 OVER ( [ <PARTITION BY clause> ] ----分区列 [ <ORDER BY clause> ] ---排序列 [ <ROW or RANGE clause> ] ---SQL Server 2012 到 SQL Server 2014 ) 本文介

linux awk命令详解 简介 awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大.简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理. awk有3个不同版本: awk.nawk和gawk,未作特别说明,一般指gawk,gawk 是 AWK 的 GNU 版本. awk其名称得自于它的创始人 Alfred Aho .Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过

在工作中我们常常需要实现响应式布局,这个可以使用bootstrap的栅格系统来实现,我们在列里也需要实现一部分的响应式.比如下面的效果图,需要实现左边图标固定,右边的自适应 : 左边固定宽度,右边自适应,这个时候我就想到了两列布局,将左右设置float,左边设置固定宽度,右边的宽度为calc(100% - 左边的宽度),把这两种布局结合使用就可以实现效果.

Divide two integers without using multiplication, division and mod operator. If it is overflow, return MAX_INT. 这道题让我们求两数相除,而且规定我们不能用乘法,除法和取余操作,那么我们还可以用另一神器位操作Bit Operation,思路是,如果被除数大于或等于除数,则进行如下循环,定义变量t等于除数,定义计数p,当t的两倍小于等于被除数时,进行如下循环,t扩大一倍,p扩大一倍,然后更

想要使用 JQuery 实现两列等高并自适应高度,其实也很简单,原理就是取得左右两边的高度,然后判断这个值,把大的值赋给小的就行了.看代码: $(document).ready(function() { var _leftheight = jQuery(".left").height(); var _rightheight = jQuery(".right").height(); if (_leftheight > _rightheight) { jQuery

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归