ROUND() 函数 ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数. SQL ROUND() 语法 SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_name 参数 描述 column_name 必需.要舍入的字段. decimals 必需.规定要返回的小数位数. SQL ROUND() 实例 我们拥有下面这个 "Products" 表: Prod_Id ProductName Unit UnitPrice 1 gold 1000 g 3

是为了链接下面的查询条件条件,也或者是替换没有查询条件的语句.比如:要把检索条件作为一个参数传递给SQL,那么,当这个检索语句不存在的话就可以给它赋值为1=1.这样就避免了SQL出错,也就可以把加条件的SQL和不加条件的SQL合二为一. 这个就是为了方便sql条件的拼接,在“where”和“and”的地方方便处理(这里以“and”关键字举例) 假如有如下5列条件可以任意组合:a='a'; b='b'; c='c'; d='d'; e='e' 第一种方案:如果初始sql为: select * fr

SQL ROUND函数的使用   SQL ROUND函数是对数据进行制定精度的取值. 第一个参数是取值的数据,第二个参数是精度,第三个参数是数据取值模式(四舍五入还是截断),其中第三个参数是可选参数,默认是四舍五入模式. 从上面结果可以看出,数据并非只保留两位小数,而是保留两位有效小数. 从上面两次可以看出,默认不使用第三个参数是四舍五入模式. 第三个参数如果是0,则四舍五入,如果是非0,则截断 通过结果发现,后面的5被截断,保留了两位有效小数. 另外,如果精度为负数,则为整数部分精确取值. S

ylbtech-SQL-W3School-函数:SQL ROUND() 函数 1.返回顶部 1. ROUND() 函数 ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数. SQL ROUND() 语法 SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_name 参数 描述 column_name 必需.要舍入的字段. decimals 必需.规定要返回的小数位数. SQL ROUND() 实例 我们拥有下面这个 "Products" 表: P

sql profile最大的优点是在不修改sql语句和会话执行环境的情况下去优化sql的执行效率,适合无法在应用程序中修改sql时.sql profile最常用方法大概是:--创建产生sql tuning advisor任务DECLARE  tuning_task varchar2(100);  l_sql_id    v$session.prev_sql_id%TYPE;BEGIN  l_sql_id    := '6w02d3ggsj4xb';  tuning_task := dbms_sq

问题:将以下字符串”.1.2.3.4.5.6.7.8.9 = 1“中的符号点(.)更改为符号加(+)或符号(-),有多少种方法?请用SQL解决此问题 计算过程: CREATE TABLE #(VAL INT) INSERT INTO # UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL (VAL )) SELECT '+' UNION ALL SELECT '-' ; WITH A AS

说明: (1)日期以年月形式显示:convert(varchar(7),字段名,120) , (2)加一列 (3)自编号: row_number() over(order by 字段名 desc) as RowID row_number() over(partition by 字段1 order by 字段2) as RowID (4)自编号的限制(不可直接在WHERE条件中加) 举例说明: 想要达到的效果:按月统计各工种的前5名(以件数为依据) 初始SQL语句: select sum(Sum_

在Python中,当用pymysql库,或者MySQLdb库进行数据库查询时,为了防止sql注入,可以在execute的时候,把参数单独带进去,例如: def execute_v1(): config = { 'user': 'root', 'password': 'password1', 'host': '127.0.0.1', 'database': 'selfmoe', 'port': 3307, 'charset': 'utf8' } import pymysql # 打开数据库连接 c

ROUND的格式:ROUND(p1,p2,p3),其作用是取四舍四入值P1:要被四舍五入的数字P2:保留的小数位数P3:如果为0或不输入,则表示进P1进入四舍五入,如ROUND(123.86,1) =123.90 如果P3是不为0的数,则对P1进行截断,可以理解为不四舍五入 ROUND(123.86,1,1)=123.80

一:前置知识详解: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作, Load:可以创建DataFrame, Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRD

create proc USP_CUTTING_TATABLET_PULL_FINISH ( @name NVARCHAR(20) ) as SET XACT_ABORT ON--设置全盘回滚 BEGIN TRAN--开启事务 --------------------------------------这里写功能代码 if(@@ERROR<>0)--判断是否出错 begin rollback tran;--回滚全部 SET XACT_ABORT OFF--释放 end else begin c

ALTER TABLE dbo.C_TrainPlan ADD MailCost DATETIME EXECUTE sp_addextendedproperty N'MS_Description', '邮费', N'user', N'dbo', N'table', N'C_TrainPlan', N'column', N'MailCost' 修改字段名: alter table tab_info rename column createname to thisname; 修改字段属性: ) no

declare @a int declare @b int set @a = 1 --需要显示的数字 set @b = 3 --显示位数 select right(cast(power(10,@b) as varchar)+@a,@b)

/时间转成年月日时分秒select date_format(now(),'%Y%m%d%H%i%S')//时间转成年月日select date_format(now(),'%Y%m%d')//去年此时select DATE_ADD(now(), Interval -1 year)//上月此时select DATE_ADD(now(), Interval -1 month)//昨天此时select DATE_ADD(now(), Interval -1 day) //7天后select DATE_

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

背景 公司有一个数据处理线,上面的数据经过不同环境处理,然后上线到正式库.其中一个环节需要将数据进行处理然后导入到另外一个库(Sql Server).这个处理的程序是老大用python写的,处理完后进入另外一个库后某些字段出现了乱码. 比如这个字符串:1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10 另外一个库变成:1006?267X(2020)02?0548?10 线上人员反馈回来后老大由于比较忙,一直没有排查,然后我问了下估计是什么原因.老大说他python里面转了utf8,可能是编码问题

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

#sql注入之二次注入 1.注入原理 二次注入可以理解为,构造恶意数据存储在数据库后,恶意数据被读取并进入到了SQL查询语句所导致的注入.恶意数据插入到数据库时被处理的数据又被还原并存储在数据库中,当Web程序调用存储在数据库中的恶意数据并执行SQL查询时,就发生了SQL二次注入. 二次注入可分为两步: 第一步:插入恶意数据 进行数据库插入数据时,对其中的特殊字符进行了转义处理,在写入数据库的时候又保留了原来的数据. 第二步:引用恶意数据 开发者默认存入数据库的数据都是安全的,在进行查询时,直接

从下面的内容 3c   school 1:Sql 它分为两部分: 6 2:查询 7 3:插入: 9 4:数据库更新 UPDATE 9 5:删除 DELETE 10 6:Sql TOP 子句: 10 7: SQL LIKE 操作符 11 8:SQL 通配符 13 ² 使用 % 通配符 13 ² 使用 _ 通配符 14 样例 1 14 样例 2 14 ² 使用 [charlist] 通配符 15 样例 1 15 样例 2 15 9:IN 操作符 15 10: BETWEEN 操作符 16 11:Al

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu