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sql去重前沿信息_sql去重关键字(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

sql去重

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。

𐟔 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！

怎么用group by 全字段去重大家好！今天我们来聊聊SQL中的WHERE和HAVING子句，这两个子句在数据筛选中扮演着重要角色。首先，让我们回顾一下昨天的内容，我们讨论了SQL的书写顺序和运行顺序，特别是Window function的运行顺序在WHERE和HAVING之后，以及为什么我们无法在原查询中进一步筛选Window function的输出值。那么，什么是WHERE和HAVING的区别呢？简单来说，WHERE是在数据聚合前对行进行筛选，而HAVING是在数据聚合后对组进行筛选。这也解释了为什么SQL的运行顺序是WHERE -> GROUP BY -> HAVING。举个例子，假设Alex所在的学校有5000个学生。Alex想先用WHERE子句筛选出身高在160以上的学生，结果筛选出3500人。然后他用GROUP BY子句将这些学生根据班级分组。接着，Alex又想到要去掉身高160以上但不足10人的班级。这时，他需要使用HAVING子句进行进一步的筛选。再比如，WHERE子句相当于在Excel中进行第一步初筛，而HAVING子句则是在数据透视之后，对聚合的数据透视表进行筛选。希望这些解释能帮助大家更好地理解WHERE和HAVING的区别。如果还有什么疑问，欢迎留言讨论！

如何通过沃尔玛销售分析提升数据分析技能？ 𐟌Ÿ 如果你正在寻找数据分析师的职位，那么这个沃尔玛销售分析项目绝对是你必做的练习！ 𐟓Š 这个项目基于真实的销售数据，通过深入分析Walmart在不同城市的销量、客户偏好和支付方式等信息，挖掘出提升收入的策略，解决21个业务问题。 𐟔 通过这个项目，你可以： 𐟒𛠦•𐦍…洗与SQL查询：掌握数据清洗、去重、格式处理等基础操作，提升SQL查询效率，更快获取有效信息。 𐟓Š 数据可视化：学会用图表展示分析结果，增强数据解读和报告能力，让你的分析更具说服力。 𐟤” 商业洞察力：通过销售趋势和客户偏好分析，积累数据驱动的商业洞察经验，为实际业务提供优化建议。 𐟓ˆ 项目经验：完整参与从数据收集到分析、汇报的项目流程，积累真实问题解决的经验，为求职加分。 𐟒𜠦œ‰了这个项目，你可以提升数据分析技能，不论是数据处理、数据可视化还是解读业务洞察。

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。

𐟚€ 掌握SQL基本语法，一招搞定！ 𐟌Ÿ 许多初学者在学习SQL时，往往会直接背诵固定的语法结构，如“select+from+where+group by”。然而，这种机械记忆的方式往往无法真正理解语句的执行顺序和逻辑。 𐟌 为了更深入地理解SQL语法，我们可以结合Excel的操作来学习。通过在脑海中想象SQL语句在Excel中的操作步骤，再将它们与对应的SQL语句进行比较，这样可以更直观地理解SQL的运行原理。 𐟓 以下是SQL语句的运行顺序和原理： 1️⃣ 运行顺序：from -> where -> group by -> having -> select -> order by -> limit。 2️⃣ 运行原理：首先，根据“from”找到目标表格；然后，通过“where”筛选出所需的数据字段；接着，创建透视表，将“group by”后的字段添加到“行”，进行分组去重；再根据“having”后的条件进行聚合运算并筛选；最后，运行“select”，在透视表中查询非聚合字段，若有聚合字段，则添加值并计算。 𐟓Š 通过这种方式，我们可以更清晰地理解SQL语句的执行过程，从而更好地掌握SQL的基本语法。

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。

𐟓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。

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。

𐟓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。

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