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sql的 select
select *(列名) from table_name(表名) where column_name operator value 。
select * from stock_information where stockid = str(nid)
sql中的通配符：
| 通配符 | 描述 |
|---|---|
| % | 匹配零个及多个任意字符 |
| _ | 仅替代一个字符 |
| [charlist] | 字符列中的任何单一字符 |
|
[^charlist] 或者 [!charlist] |
不在字符列中的任何单一字符 |
只能在使用 like 关键字的中使用通配符
例子：
原始的表 (用在例子中的)：
Persons 表:
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
从上面的 "Persons" 表中选取居住在以 "Ne" 开始的城市里的人：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘Ne%‘
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
例子 2 我们希望从 "Persons" 表中选取居住在包含 "lond" 的城市里的人：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘%lond%‘
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
使用 _ 通配符
例子 1 ：我们希望从上面的 "Persons" 表中选取名字的第一个字符之后是 "eorge" 的人：
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName LIKE ‘_eorge‘
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
例子 2 ，我们希望从 "Persons" 表中选取的这条记录的姓氏以 "C" 开头，然后是一个任意字符，然后是 "r"，然后是任意字符，然后是 "er"：
SELECT * FROM Persons WHERE LastName LIKE ‘C_r_er‘
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
使用 [charlist] 通配符
我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘[ALN]%‘
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
例子 2 我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市不以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE ‘[!ALN]%‘ 或者 [^ALN]
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
order by stockid desc(asc) --------- 排序， desc-降序， asc-升序
order by 1,2 --------- by 列号
stockname = (select stockname from stock_information where stockid = 4) 子查询：除非能确保内层 select 只返回一个行的值， 否则应在外层 where 子句中用一个 in 限定符
select distinct column_name form table_name --------- distinct 指定检索独有的列值， 不重复查询
select stockname , count(*) as "number" from table_name group by stockname --------- group by 将表按行分组,指定列中有相同的值
，Group By + [分组字段](可以有多个)。在执行了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将一个数据集划分成各个不同的小组。
having count(*) = 2 --------- having 选定指定的组
例子： 比如有如下数据集，其中水果名称(FruitName)和出产国家(ProductPlace)为联合主键：
| FruitName | ProductPlace | Price |
| apple | China | 5 |
| apple | Japan | 8 |
| apple | USA | 4 |
| Orange | China | 6 |
| Banana | China | 12 |
| Orange | USA | 8 |
如果我们想知道每个国家有多少种水果，那么我们可以通过如下SQL语句来完成：
SELECT COUNT(*) AS "水果种类" , ProductPlace AS "出产国" FROM table GROUP BY ProductPlace
这个SQL语句就是使用了Group By + 分组字段的方式，那么这句SQL语句就可以解释成“我按照出产国家(ProductPlace)将数据集进行分组，然后分别按照各个组来统计各自的记录数量。”
值得注意的是结果集中有两个返回字段，一个是ProductPlace(出产国), 一个是水果种类。
如果我们这里水果种类不是用Count(*)，而是类似如下写法的话：
SELECT FruitName,ProductPlace FROM table GROUP BY ProductPlace
那么SQL在执行此语句的时候会报如下的类似错误： 选择列表中的列‘T_TEST_FRUITINFO.FruitName‘无效，因为该列没有包含在聚合函数或GROUPBY子句中。
这就是我们需要注意的一点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中。 将Group By操作想象成如下的一个过程，首先系统根据SELECT 语句得到一个结果集，如最开始的那个水果、出产国家、单价的一个详细表。然后根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成了一条记录。这个时候剩下的那些不存在于Group By语句后面作为分组依据的字段就有可能出现多个值，但是目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的，所以这里就需要通过一定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。这就是为什么这些函数叫聚合函数(aggregate functions)了。
常见的聚合函数如下表：
| 函数 | 作用 | 支持性 |
|---|---|---|
| sum(列名) | 求和 | |
| max(列名) | 最大值 | |
| min(列名) | 最小值 | |
| avg(列名) | 平均值 | |
| first(列名) | 第一条记录 | 仅Access支持 |
| last(列名) | 最后一条记录 | 仅Access支持 |
| count(列名) | 统计记录数 | 注意和count(*)的区别 |
Group By All [expressions] ：
Group By All + 分组字段, 这个和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了一个关键字ALL。这个关键字只有在使用了where语句的，且where条件筛选掉了一些组的情况才可以看出效果。
如果使用ALL关键字，那么查询结果将包括由GROUP BY子句产生的所有组，即使某些组没有符合搜索条件的行。没有ALL关键字，包含GROUPBY子句的SELECT语句将不显示没有符合条件的行的组。
首先我们不使用带ALL关键字的Group By语句：
SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM t WHERE(ProductPlace<>‘Japan‘) GROUP BY ProductPlace
那么在最后结果中由于Japan不符合where语句，所以分组结果中将不会出现Japan。
现在我们加入ALL关键字：
SELECT COUNT(*) AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM t WHERE(ProductPlace<>‘Japan‘) GROUP BY ALL ProductPlace
重新运行后，我们可以看到Japan的分组，但是对应的“水果种类”不会进行真正的统计，聚合函数会根据返回值的类型用默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。
GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP：
这个暂时没看，不过想看的话 可以看看这两个，两位都做了总结： http://www.cnblogs.com/glaivelee/archive/2010/11/19/1881381.html http://blog.csdn.net/dreamwbt/article/details/53437118
Group By 和 Having, Where ,Order by语句的执行顺序：
当同时含有where子句、group by 子句 、having子句及聚集函数时，执行顺序如下：
--执行where子句查找符合条件的数据；
--使用group by 子句对数据进行分组；对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值；最后用having 子句去掉不符合条件的组。
--having 子句中的每一个元素也必须出现在select列表中。有些数据库例外，如oracle.
--having子句和where子句都可以用来设定限制条件以使查询结果满足一定的条件限制。
--having子句限制的是组，而不是行。where子句中不能使用聚集函数，而having子句中可以。
--然后按照Order By语句对视图进行排序，这样最终的结果就产生了。只有在Order By语句中才可以使用最终视图的列名
SELECT FruitName, ProductPlace, Price, ID AS IDE, Discount FROM table WHERE(ProductPlace=‘china‘) ORDER BY IDE
这里只有在ORDER BY语句中才可以使用IDE，其他条件语句中如果需要引用列名则只能使用ID，而不能使用IDE。
8、Having与Where的区别
- where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行。
- having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。
示例8
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别 having sum(数量) > 18
示例9：Having和Where的联合使用方法
select 类别, SUM(数量)from A where 数量 gt;8 group by 类别 having SUM(数量) gt; 10
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