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去重sql前沿信息_去重sql语句distinct(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

去重sql

零基础SQL学习计划：第二天内容详解 𐟓… 第二天学习内容： 1️⃣ WHERE语句筛选数据语法：SELECT 字段 FROM 表 WHERE 条件运行顺序：FROM→WHERE→SELECT 注意：条件中的文本要用英文单引号。 2️⃣ GROUP BY去重合并数据语法：SELECT 字段 FROM 表 WHERE 条件 GROUP BY 字段运行顺序：FROM→WHERE→GROUP BY→SELECT 要点：单独使用GROUP BY相当于在SQL中创建透视表，并对纬度进行去重；GROUP BY后可以用数字代表SELECT后的字段（1代表第一个字段，2代表第二个字段…）；也可以用DISTINCT删除重复值去重（在SELECT后）。 3️⃣ 聚合函数求和、计数、平均、极值函数：SUM(), COUNT (), AVG(), MAX(), MIN() 要点：SELECT后需要有作为聚合依据的非聚合字段，和进行聚合运算的聚合字段（类似于Excel数据透视表的结构）；COUNT函数可以用COUNT (DISTINCT 字段 )进行去重计数。 4️⃣ 结合Excel数据透视表，理解SQL的数据聚合原理。

SQL第二天：练语句结构嘿，大家好！今天是周末，虽然和对象有点小争执，但我还是决定继续学习SQL。𐟘Š 𐟓– 第二天的学习重点是SQL语句结构的练习。 𐟔 练习1: SELECT + FROM + WHERE 这个语句的核心是对目标数据表（FROM）中的特定条件（WHERE）进行数据查询。记住，筛选条件通常放在英文单引号内哦！ 𐟔 练习2: SELECT + FROM + WHERE + GROUP BY 在这里，GROUP BY可以对SELECT后的非聚合字段进行分组去重。它不仅可以创建透视表，还能对维度进行去重。去重的方法除了DISTINCT，还可以用GROUP BY直接分组去重。常用的聚合函数有SUM、AVG、MAX、MIN和COUNT，分别返回某列的平均数、最大值、最小值和行数。 ⚠️ 注意事项：GROUP BY后面必须有所有作为聚合依据的非聚合字段。 𐟒ᠧ𛓦Ÿ前，给大家留几个问题，欢迎大家多多提出宝贵意见： Q1: WHERE子句中模糊筛选通常使用什么？ Q2: WHERE子句支持哪些筛选逻辑？ Q3: GROUP BY和聚合函数必须同时出现吗？希望大家都能在学习SQL的道路上不断进步！加油！𐟒ꀀ

SQL常用语句详解：去重、排序、查询 1. 𐟓Š 常用函数 count函数：统计符合条件的记录数，count(*)统计表中的记录总数，count(字段名)统计指定字段不为null的记录数。 max函数：返回所选字段的最大值，用法是max(字段名)。 min函数：返回所选字段的最小值，用法是min(字段名)。 avg函数：返回所选字段的平均值，用法是avg(字段名)。 sum函数：返回所选字段的合计值，用法是sum(字段名)。 𐟔„ 排序方式正序（升序）ASC（默认）：select * from student order by student_id ASC 倒序 DESC：select * from student order by student_id DESC 多列排序：当第一列的值相同时，再通过第二列的内容进行排序，例如：select * from student order by student_id, student_name DESC 𐟚€ 连接方式 inner join 内连接：取两个表同时满足条件的数据，即交集。 left join 左连接：左表中所有数据+右表中符合条件的数据。 right join 右连接：右表中所有数据+左表中符合条件的数据。 𐟓š 去重语句 distinct：对结果进行去重，不是对name进行去重，例如：select distinct name from student。 𐟓‘ 限制查询结果 limit：例如查询前三名，select * from student limit 3。

𐟔 UNION ALL的用法大揭秘！ 𐟤” 你是否对SQL中的UNION ALL感到困惑？别担心，今天我们就来深入探讨它的用法！ 𐟒᠕NION ALL的作用是合并两个或多个SELECT语句的结果集，且它会包含所有的结果，不会进行去重和排序操作。这使得它在没有去重的前提下，执行效率要比UNION更高哦！ 𐟓 举个例子，如果我们有两个表：员工表emp和职位表job，想要找出工资大于2500或职位是MANAGER的人，就可以使用UNION ALL来实现。 𐟑‡ 看看这个查询： ```sql SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE sal>2500 UNION ALL SELECT ename, sal, job FROM job WHERE job='MANAGER'; ``` 输出结果会包括所有符合条件的数据，即使有些数据在两个表中都存在，UNION ALL也会将它们全部列出。 𐟒𜠦˜露是很方便呢？现在你对UNION ALL有了更深入的了解，快去试试吧！

𐟓Š SQL查询：找出连续登录7天的用户假设我们有一张用户登录信息表user_login_info，表中包含用户id（uid）和登录时间（login_time）两个字段。我们需要统计连续登录7天的用户。以下是详细的SQL查询步骤： 1️⃣ 首先，使用rank()函数对用户的登录时间进行排序，确保结果是一个连续的序列。 2️⃣ 接着，计算登录时间与排序序号的差值，得到一个日期。 3️⃣ 然后，按用户id和排序序号分组去重，统计每个用户的登录天数，并过滤出登录天数等于7天的用户。具体SQL语句如下： 𐟓 ```sql SELECT user_id, login_time, RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) AS RANK FROM user_login_info ORDER BY user_id, login_time; ``` 𐟓 ```sql SELECT user_id, RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) AS RANK, COUNT(1) AS rn_num FROM user_login_info GROUP BY user_id, RANK; ``` 𐟓 ```sql SELECT user_id, RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) AS RANK, COUNT(1) AS rn_num, login_time - RANK AS rn FROM user_login_info; ``` 𐟓 ```sql SELECT user_id, rn, COUNT(1) AS rn_num FROM (SELECT user_id, login_time - RANK AS rn, COUNT(1) AS rn_num FROM user_login_info GROUP BY user_id, RANK) T1 GROUP BY user_id, rn; ``` 𐟓 ```sql SELECT user_id, rn, COUNT(1) AS rn_num FROM (SELECT user_id, login_time - RANK AS rn, COUNT(1) AS rn_num FROM user_login_info GROUP BY user_id, RANK) T1 WHERE rn = 7; -- 过滤出连续登录7天的用户 ``` 通过以上步骤，我们可以找出连续登录7天的用户，并统计他们的登录天数。

SQL基础查询与去重技巧总结在处理数据表查询时，掌握基本的SQL操作至关重要。以下是五种基础的查询操作，帮助你轻松处理数据：四则运算 𐟧 你可以在SELECT语句中使用加、减、乘、除等四则运算。例如： ```sql SELECT 列1 + 1000, 列2 * 12 FROM 表1; ``` 排序 𐟓Š 使用ORDER BY语句可以按升序（ASC）或降序（DESC）对结果进行排序。例如： ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC; ``` 筛选 𐟎 通过LIMIT语句可以筛选特定行数的数据。例如，要筛选第1行到第5行的数据，可以这样写： ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC LIMIT 0,5; ``` 去重 𐟔„ 使用DISTINCT关键词可以去除重复的行。例如： ```sql SELECT DISTINCT column FROM table1; ``` 字集连接组合 𐟌 使用CONCAT或CONCAT_WS函数可以将多个列的值连接成一个字符串。例如： ```sql SELECT CONCAT_WS(“,“, 列1, 列2, ...) FROM 表1; ``` 条件查询 𐟔 通过WHERE语句可以进行各种条件的查询：比较逻辑运算 𐟓 例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 > x; ``` 逻辑运算 𐟧銠例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE NOT (column1 > x AND column2 <> y); ``` 范围查询 𐟓 例如： ```sql SELECT DISTINCT column2 FROM 表1 WHERE column2 BETWEEN x AND y; ``` 空值查询 𐟌€ 例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 IS NULL; ``` 模糊查询 𐟔 使用LIKE关键词可以进行模糊匹配。例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘%x%’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘x_’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘__’; ``` 通过这些基础的SQL查询操作，你可以轻松处理各种数据表查询需求。

SQL转Pandas秘籍𐟔娽𛦝𞤸Š手嘿，大家好！今天我要分享一个超级实用的秘籍，帮助你们轻松转换SQL和Pandas的语法。无论你是从SQL转Pandas，还是从Pandas转SQL，这篇文章都能帮你快速上手。首先，让我们来看看一些常用的SQL语句和它们在Pandas中的对应操作： SELECT: 对应Pandas中的选择数据 FROM: 对应Pandas中的指定数据源 GROUPBY: 对应Pandas中的分组操作 ORDERBY: 对应Pandas中的排序操作 HAVING: 对应Pandas中的筛选分组后的数据 COUNT(): 对应Pandas中的计数操作 DISTINCT: 对应Pandas中的去重操作 WHERE: 对应Pandas中的筛选操作 BETWEEN: 对应Pandas中的范围筛选 IN(): 对应Pandas中的多值筛选这些语句在SQL和Pandas中的基本用法非常相似，掌握这些转换技巧，你就能轻松应对各种数据分析任务啦！如果你还有其他问题或者想了解更多，欢迎在评论区留言哦！我会尽力解答大家的疑问。希望这篇秘籍对你们有帮助，祝大家数据分析之路顺利！𐟓ˆ✨

SQL执行顺序详解：从基础到高级 SQL语法顺序： SELECT（DISTINCT） FROM JOIN ON WHERE GROUP BY ORDER BY HAVING LIMIT SQL执行顺序： FROM：首先确定从哪些表获取数据。 JOIN：通常需要关联多张表。 ON：连接条件。 WHERE：筛选条件。 GROUP BY：分组整合语句。 HAVING：对分组后的结果进行过滤，功能类似于WHERE，但用于分组后的数据。 SELECT：选择需要展示的列，或者经过计算加工新产生的列。 DISTINCT：对结果数据进行去重处理。 ORDER BY：对以上结果数据进行排序。 LIMIT：显示数据行数，形成最终结果集。

SQL进阶：跨表查询与连接类型详解 𐟓… 学习目标 1️⃣ 掌握使用 ON 语句进行跨表查询 2️⃣ 了解 JOIN 的多种类型 𐟓Œ 学习要点 ✅ 在 MySQL 中，通过 JOIN 连接表格，形成一张虚拟表，然后进行后续操作。 ✅ 内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全连接（FULL JOIN）是表连接的四种方式，其中内连接可以简写为 JOIN。 ✅ MySQL 不支持全连接，如果需要实现全连接，可以使用 UNION 将两次通过左连接和右连接得到的表连接在一起。 ✅ UNION ALL 不去重且不排序，而 UNION 会对结果去重并按字段排序。UNION ALL 的效率比 UNION 高。 ✅ 在进行多表连接时，要为表命名，避免使用字母如 abc 命名。

𐟓Š SQL查询用户连续登录天数的技巧在数据分析中，计算用户的连续登录天数是一个常见的需求。以下是使用SQL查询实现这一目标的步骤： 1️⃣ 用户活跃日期去重确保每个用户在同一天只记录一次活跃行为。 2️⃣ 窗口函数按日期排序使用row_number()函数，以user-id分组，按日期升序排序，得到每个用户按照日期升序的排名。这样，连续的日期会得到连续的排名。 3️⃣ 确定连续日期的分组利用date_sub函数将当前日期active_date和当前的排序值rnk相减，得到一个新的列date_strat，将同一日开始连续登录的分为一组。 4️⃣ 根据分组列计算连续天数最后，根据需求进行聚合和筛选，例如找出最大登录天数大于等于2天的用户。通过这些步骤，你可以轻松计算用户的连续登录天数。

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