use db_sqlserver2   select 姓名, 工资, 面积, 金额, (工资+金额/1000) as 实发工资 from 职工,仓库, 订购单       where 职工.职工号=订购单.职工号 and 职工.仓库号=仓库.仓库号     2： [sql] view plain copy     select 姓名,工资,金额 from 职工,订购单 where 姓名 like '%平%' and 职工.职工号 = 订购单.职工号 order by 工资 desc           3： [sql] view plain copy     select 姓名,工资,金额 from 职工,订购单 where 姓名 like '%平%' and 职工.职工号 = 订购单.职工号 order by 工资 desc, 金额 desc                4： [sql] view plain copy     select 姓名, 工资, 城市, (select AVG(工资) from 职工) as 平均工资 , (工资-(select AVG(工资) from 职工)) as 与平均工资之差   from 职工, 仓库 where 仓库.仓库号=职工.仓库号       5：带保存功能的多表连接查询     在SQL语句中，利用into语句可以把查询到的结果保存成一张新表，然后再对新表进行数据信息查询。      [sql] view plain copy     select 仓库.仓库号, 城市, 面积, 姓名, 工资, 金额 into 多表连接产生的新表 from 仓库, 职工, 订购单    where 仓库.仓库号=职工.仓库号 and 职工.职工号=订购单.职工号     [sql] view plain copy     select * from 多表连接产生的新表     //查看不同仓库中的所有职工的仓库号、平均销售金额、最大销售金额、最小销售金额、最大销售金额与最小销售金额之差的信息 [sql] view plain copy     select 仓库号, AVG(金额) as 平均销售金额, MAX(金额) as 最大销售金额, MIN(金额) as 最小销售金额,    (MAX(金额) - MIN(金额)) as 最大金额与最小金额之差 from 多表连接产生的新表 group by 仓库号;     可以把分组查询结果再生成一张新表 [sql] view plain copy     select 仓库号, AVG(金额) as 平均销售金额, MAX(金额) as 最大销售金额, MIN(金额) as 最小销售金额,    (MAX(金额) - MIN(金额)) as 最大金额与最小金额之差 into 分组查询产生的新表    from 多表连接产生的新表 group by 仓库号;        select * from 分组查询产生的新表     6： 内连接查询(inner join)     使用比较运算符对表之间的某些数据进行比较，并列出这些表中与连接条件相匹配的数据行。      [sql] view plain copy     select 姓名, 城市 from 仓库 inner join 职工 on 职工.仓库号=仓库.仓库号        多表的内连接查询     [sql] view plain copy     select 城市,面积, 姓名, 工资, 金额 from 仓库        inner join 职工 on 职工.仓库号=仓库.仓库号     inner join 订购单 on 职工.职工号=订购单.职工号     and 工资>1800 and 面积<1000 and 金额 != 16600         7：左连接查询(left join)       除满足连接条件的记录显示外，第一张表中不满足条件的记录也显示在结果集中。      [sql] view plain copy     select 姓名, 城市 from 仓库       left join 职工 on 职工.仓库号=仓库.仓库号 and 城市 is not null and 姓名 like '%王%'     [sql] view plain copy     select 城市, 面积, 姓名, 工资, 金额 from 仓库       left join 职工 on 职工.仓库号 = 仓库.仓库号      left join 订购单 on 职工.职工号=订购单.职工号      and 工资>1800 and 面积<1000 and 金额!=16600           在第一个left join左连接中，第一张表是仓库表，第二张表是职工表，在第二个left join左连接中，第一张表是职工表，第二张表是订购单表   8：右连接查询       除满足连接条件的记录显示外，第二张表中不满足条件的记录也显示在查询结果集中       [sql] view plain copy     select 姓名, 城市 from 仓库    right join 职工 on 职工.仓库号=仓库.仓库号 where 城市 is not null and 姓名 like '%王%'      [sql] view plain copy     select 城市, 面积, 姓名, 工资, 金额 from 仓库       right join 职工 on 职工.仓库号=仓库.仓库号      right join 订购单 on 职工.职工号=订购单.职工号      and 工资>1500 and 面积<1000 and 金额!=16600     [sql] view plain copy     select 城市, 面积, 姓名, 工资, 金额 from 仓库       right join 职工 on 职工.仓库号=仓库.仓库号      right join 订购单 on 职工.职工号=订购单.职工号      <span style="color:#ff0000;">where</span> 工资>1500 and 面积<1000 and 金额!=16600   把and关键字换为where关键字后的效果图，会发现那些无用的数据没有了   9：全连接查询     除满足连接条件的记录显示外，两张表中的不能满足条件的记录也显示在查询结果集中      [sql] view plain copy     select 姓名,城市 from 仓库 full join 职工 on 职工.仓库号=仓库.仓库号 and 城市 is not null and   姓名 like '%王%';         集合的交、并、差运算查询 为了进行并、交、差运算，要求运算的两个查询结果具有相同的字段个数，并且对应的字段的值要出自同一个值域，即具有相同的数据类型和取值范围  10：并运算(union)          主要将两个或者更多个查询的结果组合为单个结果集，该结果集包含联合查询中的全部查询的全部行          [sql] view plain copy     select 仓库号 from 仓库 where 城市='北京'   union   select 仓库号 from 职工 where 工资>2000     [sql] view plain copy     select 仓库号 from 仓库 where 城市='北京'   union   select 仓库号 from 职工 where 工资>2000      select distinct 仓库.仓库号 from 仓库, 职工 where 仓库.仓库号=职工.仓库号 and (城市='北京' or 工资>2000)         使用union all 保留重复行 [sql] view plain copy     select 仓库号 from 仓库 where 城市='北京'   union all   select 仓库号 from 职工 where 工资>2000     11：交运算(intersect)   可以将两个select语句的查询结果通过交运算合并成一个查询结果     [sql] view plain copy     select 仓库号 from 仓库 where 城市='北京'   intersect   select 仓库号 from 职工 where 工资>2000     [sql] view plain copy     select distinct 仓库.仓库号 from 仓库, 职工 where 城市='北京' and 仓库.仓库号=职工.仓库号 and 工资>2000         12：差运算(except)      可以计算两个select查询结果之间的数据差，即返回在一个查询结果中存在，但在另一个查询结果中不存在的所有行。      [sql] view plain copy     select 仓库号 from 仓库 where 城市='北京'    except    select 仓库号 from 职工 where 工资>2900     [sql] view plain copy     select 仓库号 from 仓库 where 城市='北京' and 仓库号 not in(select 仓库号 from 职工 where 工资>2900)    

Data base： 长期存储在计算机内，有组织的，可共享的大量数据集合。基本特征：永久存储，可共享，有一定的物理和逻辑结构。 Data base manage system（DBMS）；用户和os之间的一层数据管理软件。 1、提供数据操纵语言DML对数据库增删改查 2、数据库的建立和维护 3、提供数据控制功能；在数据库建立，运行和维护时，DBMS管理数据的安全性，完整性，并发控制和故障的系统恢复，（也就是数据库的事务管理和运行管理） 4、与其它软件系统通信 Data base system（DBS）；引入数据库的计算机系统。 数据库分几层，并简述，类似的问题很容易很容易考到，那就是关于据库系统的三级模式和两级映像的问题，这里系统的说下，包括它的作用和目的。 说到模式和映像，先说说DBS的结构；（两种角度看，分清楚条理） 1、从DBMS看； DBS采用三级模式结构，那就是外模式，模式，内模式三级。这是DBMS的内部结构。主流DB在结构上都具有这三个相同的特征，即采用三级模式并且还提供两级映像功能。 那么到底什么是数据库里的模式（schema）呢？ 模式也叫逻辑模式，是对DB中全体数据的逻辑结构和特征的总体描述，位于DBS的中间层，不关乎物理实现也不关乎应用程序或者程序语言，仅仅涉及到对型（下一个问题回答什么是型）的描述。是数据在逻辑上的视图，记住：一个DB只有一个模式。模式的一个具体值为一个实例（instance）,一个模式可以多个实例。 比如：学生选课系统的数据库模式中，包含全体学生记录、选课记录。那么2014年的学生数据库是一个实例，包含了14级的所有学生的记录。同样2013级的学生也是一个实例。各年级学生是动态变化的但是选课系统的数据库模式是不变的。DBMS提供模式描述语言（模式DDL） 还有一个是外模式（也叫external schema、子模式，用户模式）； 用户（也就是程序员和使用者）最终看到和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是和某个应用有关的数据的逻辑表示。通常是模式的子集。一个数据库可以有多个外模式，因用户不同，故外模式的描述也不同。同一个外模式可以让某个用户的多个应用系统使用，但是一个应用系统只能使用一个外模式。 （PS：这是保证数据安全性的一个有力措施，每个用户只能看见自己对应的外模式的数据！DBMS提供子模式描述语言（子模式DDL）来严格定义子模式）。 最后一个是内模式（也叫internal schema,存储模式，storage schema）； 一个DB只有一个内模式，关乎数据的物理结构和存储方式。DBMS提供内模式描述语言（内模式DDL，或者存储模式DDL）来严格定义内模式。 接下来说完了三级模式，那么很有必要继续说下数据库的二级映像功能和数据独立性； 为在数据库系统内部实现3个层次的联系和转化，DBMS提供了三级模式间的两层映像。他们有效组织管理数据，提高了数据库的逻辑独立性和物理独立性。 外模式/模式映像； 同一个模式可有任意多个外模式，每一个外模式在DBS中都对应有（局部逻辑结构）外模式/模式映像，它定义了对应关系。当模式改变（如增加新关系，属性，改变数据类型等），DBA可以对外模式/模式映像做相应改变，使外模式不变，应用程序根据数据的外模式编写，所以应用程序不必修改，实现了数据和应用程序的逻辑独立性。 模式/内模式映像； 一个DB只有一个模式，并且只有一个内模式，故模式/内模式映像唯一。它定义全局逻辑结构和物理存储的对应关系，DB存储结构变化（内模式变化），DBA对模式/内模式映像相应做修改实现模式不变，从而应用程序不变，就保证数据和应用程序的物理独立性。 数据库系统的三级模式和两级映像的小结： 中间模式（概念模式）相对稳定的反映数据的结构和属性关系，是DB的关键和中心，全局的逻辑结构，独立于其他层次，故设计DB模式结构时应先确定DB逻辑模式。 模式的实例是动态反映数据的时效性。定义模式时要考虑逻辑结构，还要考虑数据的联系，考虑数据的安全性完整性。 内模式独立于用户视图（外模式），依赖全局逻辑结构（模式），组织存储数据实现存储时提高空间和时间效率 外模式面向具体应用，独立于存储设备（内模式），应用的较大修改导致外模式变动，故设计外模式要考虑扩展性。特定应用程序是在外模式数据结构上编制的，依赖于外模式，独立于模式和内模式，不同的应用可以公用一个外模式。 二级映像保证DB外模式稳定性，是在底层保证应用程序稳定性，除非应用自身变化，否则不会修改。数据和程序的独立性使数据定义和描述从应用分离，由于数据存取是DBMS管理，用户不必考虑存取细节，简化程序编制减少程序的维护和修改。 DBS的三级模式结构是对数据的三个抽象级别，用户级对外模式，概念级对概念模式，物理级对内模式，不同级别用户对数据库形成不同视图。如下图： PS：视图广义指观察、认识和理解数据的范围、角度和方法。 还有个经常问的问题，那就是关于E-R图的。这里详细说说，基本可以解答所有关于E-R的问题。 为了更好的理解和复习，先从数据模型（数据库系统核心和基础）说起；（两大类）对现实世界的模拟，分为两个层次（现实对象的两步抽象过程） 1，概念模型（也叫信息模型）； 在数据库设计阶段，由设计员按照用户观点建模实现对现实世界的概念抽象。 2，逻辑和物理模型； 逻辑模型包括网状，层次，关系，对象模型等，由设计人员按照计算机观点建模实现概念模型到适应某DBMS的逻辑模型的转变。再由DBMS完成逻辑到物理模型的转变。而物理模型是数据最底层的抽象，描述数据的存储方式和方法。 数据模型中的值和型（Type-Value）； 型是对某类数据的结构和属性的描述，如学生记录定义为（姓名，性别，出身年，籍贯，专业）这样的一条记录型，而记录型的记录值为（黎明，男，1990，河北，mse） 数据模型的组成要素；（三个） 1、数据结构；（静态描述）描述数据库的组成对象和关系。根据数据结构来对DB分类。非关系模型（层次，网状），关系模型（关系），面向对象模型（对象）。 2、数据操作；（动态描述）增删改查 3、数据的完整性和约束； 概念模型用途； 1、对现实的信息世界建模，是现实到机器的中间层。 2、数据库设计工具 3、数据库设计人员和用户交流的语言 概念模型要求；简单清晰的语义，直接易懂的表达。 概念模型（信息世界）的基本概念； 1、实体（entity）；客观存在并且可以区分的具体事物或者抽象概念。 2、属性（attribute）；entity具有的某个特性，如（黎明，男，1990，江苏，mse）描述实体 3、码（key）；唯一的标识实体的属性集！如学生学号。 4、域（domain）；属性的取值范围，如学号的域为几位整数。姓名的域为字符串集合。 5、实体型（entity type）；由实体名和属性名集合来刻画的同类实体称为实体型。如一个具体的学生（黎明，男，1990，江苏，mse），学生这种类型的实体型为；学生（姓名，性别，出身年，籍贯，专业） 6、实体集（entity set）；同一类型的实体的集合。如全体学生。 7、联系（relationship）；现实世界事物的联系在信息世界反映为实体的联系 联系的分类（根据联系的实体数量）；一个实体，两个实体和多个实体，一般都是问的两个实体的联系，那么可分为三类（实体集A对实体集B）； 1：1；A的每一个实体在B中最多有一个实体与之联系，当然也可以没有，反之亦然（相互的）。例如；一个学校只有一个校长，而此校长只是这一个学校的校长。 1：N；A的每个实体，在B中有N个实体和它对应，反之B中的每个实体在A中只有一个和他对应。例如；一个班级有多名学生，而这每个学生只能是在这一个班里学习。 N:M；A的每个实体在B中，有N个对应，反之，B的每个实体在A中也有M个对应 例如；一门课程可以同时有多个学生选修，同时一个学生也可以同时选择多门课程。 熟悉了以上理论，自然可以引入到ER图，即概念模型的一种表示方法：那就是问到的E-R图，也叫作（entity-relationship）实体关系图 实体-关系图(Entity-Relation Diagram)定义： 用来建立数据模型，在数据库系统概论中属于概念设计阶段，形成一个独立于机器，独立于 DBMS 的 ER 图模型。通常将它简称为 ER 图，相应地可把用 ER 图描绘的数据模型称为 ER 模型。ER 图提供了表示实体（即数据对象）、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。 构成 E-R 图的基本要素是实体、属性和关系，其表示方法为： 实体的属性；椭圆表示，和实体用无向边连接 联系；用菱形表示，框里写联系的名称，无向边连接实体且在无向边旁边写明联系的类型。 联系的属性；联系本身也可以具有属性，比如学生和课程的联系是学习，学习是联系名，联系类型是N：M，联系的属性是学习成绩同样是椭圆表示，无向边连接。 一对多联系； 比如课程的每个实体可由多个老师教，可以有多本参考书。而每个老师只教一门课，每本参考书只对应一门课。 多对多联系； 比如每个供应商可以提供给多个项目多种零件，每个项目可以使用多个供应商的零件，每种零件可以由不同供应商供给。 单个实体型内的联系；（3类，一对一，一对多，多对多） 例子；职工实体型之间，存在领导和被领导的关系，一个职工由一个领导直接管理，而一个领导可以管理多名职工。属于1对多联系。 数据库设计工具powerDesigner介绍： powerDesigner是sybase公司推出的图形化企业级数据建模和数据库设计工具，（包含了数据库设计的全过程）可以设计业务处理模型，数据流程图，概念模型，物理模型，支持概念模型转为物理模型，由物理模型自动生成数据库脚本，支持主流的关系数据库和应用开发平台。 可以手动先画ER图，再由powerDesigner设计CDM（conceptual data model）模型。 关于二维表和表项 数据库领域常用的逻辑数据模型：层次，网状，关系，面向对象，对象关系模型。其中层次和网状为格式化模型（早期使用），最主要的是关系模型，在用户看来关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表（行/列）。此二维表对应一个关系（relation）。关系模型数据结构单一，建立在了集合代数的基础上。 关系模型数据结构的非形式化定义（形式化定义是数学上的定义）； 关系模型的数据结构：注意；关系不是联系！不要和以前的ER图的联系混了。 表中的元组；表中的一行是一个元组（tuple）。 表中的属性；表中的一列是一个属性（attribute），属性的名字就是列名。 表中的码（key码键），唯一确定一个元组的属性组。如学号唯一确定一个学生。 域；属性的取值范围，如年龄在1-120等 分量；元组的一个属性值。 关系模式；对关系（表）的描述，一般格式：关系名（属性1，属性2，属性……属性n） 关系模型数据结构的形式化定义（基于数学方法）； 域（Dmain）；一组具有相同数据类型的值的集合。如自然数，整数等。 笛卡尔积（Cartesian product）；域上的一种集合运算，给定一组域D1,D2,D3……DN，可以相同，则笛卡尔积为；D1×D2×…×Dn={（d1，d2，…，dn）|di∈Di，i=1，2，…，n}，其中每个元素（d1，d2，…，dn）叫做一个n元组（元组），每个元组的每一个值叫分量。 笛卡尔积可以表示一个二维表，表中每行对应一个元组，每列对应一个域。元组总数目等于笛卡尔积的基数连乘。 关系（relation）；一组域D1,D2,D3……DN的笛卡尔积的有限子集（元素子集也就是n元组）叫做在这组域上的关系。记作；R（D1,D2,D3……DN），R为关系名，n是关系的目或度。 属性（attribute）；一个关系就是一个二维表（反之未必），每列对应一个域，因为域可以相同，为了区分给列起名，为属性。 侯选码（candidate key）；关系中某一属性组的值能唯一确定一个元组则该属性组为侯选码。 主码（primary key）；多个侯选码里选一个 主属性；侯选码的各个属性 非主属性；不含在侯选码中的属性 全码（all key）；关系模式的所有属性都是侯选码的情况下叫全码。 关系（二维表）的类型； 1、基本关系（基本表或基表）；实际存在的表，实际存储数据的逻辑表示。 2、查询表；查询结果对应的表 3、视图表；是虚表，由基本表或其他视图表导出的表，不对应实际存储的数据。 基本关系（基本表）的6条性质； 1、每列同质，必须来自同一个域，数据类型同。 2、不同列可以出自同一个域（域可重复），但是不同列的属性名要不同。 3、列序任意。（随意插新属性，一般后插入） 4、任意两个元组的侯选码不同（否则无法标识唯一元组！理解）。 5、行序任意。 6、分量必须取原子值（数据项不可分）。 再来谈谈关系模式； 关系模式是型，关系是值，关系模式是对关系的描述，是静态的稳定的。关系的本质是一个二维表，一个元组就是该关系涉及的属性集的笛卡尔积的一个元素，关系是元组的集合，关系是关系模式在某一时刻的状态，动态的，随时间不断变化的。 关系模式的形式化表现： R（U，D，dom，F），R（relation）关系名，U组成该关系的属性名集合，D属性组U中属性所来自的域，dom属性向域的映象集合，F属性间的数据依赖关系集合。 关系型数据库; 在一个给定的应用领域中，所有实体间联系的关系的集合构成一个关系数据库。典型关系DB；oracle，mysql，sqlserver，sybase， 关系数据模型的操作（CRUD）； 增加(Create)、查询(Retrieve)（重新得到）、更新(Update)和删除(Delete)。 其中retrieve表达能力最强是最主要的部分；分为选择select，投影project，连接join，除divide，并union，差except，交intersection，笛卡尔积等，插入删除修改是数据更新，select，project，union，except，笛卡尔积是5种基本操作。 关系操作的特点；集合操作方式，操作对象和结果都是集合，非关系操作是记录。 关系数据语言的分类；关系代数语言relational algebra[ˈældʒəbrə]，关系演算语言relation calculus，介于两者之间的结构化查询语言SQL（structured query language）；丰富的查询功能，数据定义和数据控制功能（关系数据库的标准语言），用户不必了解数据的存储路径，提高了数据独立性和用户生产率。 CRUD必须满足关系的完整性约束。Crud对象是关系（若干元组的集合）。 关系模型的存储结构；实体间关系用表表示。在DBMS中一个表对应一个os文件，或者DBMS从os获得文件，再自己设计表，索引等存储结构。 关系数据模型优缺点；有严格的数学定义和约束（不同于格式化模型），概念单一；实体的联系用关系表示（表）。数据结构简单清晰，存储路径用户透明，安全保密，数据独立，并简化应用程序的开发过程。缺点就是由于存储透明，导致查询效率低，故DBMS必须优化查询请求，增加了开发DBMS的难度。 数据库的数据模型有哪几种，说出至少两种的特征 非关系模型； 层次模型：记录之间的联系通过指针实现，查找效率高。 网状模型：一个结点可以有多于一个的双亲，允许一个以上的结点无双亲。 关系模型：概念简单，结构清晰，用户易学易用（重点，前一个题论述） 面向对象模型（基本抛弃了） 对象关系模型   辛苦的劳动，转载请注明出处，谢谢…… http://www.cnblogs.com/kubixuesheng/p/4391323.html

(转)经典SQL查询语句大全 一、基础1、说明：创建数据库CREATE DATABASE database-name2、说明：删除数据库drop database dbname3、说明：备份sql server--- 创建 备份数据的 deviceUSE masterEXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'--- 开始 备份BACKUP DATABASE pubs TO testBack4、说明：创建新表create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)根据已有的表创建新表：A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only5、说明：删除新表drop table tabname6、说明：增加一个列Alter table tabname add column col type注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col)说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col)8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….)删除索引：drop index idxname注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。9、说明：创建视图：create view viewname as select statement删除视图：drop view viewname10、说明：几个简单的基本的sql语句选择：select * from table1 where 范围插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2)删除：delete from table1 where 范围更新：update table1 set field1=value1 where 范围查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙，查资料!排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc]总数：select count as totalcount from table1求和：select sum(field1) as sumvalue from table1平均：select avg(field1) as avgvalue from table1最大：select max(field1) as maxvalue from table1最小：select min(field1) as minvalue from table111、说明：几个高级查询运算词A： UNION 运算符UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。B： EXCEPT 运算符EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。C： INTERSECT 运算符INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL)，不消除重复行。注：使用运算词的几个查询结果行必须是一致的。12、说明：使用外连接A、left （outer） join：左外连接（左连接）：结果集几包括连接表的匹配行，也包括左连接表的所有行。SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.cB：right （outer） join:右外连接(右连接)：结果集既包括连接表的匹配连接行，也包括右连接表的所有行。C：full/cross （outer） join：全外连接：不仅包括符号连接表的匹配行，还包括两个连接表中的所有记录。12、分组:Group by:  一张表，一旦分组完成后，查询后只能得到组相关的信息。 组相关的信息：（统计信息） count,sum,max,min,avg  分组的标准)    在SQLServer中分组时：不能以text,ntext,image类型的字段作为分组依据 在selecte统计函数中的字段，不能和普通的字段放在一起；13、对数据库进行操作： 分离数据库： sp_detach_db; 附加数据库：sp_attach_db 后接表明，附加需要完整的路径名14.如何修改数据库的名称:sp_renamedb 'old_name', 'new_name' 二、提升1、说明：复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b) (Access可用)法一：select * into b from a where 1<>1（仅用于SQlServer）法二：select top 0 * into b from a2、说明：拷贝表(拷贝数据,源表名：a 目标表名：b) (Access可用)insert into b(a, b, c) select d,e,f from b;3、说明：跨数据库之间表的拷贝(具体数据使用绝对路径) (Access可用)insert into b(a, b, c) select d,e,f from b in ‘具体数据库’ where 条件例子：..from b in '"&Server.MapPath(".")&"\data.mdb" &"' where..4、说明：子查询(表名1：a 表名2：b)select a,b,c from a where a IN (select d from b ) 或者: select a,b,c from a where a IN (1,2,3)5、说明：显示文章、提交人和最后回复时间select a.title,a.username,b.adddate from table a,(select max(adddate) adddate from table where table.title=a.title) b6、说明：外连接查询(表名1：a 表名2：b)select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c7、说明：在线视图查询(表名1：a )select * from (SELECT a,b,c FROM a) T where t.a > 1;8、说明：between的用法,between限制查询数据范围时包括了边界值,not between不包括select * from table1 where time between time1 and time2select a,b,c, from table1 where a not between 数值1 and 数值29、说明：in 的使用方法select * from table1 where a [not] in (‘值1’,’值2’,’值4’,’值6’)10、说明：两张关联表，删除主表中已经在副表中没有的信息delete from table1 where not exists ( select * from table2 where table1.field1=table2.field1 )11、说明：四表联查问题：select * from a left inner join b on a.a=b.b right inner join c on a.a=c.c inner join d on a.a=d.d where .....12、说明：日程安排提前五分钟提醒SQL: select * from 日程安排 where datediff('minute',f开始时间,getdate())>513、说明：一条sql 语句搞定数据库分页select top 10 b.* from (select top 20 主键字段,排序字段 from 表名 order by 排序字段 desc) a,表名 b where b.主键字段 = a.主键字段 order by a.排序字段具体实现：关于数据库分页：  declare @start int,@end int  @sql  nvarchar(600)  set @sql=’select top’+str(@end-@start+1)+’+from T where rid not in(select top’+str(@str-1)+’Rid from T where Rid>-1)’  exec sp_executesql @sql 注意：在top后不能直接跟一个变量，所以在实际应用中只有这样的进行特殊的处理。Rid为一个标识列，如果top后还有具体的字段，这样做是非常有好处的。因为这样可以避免 top的字段如果是逻辑索引的，查询的结果后实际表中的不一致（逻辑索引中的数据有可能和数据表中的不一致，而查询时如果处在索引则首先查询索引）14、说明：前10条记录select top 10 * form table1 where 范围15、说明：选择在每一组b值相同的数据中对应的a最大的记录的所有信息(类似这样的用法可以用于论坛每月排行榜,每月热销产品分析,按科目成绩排名,等等.)select a,b,c from tablename ta where a=(select max(a) from tablename tb where tb.b=ta.b)16、说明：包括所有在 TableA 中但不在 TableB和TableC 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表(select a from tableA ) except (select a from tableB) except (select a from tableC)17、说明：随机取出10条数据select top 10 * from tablename order by newid()18、说明：随机选择记录select newid()19、说明：删除重复记录1),delete from tablename where id not in (select max(id) from tablename group by col1,col2,...)2),select distinct * into temp from tablename  delete from tablename  insert into tablename select * from temp评价： 这种操作牵连大量的数据的移动，这种做法不适合大容量但数据操作3),例如：在一个外部表中导入数据，由于某些原因第一次只导入了一部分，但很难判断具体位置，这样只有在下一次全部导入，这样也就产生好多重复的字段，怎样删除重复字段alter table tablename--添加一个自增列add  column_b int identity(1,1) delete from tablename where column_b not in(select max(column_b)  from tablename group by column1,column2,...)alter table tablename drop column column_b20、说明：列出数据库里所有的表名select name from sysobjects where type='U' // U代表用户21、说明：列出表里的所有的列名select name from syscolumns where id=object_id('TableName')22、说明：列示type、vender、pcs字段，以type字段排列，case可以方便地实现多重选择，类似select 中的case。select type,sum(case vender when 'A' then pcs else 0 end),sum(case vender when 'C' then pcs else 0 end),sum(case vender when 'B' then pcs else 0 end) FROM tablename group by type显示结果：type vender pcs电脑 A 1电脑 A 1光盘 B 2光盘 A 2手机 B 3手机 C 323、说明：初始化表table1TRUNCATE TABLE table124、说明：选择从10到15的记录select top 5 * from (select top 15 * from table order by id asc) table_别名 order by id desc三、技巧1、1=1，1=2的使用，在SQL语句组合时用的较多“where 1=1” 是表示选择全部    “where 1=2”全部不选，如：if @strWhere !=''beginset @strSQL = 'select count(*) as Total from [' + @tblName + '] where ' + @strWhereendelsebeginset @strSQL = 'select count(*) as Total from [' + @tblName + ']'end我们可以直接写成错误！未找到目录项。set @strSQL = 'select count(*) as Total from [' + @tblName + '] where 1=1 安定 '+ @strWhere 2、收缩数据库--重建索引DBCC REINDEXDBCC INDEXDEFRAG--收缩数据和日志DBCC SHRINKDBDBCC SHRINKFILE3、压缩数据库dbcc shrinkdatabase(dbname)4、转移数据库给新用户以已存在用户权限exec sp_change_users_login 'update_one','newname','oldname'go5、检查备份集RESTORE VERIFYONLY from disk='E:\dvbbs.bak'6、修复数据库ALTER DATABASE [dvbbs] SET SINGLE_USERGODBCC CHECKDB('dvbbs',repair_allow_data_loss) WITH TABLOCKGOALTER DATABASE [dvbbs] SET MULTI_USERGO7、日志清除SET NOCOUNT ONDECLARE @LogicalFileName sysname, @MaxMinutes INT, @NewSize INT USE tablename -- 要操作的数据库名SELECT  @LogicalFileName = 'tablename_log', -- 日志文件名@MaxMinutes = 10, -- Limit on time allowed to wrap log. @NewSize = 1  -- 你想设定的日志文件的大小(M)Setup / initializeDECLARE @OriginalSize intSELECT @OriginalSize = size FROM sysfiles WHERE name = @LogicalFileNameSELECT 'Original Size of ' + db_name() + ' LOG is ' + CONVERT(VARCHAR(30),@OriginalSize) + ' 8K pages or ' + CONVERT(VARCHAR(30),(@OriginalSize*8/1024)) + 'MB' FROM sysfiles WHERE name = @LogicalFileNameCREATE TABLE DummyTrans (DummyColumn char (8000) not null) DECLARE @Counter    INT, @StartTime DATETIME, @TruncLog   VARCHAR(255)SELECT @StartTime = GETDATE(), @TruncLog = 'BACKUP LOG ' + db_name() + ' WITH TRUNCATE_ONLY'DBCC SHRINKFILE (@LogicalFileName, @NewSize)EXEC (@TruncLog)-- Wrap the log if necessary.WHILE @MaxMinutes > DATEDIFF (mi, @StartTime, GETDATE()) -- time has not expired AND @OriginalSize = (SELECT size FROM sysfiles WHERE name = @LogicalFileName)  AND (@OriginalSize * 8 /1024) > @NewSize  BEGIN -- Outer loop.SELECT @Counter = 0 WHILE   ((@Counter < @OriginalSize / 16) AND (@Counter < 50000)) BEGIN -- update INSERT DummyTrans VALUES ('Fill Log') DELETE DummyTrans SELECT @Counter = @Counter + 1 END EXEC (@TruncLog)  ENDSELECT 'Final Size of ' + db_name() + ' LOG is ' + CONVERT(VARCHAR(30),size) + ' 8K pages or ' + CONVERT(VARCHAR(30),(size*8/1024)) + 'MB' FROM sysfiles WHERE name = @LogicalFileNameDROP TABLE DummyTransSET NOCOUNT OFF8、说明：更改某个表exec sp_changeobjectowner 'tablename','dbo'9、存储更改全部表CREATE PROCEDURE dbo.User_ChangeObjectOwnerBatch@OldOwner as NVARCHAR(128),@NewOwner as NVARCHAR(128)ASDECLARE @Name    as NVARCHAR(128)DECLARE @Owner   as NVARCHAR(128)DECLARE @OwnerName   as NVARCHAR(128)DECLARE curObject CURSOR FORselect 'Name'    = name,   'Owner'    = user_name(uid)from sysobjectswhere user_name(uid)=@OldOwnerorder by nameOPEN   curObjectFETCH NEXT FROM curObject INTO @Name, @OwnerWHILE(@@FETCH_STATUS=0)BEGIN    if @Owner=@OldOwnerbegin   set @OwnerName = @OldOwner + '.' + rtrim(@Name)   exec sp_changeobjectowner @OwnerName, @NewOwnerend-- select @name,@NewOwner,@OldOwnerFETCH NEXT FROM curObject INTO @Name, @OwnerENDclose curObjectdeallocate curObjectGO 10、SQL SERVER中直接循环写入数据declare @i intset @i=1while @i<30begin    insert into test (userid) values(@i)    set @i=@i+1end案例：有如下表，要求就裱中所有沒有及格的成績，在每次增長0.1的基礎上，使他們剛好及格: Name     score Zhangshan 80 Lishi       59 Wangwu      50 Songquan 69while((select min(score) from tb_table)<60)beginupdate tb_table set score =score*1.01where score<60if  (select min(score) from tb_table)>60  break else    continueend 数据开发-经典 1.按姓氏笔画排序:Select * From TableName Order By CustomerName Collate Chinese_PRC_Stroke_ci_as //从少到多2.数据库加密:select encrypt('原始密码')select pwdencrypt('原始密码')select pwdcompare('原始密码','加密后密码') = 1--相同；否则不相同 encrypt('原始密码')select pwdencrypt('原始密码')select pwdcompare('原始密码','加密后密码') = 1--相同；否则不相同3.取回表中字段:declare @list varchar(1000),@sql nvarchar(1000)select @list=@list+','+b.name from sysobjects a,syscolumns b where a.id=b.id and a.name='表A'set @sql='select '+right(@list,len(@list)-1)+' from 表A'exec (@sql)4.查看硬盘分区:EXEC master..xp_fixeddrives5.比较A,B表是否相等:if (select checksum_agg(binary_checksum(*)) from A)     =    (select checksum_agg(binary_checksum(*)) from B)print '相等'elseprint '不相等'6.杀掉所有的事件探察器进程:DECLARE hcforeach CURSOR GLOBAL FOR SELECT 'kill '+RTRIM(spid) FROM master.dbo.sysprocessesWHERE program_name IN('SQL profiler',N'SQL 事件探查器')EXEC sp_msforeach_worker '?'7.记录搜索:开头到N条记录Select Top N * From 表-------------------------------N到M条记录(要有主索引ID)Select Top M-N * From 表 Where ID in (Select Top M ID From 表) Order by ID   Desc----------------------------------N到结尾记录Select Top N * From 表 Order by ID Desc案例例如1：一张表有一万多条记录，表的第一个字段 RecID 是自增长字段， 写一个SQL语句，找出表的第31到第40个记录。 select top 10 recid from A where recid not  in(select top 30 recid from A)分析：如果这样写会产生某些问题，如果recid在表中存在逻辑索引。 select top 10 recid from A where……是从索引中查找，而后面的select top 30 recid from A则在数据表中查找，这样由于索引中的顺序有可能和数据表中的不一致，这样就导致查询到的不是本来的欲得到的数据。解决方案1， 用order by select top 30 recid from A order by ricid 如果该字段不是自增长，就会出现问题2， 在那个子查询中也加条件：select top 30 recid from A where recid>-1例2：查询表中的最后以条记录，并不知道这个表共有多少数据,以及表结构。set @s = 'select top 1 * from T   where pid not in (select top ' + str(@count-1) + ' pid from  T)'print @s      exec  sp_executesql  @s9：获取当前数据库中的所有用户表select Name from sysobjects where xtype='u' and status>=010：获取某一个表的所有字段select name from syscolumns where id=object_id('表名')select name from syscolumns where id in (select id from sysobjects where type = 'u' and name = '表名')两种方式的效果相同11：查看与某一个表相关的视图、存储过程、函数select a.* from sysobjects a, syscomments b where a.id = b.id and b.text like '%表名%'12：查看当前数据库中所有存储过程select name as 存储过程名称 from sysobjects where xtype='P'13：查询用户创建的所有数据库select * from master..sysdatabases D where sid not in(select sid from master..syslogins where name='sa')或者select dbid, name AS DB_NAME from master..sysdatabases where sid <> 0x0114：查询某一个表的字段和数据类型select column_name,data_type from information_schema.columnswhere table_name = '表名'15：不同服务器数据库之间的数据操作--创建链接服务器exec sp_addlinkedserver   'ITSV ', ' ', 'SQLOLEDB ', '远程服务器名或ip地址 'exec sp_addlinkedsrvlogin  'ITSV ', 'false ',null, '用户名 ', '密码 '--查询示例select * from ITSV.数据库名.dbo.表名--导入示例select * into 表 from ITSV.数据库名.dbo.表名--以后不再使用时删除链接服务器exec sp_dropserver  'ITSV ', 'droplogins ' --连接远程/局域网数据(openrowset/openquery/opendatasource)--1、openrowset--查询示例select * from openrowset( 'SQLOLEDB ', 'sql服务器名 '; '用户名 '; '密码 ',数据库名.dbo.表名)--生成本地表select * into 表 from openrowset( 'SQLOLEDB ', 'sql服务器名 '; '用户名 '; '密码 ',数据库名.dbo.表名) --把本地表导入远程表insert openrowset( 'SQLOLEDB ', 'sql服务器名 '; '用户名 '; '密码 ',数据库名.dbo.表名)select *from 本地表--更新本地表update bset b.列A=a.列A from openrowset( 'SQLOLEDB ', 'sql服务器名 '; '用户名 '; '密码 ',数据库名.dbo.表名)as a inner join 本地表 bon a.column1=b.column1--openquery用法需要创建一个连接--首先创建一个连接创建链接服务器exec sp_addlinkedserver   'ITSV ', ' ', 'SQLOLEDB ', '远程服务器名或ip地址 '--查询select *FROM openquery(ITSV,  'SELECT *  FROM 数据库.dbo.表名 ')--把本地表导入远程表insert openquery(ITSV,  'SELECT *  FROM 数据库.dbo.表名 ')select * from 本地表--更新本地表update bset b.列B=a.列BFROM openquery(ITSV,  'SELECT * FROM 数据库.dbo.表名 ') as a inner join 本地表 b on a.列A=b.列A --3、opendatasource/openrowsetSELECT   *FROM   opendatasource( 'SQLOLEDB ',  'Data Source=ip/ServerName;User ID=登陆名;Password=密码 ' ).test.dbo.roy_ta--把本地表导入远程表insert opendatasource( 'SQLOLEDB ',  'Data Source=ip/ServerName;User ID=登陆名;Password=密码 ').数据库.dbo.表名select * from 本地表            SQL Server基本函数SQL Server基本函数1.字符串函数 长度与分析用1,datalength(Char_expr) 返回字符串包含字符数,但不包含后面的空格2,substring(expression,start,length) 取子串，字符串的下标是从“1”，start为起始位置，length为字符串长度，实际应用中以len(expression)取得其长度3,right(char_expr,int_expr) 返回字符串右边第int_expr个字符，还用left于之相反4,isnull( check_expression , replacement_value )如果check_expression為空，則返回replacement_value的值，不為空，就返回check_expression字符操作类5,Sp_addtype 自定義數據類型例如：EXEC sp_addtype birthday, datetime, 'NULL'6,set nocount {on|off}使返回的结果中不包含有关受 Transact-SQL 语句影响的行数的信息。如果存储过程中包含的一些语句并不返回许多实际的数据，则该设置由于大量减少了网络流量，因此可显著提高性能。SET NOCOUNT 设置是在执行或运行时设置，而不是在分析时设置。SET NOCOUNT 为 ON 时，不返回计数（表示受 Transact-SQL 语句影响的行数）。SET NOCOUNT 为 OFF 时，返回计数       常识 在SQL查询中：from后最多可以跟多少张表或视图：256在SQL语句中出现 Order by,查询时，先排序，后取在SQL中，一个字段的最大容量是8000，而对于nvarchar(4000),由于nvarchar是Unicode码。  SQLServer2000同步复制技术实现步骤一、 预备工作1.发布服务器,订阅服务器都创建一个同名的windows用户,并设置相同的密码,做为发布快照文件夹的有效访问用户--管理工具--计算机管理--用户和组--右键用户--新建用户--建立一个隶属于administrator组的登陆windows的用户（SynUser）2.在发布服务器上,新建一个共享目录,做为发布的快照文件的存放目录,操作:我的电脑--D:\ 新建一个目录,名为: PUB--右键这个新建的目录--属性--共享--选择"共享该文件夹"--通过"权限"按纽来设置具体的用户权限,保证第一步中创建的用户(SynUser) 具有对该文件夹的所有权限 --确定3.设置SQL代理(SQLSERVERAGENT)服务的启动用户(发布/订阅服务器均做此设置)开始--程序--管理工具--服务--右键SQLSERVERAGENT--属性--登陆--选择"此账户"--输入或者选择第一步中创建的windows登录用户名（SynUser）--"密码"中输入该用户的密码4.设置SQL Server身份验证模式,解决连接时的权限问题(发布/订阅服务器均做此设置)企业管理器--右键SQL实例--属性--安全性--身份验证--选择"SQL Server 和 Windows"--确定5.在发布服务器和订阅服务器上互相注册企业管理器--右键SQL Server组--新建SQL Server注册...--下一步--可用的服务器中,输入你要注册的远程服务器名 --添加--下一步--连接使用,选择第二个"SQL Server身份验证"--下一步--输入用户名和密码（SynUser）--下一步--选择SQL Server组,也可以创建一个新组--下一步--完成6.对于只能用IP,不能用计算机名的,为其注册服务器别名（此步在实施中没用到） (在连接端配置,比如,在订阅服务器上配置的话,服务器名称中输入的是发布服务器的IP)开始--程序--Microsoft SQL Server--客户端网络实用工具--别名--添加--网络库选择"tcp/ip"--服务器别名输入SQL服务器名--连接参数--服务器名称中输入SQL服务器ip地址--如果你修改了SQL的端口,取消选择"动态决定端口",并输入对应的端口号二、 正式配置1、配置发布服务器打开企业管理器，在发布服务器（B、C、D）上执行以下步骤:(1) 从[工具]下拉菜单的[复制]子菜单中选择[配置发布、订阅服务器和分发]出现配置发布和分发向导(2) [下一步] 选择分发服务器 可以选择把发布服务器自己作为分发服务器或者其他sql的服务器（选择自己）(3) [下一步] 设置快照文件夹采用默认\\servername\Pub(4) [下一步] 自定义配置可以选择:是,让我设置分发数据库属性启用发布服务器或设置发布设置否,使用下列默认设置（推荐）(5) [下一步] 设置分发数据库名称和位置 采用默认值(6) [下一步] 启用发布服务器 选择作为发布的服务器(7) [下一步] 选择需要发布的数据库和发布类型(8) [下一步] 选择注册订阅服务器(9) [下一步] 完成配置2、创建出版物发布服务器B、C、D上(1)从[工具]菜单的[复制]子菜单中选择[创建和管理发布]命令(2)选择要创建出版物的数据库，然后单击[创建发布](3)在[创建发布向导]的提示对话框中单击[下一步]系统就会弹出一个对话框。对话框上的内容是复制的三个类型。我们现在选第一个也就是默认的快照发布(其他两个大家可以去看看帮助)(4)单击[下一步]系统要求指定可以订阅该发布的数据库服务器类型,SQLSERVER允许在不同的数据库如 orACLE或ACCESS之间进行数据复制。但是在这里我们选择运行"SQL SERVER 2000"的数据库服务器(5)单击[下一步]系统就弹出一个定义文章的对话框也就是选择要出版的表注意: 如果前面选择了事务发布 则再这一步中只能选择带有主键的表(6)选择发布名称和描述(7)自定义发布属性 向导提供的选择:是 我将自定义数据筛选,启用匿名订阅和或其他自定义属性否 根据指定方式创建发布 （建议采用自定义的方式）(8)[下一步] 选择筛选发布的方式(9)[下一步] 可以选择是否允许匿名订阅1)如果选择署名订阅,则需要在发布服务器上添加订阅服务器方法: [工具]->[复制]->[配置发布、订阅服务器和分发的属性]->[订阅服务器] 中添加否则在订阅服务器上请求订阅时会出现的提示:改发布不允许匿名订阅如果仍然需要匿名订阅则用以下解决办法[企业管理器]->[复制]->[发布内容]->[属性]->[订阅选项] 选择允许匿名请求订阅2)如果选择匿名订阅,则配置订阅服务器时不会出现以上提示(10)[下一步] 设置快照 代理程序调度(11)[下一步] 完成配置当完成出版物的创建后创建出版物的数据库也就变成了一个共享数据库有数据srv1.库名..author有字段:id,name,phone,srv2.库名..author有字段:id,name,telphone,adress 要求：srv1.库名..author增加记录则srv1.库名..author记录增加srv1.库名..author的phone字段更新，则srv1.库名..author对应字段telphone更新--*/ --大致的处理步骤--1.在 srv1 上创建连接服务器,以便在 srv1 中操作 srv2,实现同步exec sp_addlinkedserver 'srv2','','SQLOLEDB','srv2的sql实例名或ip'exec sp_addlinkedsrvlogin 'srv2','false',null,'用户名','密码'go--2.在 srv1 和 srv2 这两台电脑中,启动 msdtc(分布式事务处理服务),并且设置为自动启动。我的电脑--控制面板--管理工具--服务--右键 Distributed Transaction Coordinator--属性--启动--并将启动类型设置为自动启动go --然后创建一个作业定时调用上面的同步处理存储过程就行了 企业管理器--管理--SQL Server代理--右键作业--新建作业--"常规"项中输入作业名称--"步骤"项--新建--"步骤名"中输入步骤名--"类型"中选择"Transact-SQL 脚本(TSQL)"--"数据库"选择执行命令的数据库--"命令"中输入要执行的语句: exec p_process--确定--"调度"项--新建调度--"名称"中输入调度名称--"调度类型"中选择你的作业执行安排--如果选择"反复出现"--点"更改"来设置你的时间安排 然后将SQL Agent服务启动,并设置为自动启动,否则你的作业不会被执行 设置方法:我的电脑--控制面板--管理工具--服务--右键 SQLSERVERAGENT--属性--启动类型--选择"自动启动"--确定. --3.实现同步处理的方法2,定时同步 --在srv1中创建如下的同步处理存储过程create proc p_processas--更新修改过的数据update b set name=i.name,telphone=i.telphonefrom srv2.库名.dbo.author b,author iwhere b.id=i.id and(b.name <> i.name or b.telphone <> i.telphone) --插入新增的数据insert srv2.库名.dbo.author(id,name,telphone)select id,name,telphone from author iwhere not exists(select * from srv2.库名.dbo.author where id=i.id) --删除已经删除的数据(如果需要的话)delete bfrom srv2.库名.dbo.author bwhere not exists(select * from author where id=b.id)go                     SQL查询语句关键字方法distinct关键字显示没有重复记录的商品名称，商品价格和商品类别列表。select distinct ware_name,price from t_ware; 使用计算列查询所有商品价格提高20%后的价格。select ware_id,ware_name,price*1.2 from t_ware; 列的别名a) 不使用asselect ware_id,ware_name,price*1.2 as price_raise from t_ware; b) 使用asselect ware_id,ware_name,price*1.2  price_raise from t_ware; 使用逻辑表达式a) not显示商品价格不大于100的商品select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where not price>100; b) and显示商品价格大于100且商品类别编号为5的商品select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where not price>100; c) or显示商品类别编号为5或6或7的商品select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where category_id=5 or category_id=6 or category_id=7; 使用between关键字显示商品价格在200元至1000元之间的商品（留心一下，是半开区间还是封闭区间？）select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where price between 200 and 1000; 使用in关键字显示商品类别为5，6，7且价格不小于200元的商品select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where category_id in (5,6,7) and price>=200; 使用like子句进行模糊查询a) %（百分号）表示0到n个任意字符select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where ware_name like '%纯棉%'; b) _（下划线）表示单个的任意字符select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where ware_name like '%长袖_恤%'; 转义字符escape的使用select ware_id,ware_name,price,category_id from t_ware where ware_name like '%\%%' escape '\'; 使用order by给数据排序select * from t_ware_category where parent_id=0 order by seq;select * from t_ware_category where parent_id=0 order by seq asc;select * from t_ware_category where parent_id=0 order by seq desc; rownuma) 查询前20条商品记录select ware_id,ware_name,price from t_ware where rownum<=20; b) 查询第11条至第20条记录select ware_id,ware_name,price from t_ware where rownum<=10 and ware_id not in (select ware_id from t_ware where rownum<=10); 常用统计函数a) sum()返回一个数字列或计算列的总和select sum(price) from t_ware; b) avg()对一个数字列或计算列求平均值 c) min()返回一个数字列或一个数字表达式的最小值 d) max（）返回一个数字列或一个数字表达式的最大值 e) count()返回满面足select语句中指定的条件的记录值 多表查询和笛卡儿乘积查询商品编号，商品名称，商品价格和商品类别名称select t_ware.ware_id,t_ware.ware_name,t_ware.price,t_ware_category.category_name from t_ware,t_ware_category where t_ware.category_id=t_ware_category.category_id;使用joina) 左连接select t_ware.ware_id,t_ware.ware_name,t_ware.price,t_ware_category.category_name from t_ware left join t_ware_category on t_ware.category_id=t_ware_category.category_id; select w.ware_id,w.ware_name,w.price,wc.category_name from t_ware w left join t_ware_category wc on w.category_id=wc.category_id;b) 右连接select t_ware.ware_id,t_ware.ware_name,t_ware.price,t_ware_category.category_name from t_ware left join t_ware_category on t_ware.category_id=t_ware_category.category_id; 使用unionselect ware_id,ware_name from t_ware where ware_name like '%T恤%' union select ware_id,ware_name from t_ware where ware_name like '%手提包%' 使用group bya) 统计每个二级类别下有多少商品，以及商品总价值select w.category_id,wc.category_name,count(w.ware_id),sum(w.price) from t_ware w left join t_ware_category wc on w.category_id=wc.category_id group by w.category_id,wc.category_name; b) 统计每个一级类别下有多少商品，以及商品总价值select wc2.category_id,wc2.category_name,sum(w.price) from t_ware w left join t_ware_category wc on w.category_id=wc.category_id left join t_ware_category wc2 on wc.parent_id=wc2.category_id group by wc2.category_id,wc2.category_name;使用having对结果进行筛选select w.category_id,wc.category_name,count(w.ware_id),sum(w.price) from t_ware w left join t_ware_category wc on w.category_id=wc.category_id group by w.category_id,wc.category_name having sum(w.price)>1000;   SQL查询语句精华使用简要一、 简单查询简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email字段。SELECT nickname,emailFROM testtableWHERE name='张三' (一) 选择列表选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列例如，下面语句显示testtable表中所有列的数据：SELECT *FROM testtable 2、选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。例如：SELECT nickname,emailFROM testtable 3、更改列标题在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为：列标题=列名列名 列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题：SELECT 昵称=nickname,电子邮件=emailFROM testtable 4、删除重复行SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 5、限制返回的行数使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT时，说明n是表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。例如：SELECT TOP 2 *FROM testtableSELECT TOP 20 PERCENT *FROM testtable (二)FROM子句FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在usertable和citytable表中同时存在cityid列，在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定：SELECT username,citytable.cityidFROM usertable,citytableWHERE usertable.cityid=citytable.cityid在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名：表名 as 别名表名 别名 (二) FROM子句FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在usertable和citytable表中同时存在cityid列，在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定：SELECT username,citytable.cityidFROM usertable,citytableWHERE usertable.cityid=citytable.cityid在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名：表名 as 别名表名 别名例如上面语句可用表的别名格式表示为：SELECT username,b.cityidFROM usertable a, citytable bWHERE a.cityid=b.cityidSELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。例如：SELECT a.au_fname+a.au_lnameFROM authors a,titleauthor ta(SELECT title_id,titleFROM titlesWHERE ytd_sales>10000) AS tWHERE a.au_id=ta.au_idAND ta.title_id=t.title_id此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名t，然后再从中检索数据。 (三) 使用WHERE子句设置查询条件WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：SELECT *FROM usertableWHERE age>20WHERE子句可包括各种条件运算符：比较运算符(大小比较)：>、>=、=、<、<=、<>、!>、!<范围运算符(表达式值是否在指定的范围)：BETWEEN…AND…NOT BETWEEN…AND…列表运算符(判断表达式是否为列表中的指定项)：IN (项1,项2……)NOT IN (项1,项2……)模式匹配符(判断值是否与指定的字符通配格式相符):LIKE、NOT LIKE空值判断符(判断表达式是否为空)：IS NULL、NOT IS NULL逻辑运算符(用于多条件的逻辑连接)：NOT、AND、OR1、范围运算符例：age BETWEEN 10 AND 30相当于age>=10 AND age<=302、列表运算符例：country IN ('Germany','China')3、模式匹配符例：常用于模糊查找，它判断列值是否与指定的字符串格式相匹配。可用于char、varchar、text、ntext、datetime和smalldatetime等类型查询。可使用以下通配字符：百分号%：可匹配任意类型和长度的字符，如果是中文，请使用两个百分号即%%。下划线_：匹配单个任意字符，它常用来限制表达式的字符长度。方括号[]：指定一个字符、字符串或范围，要求所匹配对象为它们中的任一个。[^]：其取值也[] 相同，但它要求所匹配对象为指定字符以外的任一个字符。例如：限制以Publishing结尾，使用LIKE '%Publishing'限制以A开头：LIKE '[A]%'限制以A开头外：LIKE '[^A]%'4、空值判断符例WHERE age IS NULL5、逻辑运算符：优先级为NOT、AND、OR(四)查询结果排序使用ORDER BY子句对查询返回的结果按一列或多列排序。ORDER BY子句的语法格式为：ORDER BY {column_name [ASC|DESC]} [,…n]其中ASC表示升序，为默认值，DESC为降序。ORDER BY不能按ntext、text和image数据类型进行排序。例如：SELECT *FROM usertableORDER BY age desc,userid ASC另外，可以根据表达式进行排序。 二、 联合查询UNION运算符可以将两个或两个以上上SELECT语句的查询结果集合合并成一个结果集合显示，即执行联合查询。UNION的语法格式为：select_statementUNION [ALL] selectstatement[UNION [ALL] selectstatement][…n]其中selectstatement为待联合的SELECT查询语句。ALL选项表示将所有行合并到结果集合中。不指定该项时，被联合查询结果集合中的重复行将只保留一行。联合查询时，查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题。因此，要定义列标题必须在第一个查询语句中定义。要对联合查询结果排序时，也必须使用第一查询语句中的列名、列标题或者列序号。在使用UNION 运算符时，应保证每个联合查询语句的选择列表中有相同数量的表达式，并且每个查询选择表达式应具有相同的数据类型，或是可以自动将它们转换为相同的数据类型。在自动转换时，对于数值类型，系统将低精度的数据类型转换为高精度的数据类型。在包括多个查询的UNION语句中，其执行顺序是自左至右，使用括号可以改变这一执行顺序。例如：查询1 UNION (查询2 UNION 查询3) 三、连接查询通过连接运算符可以实现多个表查询。连接是关系数据库模型的主要特点，也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。在关系数据库管理系统中，表建立时各数据之间的关系不必确定，常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时，通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，尔后通过连接进行查询。连接可以在SELECT 语句的FROM子句或WHERE子句中建立，似是而非在FROM子句中指出连接时有助于将连接操作与WHERE子句中的搜索条件区分开来。所以，在Transact-SQL中推荐使用这种方法。SQL-92标准所定义的FROM子句的连接语法格式为：FROM join_table join_type join_table[ON (join_condition)]其中join_table指出参与连接操作的表名，连接可以对同一个表操作，也可以对多表操作，对同一个表操作的连接又称做自连接。join_type 指出连接类型，可分为三种：内连接、外连接和交叉连接。内连接(INNER JOIN)使用比较运算符进行表间某(些)列数据的比较操作，并列出这些表中与连接条件相匹配的数据行。根据所使用的比较方式不同，内连接又分为等值连接、自然连接和不等连接三种。外连接分为左外连接(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN)、右外连接(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN)和全外连接(FULL OUTER JOIN或FULL JOIN)三种。与内连接不同的是，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个表(全外连接时)中所有符合搜索条件的数据行。交叉连接(CROSS JOIN)没有WHERE 子句，它返回连接表中所有数据行的笛卡尔积，其结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。连接操作中的ON (join_condition) 子句指出连接条件，它由被连接表中的列和比较运算符、逻辑运算符等构成。无论哪种连接都不能对text、ntext和image数据类型列进行直接连接，但可以对这三种列进行间接连接。例如：SELECT p1.pub_id,p2.pub_id,p1.pr_infoFROM pub_info AS p1 INNER JOIN pub_info AS p2ON DATALENGTH(p1.pr_info)=DATALENGTH(p2.pr_info) (一)内连接内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行，它使用比较运算符比较被连接列的列值。内连接分三种：1、等值连接：在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。2、不等连接： 在连接条件使用除等于运算符以外的其它比较运算符比较被连接的列的列值。这些运算符包括>、>=、<=、<、!>、!<和<>。3、自然连接：在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。例，下面使用等值连接列出authors和publishers表中位于同一城市的作者和出版社：SELECT *FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS pON a.city=p.city又如使用自然连接，在选择列表中删除authors 和publishers 表中重复列(city和state)：SELECT a.*,p.pub_id,p.pub_name,p.countryFROM authors AS a INNER JOIN publishers AS pON a.city=p.city(二)外连接内连接时，返回查询结果集合中的仅是符合查询条件( WHERE 搜索条件或 HAVING 条件)和连接条件的行。而采用外连接时，它返回到查询结果集合中的不仅包含符合连接条件的行，而且还包括左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个边接表(全外连接)中的所有数据行。如下面使用左外连接将论坛内容和作者信息连接起来：SELECT a.*,b.* FROM luntan LEFT JOIN usertable as bON a.username=b.username下面使用全外连接将city表中的所有作者以及user表中的所有作者，以及他们所在的城市：SELECT a.*,b.*FROM city as a FULL OUTER JOIN user as bON a.username=b.username (三)交叉连接交叉连接不带WHERE 子句，它返回被连接的两个表所有数据行的笛卡尔积，返回到结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。例，titles表中有6类图书，而publishers表中有8家出版社，则下列交叉连接检索到的记录数将等于6*8=48行。SELECT type,pub_nameFROM titles CROSS JOIN publishersORDER BY type SQL查询语句精华大全   一、 简单查询简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email字段。SELECT nickname,emailFROM testtableWHERE name='张三' (一) 选择列表选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列例如，下面语句显示testtable表中所有列的数据：SELECT *FROM testtable 2、选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。例如：SELECT nickname,emailFROM testtable 3、更改列标题在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为：列标题=列名列名 列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题：SELECT 昵称=nickname,电子邮件=emailFROM testtable 4、删除重复行SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 5、限制返回的行数使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT时，说明n是表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。例如：SELECT TOP 2 *FROM testtableSELECT TOP 20 PERCENT *FROM testtable (二) FROM子句FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在usertable和citytable表中同时存在cityid列，在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定：SELECT username,citytable.cityidFROM usertable,citytableWHERE usertable.cityid=citytable.cityid在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名：表名 as 别名表名 别名例如上面语句可用表的别名格式表示为：SELECT username,b.cityidFROM usertable a,citytable bWHERE a.cityid=b.cityidSELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。例如：SELECT a.au_fname+a.au_lnameFROM authors a,titleauthor ta(SELECT title_id,titleFROM titlesWHERE ytd_sales>10000) AS tWHERE a.au_id=ta.au_idAND ta.title_id=t.title_id此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名t，然后再从中检索数据。 (三) 使用WHERE子句设置查询条件WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：SELECT *FROM usertableWHERE age>20WHERE子句可包括各种条件运算符：比较运算符(大小比较)：>、>=、=、<、<=、<>、!>、!<范围运算符(表达式值是否在指定的范围)：BETWEEN…AND…NOT BETWEEN…AND…列表运算符(判断表达式是否为列表中的指定项)：IN (项1,项2……)NOT IN (项1,项2……)模式匹配符(判断值是否与指定的字符通配格式相符):LIKE、NOT LIKE空值判断符(判断表达式是否为空)：IS NULL、NOT IS NULL逻辑运算符(用于多条件的逻辑连接)：NOT、AND、OR1、范围运算符例：age BETWEEN 10 AND 30相当于age>=10 AND age<=302、列表运算符例：country IN ('Germany','China')3、模式匹配符例：常用于模糊查找，它判断列值是否与指定的字符串格式相匹配。可用于char、varchar、text、ntext、datetime和smalldatetime等类型查询。可使用以下通配字符：百分号%：可匹配任意类型和长度的字符，如果是中文，请使用两个百分号即%%。下划线_：匹配单个任意字符，它常用来限制表达式的字符长度。方括号[]：指定一个字符、字符串或范围，要求所匹配对象为它们中的任一个。[^]：其取值也[] 相同，但它要求所匹配对象为指定字符以外的任一个字符。例如：限制以Publishing结尾，使用LIKE '%Publishing'限制以A开头：LIKE '[A]%'限制以A开头外：LIKE '[^A]%'4、空值判断符例WHERE age IS NULL5、逻辑运算符：优先级为NOT、AND、OR(四)查询结果排序使用ORDER BY子句对查询返回的结果按一列或多列排序。ORDER BY子句的语法格式为：ORDER BY {column_name [ASC|DESC]} [,…n]其中ASC表示升序，为默认值，DESC为降序。ORDER BY不能按ntext、text和image数据类型进行排序。例如：SELECT *FROM usertableORDER BY age desc,userid ASC另外，可以根据表达式进行排序。 二、 联合查询UNION运算符可以将两个或两个以上上SELECT语句的查询结果集合合并成一个结果集合显示，即执行联合查询。UNION的语法格式为：select_statementUNION [ALL] selectstatement[UNION [ALL] selectstatement][…n]其中selectstatement为待联合的SELECT查询语句。ALL选项表示将所有行合并到结果集合中。不指定该项时，被联合查询结果集合中的重复行将只保留一行。联合查询时，查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题。因此，要定义列标题必须在第一个查询语句中定义。要对联合查询结果排序时，也必须使用第一查询语句中的列名、列标题或者列序号。在使用UNION 运算符时，应保证每个联合查询语句的选择列表中有相同数量的表达式，并且每个查询选择表达式应具有相同的数据类型，或是可以自动将它们转换为相同的数据类型。在自动转换时，对于数值类型，系统将低精度的数据类型转换为高精度的数据类型。在包括多个查询的UNION语句中，其执行顺序是自左至右，使用括号可以改变这一执行顺序。例如：查询1 UNION (查询2 UNION 查询3) 三、连接查询通过连接运算符可以实现多个表查询。连接是关系数据库模型的主要特点，也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。在关系数据库管理系统中，表建立时各数据之间的关系不必确定，常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时，通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，尔后通过连接进行查询。连接可以在SELECT 语句的FROM子句或WHERE子句中建立，似是而非在FROM子句中指出连接时有助于将连接操作与WHERE子句中的搜索条件区分开来。所以，在Transact-SQL中推荐使用这种方法。SQL-92标准所定义的FROM子句的连接语法格式为：FROM join_table join_type join_table[ON (join_condition)]其中join_table指出参与连接操作的表名，连接可以对同一个表操作，也可以对多表操作，对同一个表操作的连接又称做自连接。join_type 指出连接类型，可分为三种：内连接、外连接和交叉连接。内连接(INNER JOIN)使用比较运算符进行表间某(些)列数据的比较操作，并列出这些表中与连接条件相匹配的数据行。根据所使用的比较方式不同，内连接又分为等值连接、自然连接和不等连接三种。外连接分为左外连接(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN)、右外连接(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN)和全外连接(FULL OUTER JOIN或FULL JOIN)三种。与内连接不同的是，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个表(全外连接时)中所有符合搜索条件的数据行。交叉连接(CROSS JOIN)没有WHERE 子句，它返回连接表中所有数据行的笛卡尔积，其结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。连接操作中的ON (join_condition) 子句指出连接条件，它由被连接表中的列和比较运算符、逻辑运算符等构成。无论哪种连接都不能对text、ntext和image数据类型列进行直接连接，但可以对这三种列进行间接连接。例如：SELECT p1.pub_id,p2.pub_id,p1.pr_infoFROM pub_info AS p1 INNER JOIN pub_info AS p2ON DATALENGTH(p1.pr_info)=DATALENGTH(p2.pr_info) (一)内连接内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行，它使用比较运算符比较被连接列的列值。内连接分三种：1、等值连接：在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。2、不等连接： 在连接条件使用除等于运算符以外的其它比较运算符比较被连接的列的列值。这些运算符包括>、>=、<=、<、!>、!<和<>。3、自然连接：在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。例，下面使用等值连接列出authors和publishers表中位于同一城市的作者和出版社：SELECT *FROM authors AS a INNER JOIN publishers AS pON a.city=p.city又如使用自然连接，在选择列表中删除authors 和publishers 表中重复列(city和state)：SELECT a.*,p.pub_id,p.pub_name,p.countryFROM authors AS a INNER JOIN publishers AS pON a.city=p.city(二)外连接内连接时，返回查询结果集合中的仅是符合查询条件( WHERE 搜索条件或 HAVING 条件)和连接条件的行。而采用外连接时，它返回到查询结果集合中的不仅包含符合连接条件的行，而且还包括左表(左外连接时)、右表(右外连接时)或两个边接表(全外连接)中的所有数据行。如下面使用左外连接将论坛内容和作者信息连接起来：SELECT a.*,b.* FROM luntan LEFT JOIN usertable as bON a.username=b.username下面使用全外连接将city表中的所有作者以及user表中的所有作者，以及他们所在的城市：SELECT a.*,b.*FROM city as a FULL OUTER JOIN user as bON a.username=b.username (三)交叉连接交叉连接不带WHERE 子句，它返回被连接的两个表所有数据行的笛卡尔积，返回到结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。例，titles表中有6类图书，而publishers表中有8家出版社，则下列交叉连接检索到的记录数将等于6*8=48行。SELECT type,pub_nameFROM titles CROSS JOIN publishersORDER BY typeSQL核心语句(非常实用的几个技巧)插入数据 向表中添加一个新记录，你要使用SQL INSERT 语句。这里有一个如何使用这种语句的例子： INSERT mytable (mycolumn) VALUES (‘some data’) 这个语句把字符串’some data’插入表mytable的mycolumn字段中。将要被插入数据的字段的名字在第一个括号中指定，实际的数据在第二个括号中给出。 INSERT 语句的完整句法如下： INSERT [INTO] {table_name|view_name} [(column_list)] {DEFAULT VALUES | Values_list | select_statement} 如果一个表有多个字段，通过把字段名和字段值用逗号隔开，你可以向所有的字段中插入数据。假设表mytable有三个字段first_column,second_column,和third_column。下面的INSERT语句添加了一条三个字段都有值的完整记录： INSERT mytable (first_column,second_column,third_column) VALUES (‘some data’,’some more data’,’yet more data’) 注意 你可以使用INSERT语句向文本型字段中插入数据。但是，如果你需要输入很长的字符串，你应该使用WRITETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了，因此不加讨论。要了解更多的信息，请参考Microsoft SQL Sever 的文档。 如果你在INSERT 语句中只指定两个字段和数据会怎么样呢？换句话说，你向一个表中插入一条新记录，但有一个字段没有提供数据。在这种情况下，有下面的四种可能： 如果该字段有一个缺省值，该值会被使用。例如，假设你插入新记录时没有给字段third_column提供数据，而这个字段有一个缺省值’some value’。在这种情况下，当新记录建立时会插入值’some value’。 如果该字段可以接受空值，而且没有缺省值，则会被插入空值。 如果该字段不能接受空值，而且没有缺省值，就会出现错误。你会收到错误信息： The column in table mytable may not be null. 最后，如果该字段是一个标识字段，那么它会自动产生一个新值。当你向一个有标识字段的表中插入新记录时，只要忽略该字段，标识字段会给自己赋一个新值。 注意 向一个有标识字段的表中插入新记录后，你可以用SQL变量@@identity来访问新记录 的标识字段的值。考虑如下的SQL语句： INSERT mytable (first_column) VALUES(‘some value’) INSERT anothertable(another_first,another_second) VALUES(@@identity,’some value’) 如果表mytable有一个标识字段，该字段的值会被插入表anothertable的another_first字段。这是因为变量@@identity总是保存最后一次插入标识字段的值。 字段another_first应该与字段first_column有相同的数据类型。但是，字段another_first不能是应该标识字段。Another_first字段用来保存字段first_column的值。 删除记录 要从表中删除一个或多个记录，需要使用SQL DELETE语句。你可以给DELETE 语句提供WHERE 子句。WHERE子句用来选择要删除的记录。例如，下面的这个DELETE语句只删除字段first_column的值等于’Delete Me’的记录： DELETE mytable WHERE first_column=’Deltet Me’ DELETE 语句的完整句法如下： DELETE [FROM] {table_name|view_name} [WHERE clause] 在SQL SELECT 语句中可以使用的任何条件都可以在DELECT 语句的WHERE子句中使用。例如，下面的这个DELETE语句只删除那些first_column字段的值为’goodbye’或second_column字段的值为’so long’的记录： DELETE mytable WHERE first_column=’goodby’ OR second_column=’so long’ 如果你不给DELETE 语句提供WHERE 子句，表中的所有记录都将被删除。你不应该有这种想法。如果你想删除应该表中的所有记录，应使用第十章所讲的TRUNCATE TABLE语句。 注意 为什么要用TRUNCATE TABLE 语句代替DELETE语句？当你使用TRUNCATE TABLE语句时，记录的删除是不作记录的。也就是说，这意味着TRUNCATE TABLE 要比DELETE快得多。 更新记录 要修改表中已经存在的一条或多条记录，应使用SQL UPDATE语句。同DELETE语句一样，UPDATE语句可以使用WHERE子句来选择更新特定的记录。请看这个例子： UPDATE mytable SET first_column=’Updated!’ WHERE second_column=’Update Me!’ 这个UPDATE 语句更新所有second_column字段的值为’Update Me!’的记录。对所有被选中的记录，字段first_column的值被置为’Updated!’。 下面是UPDATE语句的完整句法： UPDATE {table_name|view_name} SET [{table_name|view_name}] {column_list|variable_list|variable_and_column_list} [,{column_list2|variable_list2|variable_and_column_list2}… [,{column_listN|variable_listN|variable_and_column_listN}]] [WHERE clause] 注意 你可以对文本型字段使用UPDATE语句。但是，如果你需要更新很长的字符串，应使用UPDATETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了，因此不加讨论。要了解更多的信息，请参考Microsoft SQL Sever 的文档。 如果你不提供WHERE子句，表中的所有记录都将被更新。有时这是有用的。例如，如果你想把表titles中的所有书的价格加倍，你可以使用如下的UPDATE 语句： 你也可以同时更新多个字段。例如，下面的UPDATE语句同时更新first_column,second_column,和third_column这三个字段： UPDATE mytable SET first_column=’Updated!’ Second_column=’Updated!’ Third_column=’Updated!’ WHERE first_column=’Update Me1’ 技巧 SQL忽略语句中多余的空格。你可以把SQL语句写成任何你最容易读的格式。 用SELECT 创建记录和表 你也许已经注意到，INSERT 语句与DELETE语句和UPDATE语句有一点不同，它一次只操作一个记录。然而，有一个方法可以使INSERT 语句一次添加多个记录。要作到这一点，你需要把INSERT 语句与SELECT 语句结合起来，象这样： INSERT mytable (first_column,second_column) SELECT another_first,another_second FROM anothertable WHERE another_first=’Copy Me!’ 这个语句从anothertable拷贝记录到mytable.只有表anothertable中字段another_first的值为’Copy Me！’的记录才被拷贝。 当为一个表中的记录建立备份时，这种形式的INSERT 语句是非常有用的。在删除一个表中的记录之前，你可以先用这种方法把它们拷贝到另一个表中。 如果你需要拷贝整个表，你可以使用SELECT INTO 语句。例如，下面的语句创建了一个名为newtable的新表，该表包含表mytable的所有数据： SELECT * INTO newtable FROM mytable 你也可以指定只有特定的字段被用来创建这个新表。要做到这一点，只需在字段列表中指定你想要拷贝的字段。另外，你可以使用WHERE 子句来限制拷贝到新表中的记录。下面的例子只拷贝字段second_columnd的值等于’Copy Me!’的记录的first_column字段。 SELECT first_column INTO newtable FROM mytable WHERE second_column=’Copy Me!’ 使用SQL修改已经建立的表是很困难的。例如，如果你向一个表中添加了一个字段，没有容易的办法来去除它。另外，如果你不小心把一个字段的数据类型给错了，你将没有办法改变它。但是，使用本节中讲述的SQL语句，你可以绕过这两个问题。 例如，假设你想从一个表中删除一个字段。使用SELECT INTO 语句，你可以创建该表的一个拷贝，但不包含要删除的字段。这使你既删除了该字段，又保留了不想删除的数据。 如果你想改变一个字段的数据类型，你可以创建一个包含正确数据类型字段的新表。创建好该表后，你就可以结合使用UPDATE语句和SELECT 语句，把原来表中的所有数据拷贝到新表中。通过这种方法，你既可以修改表的结构，又能保存原有的数据。 jsp连接数据库：<%@ page language="java" import="java.util.*, java.sql.*" pageEncoding="GB18030"%><%String username = request.getParameter("username");String password = request.getParameter("password");String password2 = request.getParameter("password2");Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/bishe", "root", "admin"); String sqlQuery = "select count(*) from user where username = ?";PreparedStatement psQuery = conn.prepareStatement(sqlQuery);psQuery.setString(1, username);ResultSet rs = psQuery.executeQuery();rs.next();int count = rs.getInt(1);if(count > 0) {response.sendRedirect("registerFail.jsp");psQuery.close();conn.close();return;} String sql = "insert into user values (null, ?, ?)";PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);ps.setString(1, username);ps.setString(2, password);ps.executeUpdate();ps.close();conn.close(); response.sendRedirect("registerSuccess.jsp");%>javaBean数据库连接：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/spring", "root", "bjsxt"); String sql = "insert into user values (null, ?, ?)";PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);ps.setString(1, u.getUsername());ps.setString(2, u.getPassword());ps.executeUpdate();ps.close();conn.close();hibernate 数据操作Configuration cfg = new Configuration().configure();factory = cfg.buildSessionFactory().openSession();Session session = HibernateUtil.getSession();//开启事务session.beginTransaction();//保存数据session.save(p);//事务提交session.getTransaction().commit();//关闭sessionHibernateUtil.closeSession(session);           select(选择) 字段 from (表名) where(筛选条件)group by(字段名，按什么分组) having (条件,在每组中筛选)order by (排序) ----------------局部变量--------------声明:   declare  @name varchar(30)--声明一个存放学生名称的变量，最多存放30个字符    declare  @age int---------------全局变量-----------------输出：　　print '服务器的名称：'+@@servername　　select @@servername as '是服务器的名称'    print '当前错误号：'+@@error(错误的:将 varchar 值 '当前错误号：' 转换为数据类型为 int 的列时发生语法错误。)    print '当前错误号: '+convert(varchar(5),@@error)(正确)---------------if-else语句----------------    declare @myavg  float    select @myavg=AVG(writtenExam) from stuMarks    print '本班平均分'+convert(varchar(5),@myavg)    if(@myavg>70) ---(begin-end相当于java中的{})       begin     print '本班笔试成绩优秀，前三名的成绩为：'     select top 3 * from stuMarks order by writtenExam desc       end    else       begin     print '本班笔试成绩较差,后三名的成绩为: '     select top 3 * from stuMarks order by writtenExam [asc]       end----------------while循环语句-------------declare @n intwhile(1=1)--条件永远成立    begin select @n=count(*) from stuMarks where writtenExam<60 --统计不及格的人数 if(@n>0)     update stuMarks set writtenExam=writtenExam+2 --每人加2分 else     break  --退出循环    endprint '加分后的成绩如下：'select * from stuMarks-----------------case多分支语句-------------select * from stuMarks  --原始数据print 'ABCDE五级显示成绩如下：'select stuNo,成绩=case        when writtenExam<60 then 'E'        when writtenExam between 60 and 69 then 'D'        when writtenExam between 70 and 79 then 'C'        when writtenExam between 80 and 89 then 'B'        else 'A'    end from stuMarks-----------------go批处理语句------------------use Mastergo create table stuInfo ( id int not null, name varchar(20) )go-----------------in和not in子查询--------------------in查询：    select stuName from stuInfo     where stuNo in (select stuNo from stuMarks where writtenExam=60)not in查询：    select stuName from stuInfo where stuNo not in (select stuNo from stuMarks)    go------------------exists和not exists子查询------------exists子查询:   1、if exists(select * from sysdatabases where name='stuDB') drop database stuDB      go   2、if exists(select * from stuMarks where writtenExam>80) begin     print '本班有人笔试成绩高于80分，每人只加2分，加分后的成绩如下：'     update stuMarks set writtenExam=writtenExam+2     select * from stuMarks end      else begin    print '本班无人笔试成绩高于80分，每人可以加5分，加分后的成绩如下：'     update stuMarks set writtenExam=writtenExam+5     select * from stuMarks end      gonot exists子查询:    if not exists(select * from stuMarks where writtenExam>60 and labExam>60) begin     print '本班无人通过考试，试题偏难，每人加3分，加分后的成绩如下：'     update stuMarks set writtenExam=writtenExam+3，labExam=labExam+3     select * from stuMarks end    else begin     print '本班考试成绩一般，每人只加1分，加分后的成绩如下：'     update stuMarks set writtenExam=writtenExam+1，labExam=labExam+1     select * from stuMarks end

标签 PostgreSQL , 数据库特性 , 数据库应用场景分析 , 数据库选型 背景 数据库对于一家企业来说，相比其他基础组件占据比较核心的位置。 有很多企业由于最初数据库选型问题，导致一错再错，甚至还有为此付出沉痛代价的。 数据库的选型一定要慎重，但是这么多数据库，该如何选择呢？ 我前段时间写过一篇关于数据库选型的文章，可以参考如下 《数据库选型思考》 另外，PostgreSQL这个数据库这些年的发展非常的迅猛，虽然国内还跟不上国外的节奏，但是相信国人逐渐会融合进去。 所以我专门针对PostgreSQL提炼了它的一些应用场景（普通的应用场景就不举例了），希望对你的选型可以起到一定的参考作用。 1 任意字段组合查询 - ERP、电商、网站、手机APP 等业务场景 在一些前端的人机交互页面中，经常会有很多选择框，让用户进行选择，这些选择框可能对应的是数据库表中的不同字段。 这种画面经常出现在ERP，电商，网站，手机APP等场景中。 对于开发人员来说是一件很头疼的事情，因为不知道该对哪些字段创建索引，或者干脆对所有字段都建立索引，给数据库带来较大的性能和维护的问题。 PostgreSQL中有两个技术(gin, bloom索引)，可以完美的解决这类业务场景的问题。 《宝剑赠英雄 - 任意组合字段等效查询, 探探PostgreSQL多列展开式B树》 《PostgreSQL 9.6 黑科技 bloom 算法索引，一个索引支撑任意列组合查询》 2 高并发、高效率范围查询 - 金融、物联网、智能DNS 等业务场景 有些场景，经常要对值进行范围的比对。比如 物联网，对传感器上传的值，进行范围比对。 智能DNS，需要对来源IP进行判断，并找出其落在哪个IP地址段内。 金融行业，经常要设置一些指标范围，时刻判断指数是否落在某个区间，当一些指数落在某个范围区间时，触发下一步的操作（比如买入或卖出）。 传统的两个字段+复合B树的索引，效率低下，通常8核的机器只能达到3000多的QPS。 PostgreSQL通过(range类型和gist,sp-gist索引)，可以将效率提升20多备，8核的机器可以达到8万的QPS。 《聊聊between and的坑 和 神奇的解法》 《PostgreSQL 黑科技 range 类型及 gist index 20x+ speedup than Mysql index combine query》 《PostgreSQL 黑科技 range 类型及 gist index 助力物联网(IoT)》 《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》 3 网格化、矢量化地图 - 地理类应用、LBS社交、导航 等业务场景 人们为了更好的描述一个东西，有一种将大化小的思路，比如时钟被分为了12个区域，每个区域表示一个小时，然后每个小的区域又被划分为更小的区域表示分钟。 在GIS系统中，也有类似的思想，比如将地图划分成网格。通过编码来简化地理位置的判断（比如相交，包含，距离计算等），但是请注意使用网格带来的问题，比如精度的问题，网格的大小决定了精度，又比如相对坐标的问题，可能无法描述清楚边界的归属。 PostgreSQL可以提供给你更好的选择，矢量化的运算。 1. 在PostGIS中虽然也支持网格对象的描述方式，但是并不是使用这种方法来进行几何运算（比如相交，包含，距离计算等），所以不存在类似的精度问题，个人建议没有强需求的话，不必做这样的网格转换。 2. 如果是多种精度地图的切换（比如多个图层，每个图层代表一种地图精度），建议使用辐射的方式逐渐展开更精细的图层，以点为中心，逐渐辐射。（很多专业的地图软件是这样做的） 《蜂巢的艺术与技术价值 - PostgreSQL PostGIS's hex-grid》 4 异步消息 - 物联网、WEB、金融 等业务场景 电波表是一个非常典型的广播应用，类似的还有组播（注意不是主播哦），类似的应用也很多，比如广播电视，电台等。 在数据库中，其实也有类似的应用，比如利用PostgreSQL数据库的异步消息机制，往数据库的消息通道发送数据，应用程序可以监听对应的消息通道，获取异步消息数据。 通过异步消息在数据库中实现了一对多的广播效果。 在物联网中，也可以有类似的应用，例如结合PostgreSQL的流式计算，当传感器上报的数据达到触发事件的条件时，往异步消息通道发送一则消息，应用程序实时的接收异步消息，发现异常。 这样做的好处很多，即节省了空间（结合流式处理，完全可以轻量化部署），又能提高传播的效率（一对多的传播），程序设计也可以简单化。 在金融行业，也可以有类似的实现，比如对数据的实时流式监测，数据流经一系列的规则，触发异步消息。 《从电波表到数据库小程序之 - 数据库异步广播(notify/listen)》 《从微信小程序 到 数据库"小程序" , 鬼知道我经历了什么》 一个例子 这个例子使用PostgreSQL的异步消息通知机制（notify/listen），以及数据库的触发器，PostGIS地理库插件，结合nodejs, socket.io实现了一个实时的客户端GPS坐标更新的小业务。 1. 在数据库中新增GPS坐标，数据库端编写的"小程序"会自动发送异步消息给客户端，客户端马上就展示了当前新增的坐标 2. 修改GPS坐标，数据库端编写的"小程序"会自动发送异步消息给客户端，客户端刷新了当前坐标 3. 删除GPS坐标，数据库端编写的"小程序"会自动发送异步消息给客户端，客户端刷新了当前坐标 详见 《[转载] postgres + socket.io + nodejs 实时地图应用实践》 5 流式实时数据处理 - 物联网、金融 等业务场景 在物联网、金融行业中，有大量的数据产生，同时需要实时的对数据进行处理。 pipelinedb是基于PostgreSQL的一个流式计算数据库，纯C代码，效率极高(32c机器,单机日处理流水达到了250.56亿条)。同时它具备了PostgreSQL强大的功能基础，正在掀起一场流计算数据库制霸的腥风血雨。 在物联网(IoT)有非常广泛的应用场景，越来越多的用户开始从其他的流计算平台迁移到pipelineDB。 pipelinedb的用法非常简单，首先定义stream(流)，然后基于stream定义对应的transform(事件触发模块)，以及Continuous Views(实时统计模块) 数据往流里面插入，transform和Continuous Views就在后面实时的对流里的数据进行处理，对开发人员来说很友好，很高效。 值得庆祝的还有，所有的接口都是SQL操作，非常的方便，大大降低了开发难度。 《流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺IoT》 除此之外，PostgreSQL的undo table，batch调度, 异步消息结合，也能达到与pipeline一样的效果。 《PostgreSQL 流式数据处理(聚合、过滤、转换...)系列 - 9》 《基于PostgreSQL的流式PipelineDB, 1000万/s实时统计不是梦》 《"物联网"流式处理应用 - 用PostgreSQL实时处理(万亿每天)》 6 GIS、图像近似度运算 - 互联网、AR红包、虚拟现实与GIS结合、广告营销 等业务场景 AR红包是GIS与图像、社交、广告等业务碰撞产生的一个全新业务场景。 需要做广告投放的公司，可以对着广告牌，或者店铺中的某个商品拍照，然后藏AR红包。 要找红包的人，需要找到这家店，并且也对准藏红包的物体拍摄，比较藏红包和找红包的两张图片，就可以实现抢红包的流程。 可以想象的空间很多。 使用的核心技术是GIS（地理位置）与图像近似度比较。 PostgreSQL对于这两项技术都可以很好的支持。 《(AR虚拟现实)红包 技术思考 - GIS与图像识别的完美结合》 7 相似内容搜索、去重 - 互联网、数据公司、搜索引擎 等业务场景 在搜索引擎、数据公司、互联网中都会有网络爬虫的产品，或者有人机交互的产品。 有人的地方就有江湖，盗文、盗图的现象屡见不鲜，而更惨的是，盗图和盗文还会加一些水印。 也就是说，你在判断盗图、盗文的时候，不能光看完全一致，可能要看的是相似度。 这给内容去重带来了很大的麻烦，不过还好，PostgreSQL数据库整合了相似度去重的算法和索引接口，可以方便的处理相似数据。 比如相似的数组、相似的文本、相似的分词、相似的图像的搜索和去重等等。 又比如鉴黄。 《电商内容去重\内容筛选应用(如何高效识别转载\盗图\侵权?) - 文本相似、图片集相似、数组相似的优化和索引技术》 《PostgreSQL 在视频、图片去重，图像搜索业务中的应用》 《从相似度算法谈起 - Effective similarity search in PostgreSQL》 8 任意字段模糊查询 - 互联网、前端页面、搜索引擎 等业务场景 在一些应用程序中，可能需要对表的所有字段进行检索，有些字段可能需要精准查询，有些字段可能需要模糊查询或全文检索。 比如一些前端页面下拉框的勾选和选择。 这种需求对于应用开发人员来说，会很蛋疼，因为写SQL很麻烦，例子： 之前写过一篇文章来解决这个问题 《PostgreSQL 行级 全文检索》 使用的是全文检索，而当用户的需求为模糊查询时？ 如何来解决呢？ PostgreSQL中可以很好的解决这个问题，适用于任意字符（包括英文、中文、等等）。 《PostgreSQL 全表 全字段 模糊查询的毫秒级高效实现 - 搜索引擎颤抖了》 《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》 9 在线处理、离线分析、在线分析混合需求 - 互联网、传统企业、金融 等业务场景 随着IT行业在更多的传统行业渗透，我们正逐步的在进入DT时代，让数据发挥价值是企业的真正需求，否则就是一堆废的并且还持续消耗企业人力，财力的数据。 传统企业可能并不像互联网企业一样，有大量的开发人员、有大量的技术储备，通常还是以购买IT软件，或者以外包的形式在存在。 数据的核心 - 数据库，很多传统的行业还在使用传统的数据库。 随着IT向更多行业的渗透，数据类型越来越丰富（诸如人像、X光片、声波、指纹、DNA、化学分子、图谱数据、GIS、三维、多维 等等。。。），数据越来越多，怎么处理好这些数据，怎么让数据发挥价值，已经变成了对IT行业，对数据库的挑战。 对于互联网行业来说，可能对传统行业的业务并不熟悉，或者说互联网那一套技术虽然在互联网中能很好的运转，但是到了传统行业可不一定，比如说用于科研、军工的GIS，和互联网常见的需求就完全不一样。 除了对数据库功能方面的挑战，还有一方面的挑战来自性能方面，随着数据的爆炸，分析型的需求越来越难以满足，主要体现在数据的处理速度方面，而常见的hadoop生态中的处理方式需要消耗大量的开发人员，同时并不能很好的支持品种繁多的数据类型，即使GIS可能也无法很好的支持，更别说诸如人像、X光片、声波、指纹、DNA、化学分子、图谱数据、GIS、三维、多维 等等。 那么我们有什么好的方法来应对这些用户的痛处呢？ 且看ApsaraDB产品线的PostgreSQL与HybridDB如何来一招左右互搏，左手在线事务处理，右手数据分析挖掘，解决企业痛处。 对传统企业来说，OLTP系统大多数使用的是Oracle等商业数据库，使用PostgreSQL可以与Oracle的功能、性能、SQL语法等做到高度兼容。 而对于分析场景，使用MPP产品HybridDB(基于GPDB)，则可以很好的解决PB级以上的AP需求。 《元旦技术大礼包 - ApsaraDB的左右互搏术 - 解决企业痛处 TP+AP混合需求 - 无须再唱《爱你痛到不知痛》》 对于中小型企业，数据量在10TB量级的，分析型的事务甚至也可以交给PostgreSQL来处理。 因为它具备了多核并行处理的能力、列存储、JIT、算子复用、甚至向量化执行等技术，相比传统的数据库，在OLTP方面有10倍以上的性能提升。(同时还可以使用LLVM技术，GPU卡\FPGA卡来 硬件加速分析) 《分析加速引擎黑科技 - LLVM、列存、多核并行、算子复用 大联姻 - 一起来开启PostgreSQL的百宝箱》 《PostgreSQL 9.6 引领开源数据库攻克多核并行计算难题》 10 用户群体搜索、根据标签圈人 - 电商、广告投放 等业务场景 电商推荐系统 部分需求介绍 比如一家店铺，如何找到它的目标消费群体？ 要回答这个问题，首先我们需要收集一些数据，比如： 1. 这家店铺以及其他的同类店铺的浏览、购买群体。 我们在逛电商时，会产生一些行为的记录，比如在什么时间，逛了哪些店铺，看了哪些商品，最后在哪家店铺购买了什么商品。 然后，对于单个商店来说，有哪些用户逛过他们的商店，购买过哪些商品，可以抽取出一部分人群。 2. 得到这些用户群体后，筛选出有同类消费欲望、或者具备相同属性的群体。 对这部分人群的属性进行分析，可以获得一个更大范围的群体，从而可以对这部分群体进行营销。 以上是对电商推荐系统的两个简单的推理。 PostgreSQL, HybridDB解决了推荐系统的三个核心问题 精准，属于数据挖掘系统的事情，使用PostgreSQL, Greenplum 的 MADlib机器学习库可以实现。 实时，实时的更新标签，在数据库中进行流式处理，相比外部流处理的方案，节约资源，减少开发成本，提高开发效率，提高时效性。 高效，使用PostgreSQL以及数组的GIN索引功能，实现在万亿USER_TAGS的情况下的毫秒级别的圈人功能。 《恭迎万亿级营销(圈人)潇洒的迈入毫秒时代 - 万亿user_tags级实时推荐系统数据库设计》 11 位置信息处理、点面判断、按距离搜索、化学数据处理 - 危化品监管 等业务场景 危化品的种类繁多。包括如常见的易爆、易燃、放射、腐蚀、剧毒、等等。 由于危化品的危害极大，所以监管显得尤为重要， 1. 生产环节 将各个原来人工监控的环节数字化，使用 传感器、流计算、规则（可以设置为动态的规则） 代替人的监管和经验。 2. 销售环节 利用社会关系分析，在销售环节挖掘不法分子，挖掘骗贷、骗保的虚假交易。利用地理位置跟踪，掌控整个交易的货物运输过程。 3. 仓储环节 仓储环节依旧使用传感器、流计算、应急机制对仓管的产品进行实时的监管，而对于危化品本身，我们已经不能使用普通的数据类型来存储，很幸运的是在PostgreSQL的生态圈中，有专门支持化学行业的RDKit支持，支持存储化合物类型，以及基于化合物类型的数据处理 （包括化学反应，分解等等）。 4. 运输环节 小结一下，在危化品的运输环节，使用传感器对货车、集装箱内的危化品的指标进行实时的监控，使用流式数据库pipelineDB流式的处理传感器实时上报的数据；使用PostgreSQL+PostGIS+pgrouting 对于货车的形式路径进行管理，绕开禁行路段、拥堵路段。 当出现事故时，使用PostgreSQL的GIS索引，快速的找出附近的应急救助资源（如交警、消防中队、医院、120）。 同时对危化品的货物存储，使用化学物类型存储，可以对这些类型进行更多的约束和模拟的合成，例如可以发现化学反应，防止出现类似天津爆炸事件。 5. 消耗环节 增加剩余量的监控，在闭环中起到很好的作用，达到供需平衡，避免供不应求，或者供过于求的事情发生。 6. 动态指挥中心 在给生产、仓库、物流配送、消耗环节添加了终端、传感器后，就建立了一个全面的危化品监管数据平台。 构建实时的监管全图。 7. 缉毒、发现不法分子等 通过社会关系学分析，结合RDKit插件，在数据库中存储了人的信息，存储了人与化学物的关系（比如购买过），然后，根据社会关系学分析，将一堆的化合物（原材料）结合起来，看看会不会发生反应，生成毒品或危化品。 从而发现不法分子。 《从天津滨海新区大爆炸、危化品监管聊聊 IT人背负的社会责任感》 12 图式数据搜索 - 金融风控、公安刑侦、社会关系、人脉分析 等业务场景 人类是群居动物，随着人口的增长，联络方式越来越无界化，人与人，人与事件，人与时间之间形成了一张巨大的关系网络。 有许多场景就是基于这张巨大的关系网络的，比如。 1. 猎头挖人 作为IT人士或者猎头、HR，对Linkedin一定不陌生，领英网实际上就是一个维护人际关系的网站。 通过搜索你的一度人脉，可以找到与你直接相关的人，搜索2度人脉，可以搜索到与你间接相关的人。 当然你还可以继续搜索N度人脉，不过那些和你可能就不那么相关了。 如果你知道和美女范冰冰隔了几度人脉，是不是有点心动了呢？ 其实在古代，就有这种社会关系学，还有这种专门的职业，买官卖官什么的，其实都是人脉关系网。看过红楼梦的话，你会发现那家子人怎么那么多亲戚呢？ 2. 公安破案 公安刑侦学也是一类人脉相关的应用，只是现在的关系和行为越来越复杂，这种关系也越来越复杂，原来的人能接触的范围基本上就靠2条腿，顶多加匹马。 现在，手机，电脑，ATM机，超时，摄像头，汽车等等，都通过公路网、互联网连接在一起。 一个人的行为，产生的关系会更加的复杂，单靠人肉的关系分析，刑侦难度变得越来越复杂。 3. 金融风控 比如银行在审核贷款资格时，通常需要审核申请人是否有偿还能力，是否有虚假消息，行为习惯，资产，朋友圈等等。 同样涉及到复杂的人物关系，人的行为关系分析等等。 图片来自互联网 此类围绕人为中心，事件为关系牵连的业务催生了图数据库的诞生。 目前比较流行的图数据库比如neo4j，等。 详见 https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database PostgreSQL是一个功能全面的数据库，其中就有一些图数据库产品的后台是使用PostgreSQL的，例如OpenCog， Cayley等。 除了这些图数据库产品，PostgreSQL本身在关系查询，关系管理方面也非常的成熟，十亿量级的关系网数据，3层关系运算仅需毫秒。 还可以用于运算人与人之间的最短关系，穷举关系等。 主要用到的技术plpgsql服务端编程、异步消息、数组、游标等。 《金融风控、公安刑侦、社会关系、人脉分析等需求分析与数据库实现 - PostgreSQL图数据库场景应用》 13 大量数据的求差集、最新数据搜索, 最新日志数据与全量数据的差异比对, 递归收敛扫描 - 物联网、数据同步、数据清洗、数据合并 等业务场景 有一个这样的场景，一张小表A，里面存储了一些ID，大约几百个到万个。 （比如说巡逻车辆ID，环卫车辆的ID，公交车，微公交的ID）。 另外有一张日志表B，每条记录中的ID是来自前面那张小表的，但不是每个ID都出现在这张日志表中，比如说一天可能只有几十个ID会出现在这个日志表的当天的数据中。 （比如车辆的行车轨迹数据，每秒上报轨迹，数据量就非常庞大，但是每天出勤的车辆有限）。 那么我怎么快速的找出今天没有出现的ID呢。 （哪些巡逻车辆没有出现在这个片区，是不是偷懒了？哪些环卫车辆没有出行，哪些公交或微公交没有出行）？ select id from A where id not in (select id from B where time between ? and ?); select a.id from a left join b on (a.id=b.aid) where b.* is null; 这个QUERY会很慢，通常需要几百秒到几十秒，有什么优化方法呢。 通过PostgreSQL的递归查询，可以高效的解决这个问题(在几亿记录中筛选出与几万记录的逻辑差集)。 优化后只需要10毫秒左右。 《用PostgreSQL找回618秒逝去的青春 - 递归收敛优化》 同样的方法，还可以用于数据清洗与合并的场景，比如在物联网的环境中，每个传感器，每个小时会上报若干条数据（有新增的，有更新的，有删除的指标等），对于同一个KEY，后台的应用程序只关心最后一条记录。 使用PostgreSQL的递归收敛，每秒可以清洗或合并千万量级的数据。 除了物联网，同样适用于数据库之间的数据逻辑同步。 《时序数据合并场景加速分析和实现 - 复合索引，窗口分组查询加速，变态递归加速》 14 数据一致性分享、数据泵 - 跨业务平台实时分享数据 等业务场景 在IoT的场景中，有流式分析的需求，也有存储历史数据的需求，同时还有数据挖掘的需求，搜索引擎可能也需要同一份数据，还有一些业务可能也要用到同一份数据。 但是如果把数据统统放到一个地方，这么多的业务，它们有的要求实时处理，有的要求批量处理，有的可能需要实时的更新数据，有的可能要对大数据进行分析。 显然一个产品可能无法满足这么多的需求。 就好比数据库就分了关系数据库，NOSQL，OLTP场景，OLAP场景一样。 也是因为一个产品无法满足所有的业务需求。 在企业中通常是借助数据冗余来解决各类场景的需求。 那么如何才能够更好的分享数据，保证数据的一致性，提高分享的实时性呢？ 10万级别左右的机器，PostgreSQL 的数据吞吐量可以达到100万条/s以上，同时数据库本身具备了严格的可靠性和一致性保证。 PostgreSQL为分享数据提供了插槽的概念，每个插槽对应一个目标端，支持断点续传，支持多个目标端。用于流式的分享数据是非常好的选择。 《实时数据交换平台 - BottledWater-pg with confluent》 15 分词搜索、模糊搜索、相似度搜索 - 电商、公安、传统企业 等业务场景 看刑侦剧经常有看到人物拼图，然后到图库搜索的，以前可能靠的是人肉，使用PG，可以靠数据库的图形近似度搜索功能。 《弱水三千,只取一瓢,当图像搜索遇见PostgreSQL (Haar wavelet)》 而对于文本搜索，大家一定会想到分词，比如搜索引擎、淘宝的商品内容搜索、文章的关键字搜索等等。 PostgreSQL内置了分词引擎，可以很好的满足这类搜索的需求。 《聊一聊双十一背后的技术 - 分词和搜索》 《PostgreSQL 全文检索加速 快到没有朋友 - RUM索引接口(潘多拉魔盒)》 《PostgreSQL 如何高效解决 按任意字段分词检索的问题 - case 1》 但是千万不要以为分词可以搞定一切需求，比如这样的需求就搞不定。 hello world打成了hello word或者hello w0rld，你要让数据库匹配出来，怎么搞？ 又或者你的业务需要写正则进行匹配，怎么搞？比如一些域名的查询，www.firefoxcn.org 可能你只想输入其中的一个部分来搜索，如果firefox可以匹配。 甚至更变态的 fi[a-z]{1}e.*?.?? ，这样的查询。 数据量小，并发小时，这种查询是可以忍受全表扫描和CPU处理过滤的。 但是想想一下，你是一个日请求过亿的业务，或者数据量亿级别的，全表扫描和CPU的开销会让你疯掉的。 PostgreSQL完美的解决了这类变态的需求。 1. 使用PostgreSQL regexp库，将正则转换为NFA样式（图形化词组）。 2. 将NFA样式再进行转换，转换为扩展的图形样式(trigrams)，包括拆分后的查询词组与NOT词组。 3. 简化，过滤不必要的trigrams。 4. 打包为TrgmPackedGraph结构，支持GIN,GIST索引的检索。 《聊一聊双十一背后的技术 - 毫秒分词算啥, 试试正则和相似度》 《中文模糊查询性能优化 by PostgreSQL trgm》 《PostgreSQL 百亿数据 秒级响应 正则及模糊查询》 《PostgreSQL 1000亿数据量 正则匹配 速度与激情》 还有一种场景，比如口音纠正、口音相似度搜索。 16 文本分析、人物画像 - 电商、公安、传统企业、广告商 等业务场景 在日常的生活中，我们可能会经常需要一些像相近、相仿、距离接近、性格接近等等类似这样的需求，对数据进行筛选。 在PostgreSQL中，这些场景都支持索引排序和检索。 比如收集了人群的各种喜好的数据，通过对关联数据的聚类分析，或者按喜好的重叠度进行排序，找出目标人群。 这里就涉及到文本的近似度分析，PostgreSQL的文本分析功能可以很好的支持此类场景。 《PostgreSQL 文本数据分析实践之 - 相似度分析》 17 高并发更新少量记录 - 电商、票务系统 等业务场景 秒杀在商品交易中是一个永恒的话题，从双十一，到一票难求，比的仅仅是手快吗？ 其实对于交易平台来说，面对的不仅仅是人肉，还有很多脚本，外挂自动化的抢购系统，压力可想而知。 秒杀的优化手段很多，就拿数据库来说，有用排队机制的，有用异步消息的，有用交易合并的。 今天我要给大家介绍一种更极端的秒杀应对方法，裸秒。 目前可能只有PostgreSQL可以做到裸秒，也即是说，来吧，一起上。 PostgreSQL提供了一种ad lock，可以让用户尽情的释放激情，以一台32核64线程的机器为例，每秒可以获取、探测约130万次的ad lock。 试想一下，对单条记录的秒杀操作，达到了单机100万/s的处理能力后，秒杀算什么？100台机器就能处理1亿/s的秒杀请求。 《聊一聊双十一背后的技术 - 不一样的秒杀技术, 裸秒》 《PostgreSQL 使用advisory lock或skip locked消除行锁冲突, 提高几十倍并发更新效率》 18 实时用户画像 - 电商、实时广告、实时营销、金融 等业务场景 用户画像在市场营销的应用重建中非常常见，已经不是什么新鲜的东西，比较流行的解决方案是给用户贴标签，根据标签的组合，圈出需要的用户。 通常画像系统会用到宽表，以及分布式的系统。 宽表的作用是存储标签，例如每列代表一个标签，但是通常数据库到2000个列基本就是极限了，上万TAG的话，只能使用多表JOIN来实现，效率较差。 另一方面，使用宽表(甚至列存储)，标签的筛选性能也比较差（无法达到实时级别）。 以PostgreSQL数据库为基础，给大家讲解一下更加另类的设计思路，以BIT来存储用户，每行一个TAG的方式。 10万亿级TAG/users，毫秒级圈人。 《基于 阿里云 RDS PostgreSQL 打造实时用户画像推荐系统》 19 动态规划 - 物流配送、打车软件、导航软件、出行软件、高速、高铁 等业务场景 每年双十一的交易额都创新高，今年也不例外，双十一几乎成了各种IT系统的大考，物流也不例外。 每次双十一快递几乎都被爆仓，但是随着技术的发展，今年，听说双十一刚过，小伙伴们的包裹都快收到了。 今天，来给大家分享一下物流与背后的数据库技术，当然我讲的还是PostgreSQL, Greenplum, PostGIS一类，大伙了解我的。 物流行业是被电子商务催生的产业之一。 快件的配送和揽件的调度算法是物流行业一个非常重要的课题，直接关系到配送或揽件的时效，以及物流公司的运作成本。 好的算法，可以提高时效，降低成本，甚至可以更好的调动社会资源，就像滴滴打车一样，也许能全民参与哦。 以后也许上班路途还能顺路提供快递服务呢。 以物流行业为例，PostgreSQL与Greenplum为物流行业应用提供了包括机器学习、路径规划、地理位置信息存储和处理等基础服务。 《聊一聊双十一背后的技术 - 物流、动态路径规划》 20 流式同步多副本、极致数据可靠性 - 金融、传统企业、互联网 等业务场景 传统的金融行业高度依赖共享存储来解决数据库的高可用，数据0丢失以及异地容灾的场景。 共享存储的解决方案价格昂贵，对厂商的依赖较大。 PostgreSQL基于同步流复制的 任意副本 解决方案，在解决0丢失，高可用以及容灾的问题的同时，还可以提供只读的功能。相比传统的存储解决方案，优势更加明显。 《PostgreSQL 金融行业高可用和容灾解决方案》 《PostgreSQL 9.6 同步多副本 与 remote_apply事务同步级别》 《元旦技术大礼包 - 2017金秋将要发布的PostgreSQL 10.0已装备了哪些核武器？》 21 块级瘦索引 - 物联网、金融、日志类数据 等业务场景 在物联网、金融、日志类型场景中，数据持续不断的产生，对于堆存储来说，有线性相关的特点。 例如，时间字段往往和物理存储的顺序具有线性相关性。 例如，有一些自增字段，也和堆存储的物理顺序线性相关。 对与物理存储线性相关的字段（时间，自增字段），PostgreSQL提供了一种BRIN块级范围索引，索引中存储了对应数据块中的字段统计信息（例如最大值，最小值，平均值，记录数、SUM，空值个数等） 这种索引很小，因为索引的粒度是连续的块，而不是每条记录。 通常比BTREE索引小几百倍。 如果字段的线性相关性很好，进行范围查询或者精确检索时，效率非常高。 对于统计查询，也可以使用BRIN索引，提高分析统计的效率。 《PostgreSQL 物联网黑科技 - 瘦身几百倍的索引(BRIN index)》 《PostgreSQL 9.5 new feature - BRIN (block range index) index》 22 持续数据写入，高效、0丢失 - 运营商网关、物联网、IT系统FEED 等业务场景 在运营商网关、物联网的工业数据采集和处理，IT系统的FEED等业务场景中，数据产生的量非常庞大，这些数据要在保证可靠性的情况下，快速的入库。 对于PostgreSQL来说，使用中端x86服务器(通常在10万以内，32核，SSD+SATA结合)上的数据插入速度（目标表包含一个brin索引），实际测试可以达到每天上百TB的写入。 从而以较高的性价比，满足此类业务场景的需求。 《PostgreSQL 如何潇洒的处理每天上百TB的数据增量》 23 时序数据有损压缩 - 时序、物联网、FEED数据、金融 等业务场景 在物联网、金融、FEED等场景中，往往有大批量的指标数据产生并进入数据库，通常包含 时间、值 两个字段。 这些数据由于量非常庞大，而且就像音频一样，实际上是可以对其进行有损的压缩存储的。 最为流行的是旋转门的压缩算法，在PostgreSQL中可以使用UDF，方便的实现这个功能。 从而实现流式\时序数据的有损压缩。 《旋转门数据压缩算法在PostgreSQL中的实现 - 流式压缩在物联网、监控、传感器等场景的应用》 24 会话级资源隔离 - 多租户、云、混合业务资源控制 等业务场景 在很多场景中，用户希望可以控制每个连接（会话）的资源使用情况，例如CPU\IOPS\MEMORY等。 PostgreSQL是进程结构，可以通过cgroup很好的实现这个需求，不需要对数据库内核进行改造。 另一方面，基于PostgreSQL的产品GPDB，则是在数据库的内核层面实施的控制。 《PostgreSQL 会话级资源隔离探索》 25 基因工程 - 生命科学、医疗 等业务场景 PostgreSQL凭借良好的扩展性，不仅仅是一个数据库，同时也是具备非常强大的数据处理能力的数据平台。 很多垂直行业的用户拿它来做各种和业务贴合非常紧密的事情。 例如PostgreSQL在生命科学领域的应用案例 - 基因工程。 通常的思维可能是这样的，把数据存在数据库，需要运算的时候，再把数据取出进行运算（例如配对），需要花费非常多的网络传输时间。 PostgreSQL提供了基因工程相关的数据类型，操作类型，索引。满足基因工程业务的需求。 用户可以直接在数据库中对基因数据进行处理。同时还可以利用MPP来解决更大数据量的问题（例如压缩后百TB级别）。 《为了部落 - 如何通过PostgreSQL基因配对，产生优良下一代》 26 数据预测、挖掘 - 金融数据分析、机器学习 等业务场景 PostgreSQL、以及HybridDB(基于GPDB)，等PostgreSQL相关的数据库，都支持MADlib机器学习库，这个库支持机器学习领域常见的算法（例如聚类、线性回归、贝叶斯、文本处理等等） 其中在数据领域用得较多的数据预测，可以使用MADLib的多元回归库，进行数据的预测。 结合plR语言 或者R + pivotalR 、 python + pythonR插件，可以自动将R\python语言的命令转换为MADlib库函数，对数据进行分析。 非常适合使用R或者python对数据进行分析的数据科学家使用。 其特点是高效（数据与运算一体，可以使用LLVM\向量计算等技术优化，同时不需要传播数据，节约了传播的开销）、易用（支持常见的SQL、r, python等编程）。 《PostgreSQL 线性回归 - 股价预测 1》 《在PostgreSQL中用线性回归分析linear regression做预测 - 例子2, 预测未来数日某股收盘价》 27 数据库端编程 - ERP、电商、传统企业、电商、运营商 等业务场景 在传统企业、电商、运营商等涉及用户交互、或者多个系统交互的业务场景中，通常一个事务涉及到很复杂的业务逻辑，需要保证数据的一致性，同时还需要与数据库多次交互。 比如 银行开户 ， 涉及的业务系统多，逻辑复杂。 在传统企业中，通常使用商业数据库的过程函数，实现此类复杂的逻辑。 PostgreSQL的数据库过程函数支持的语言非常丰富，比如plpgsql（可与Oracle pl/sql功能比肩)，另外还支持语言的扩展，例如支持python,perl,java,c,r等等作为数据库的过程函数语言。 对于开发人员来说，几乎可以在PostgreSQL数据库中处理任何业务逻辑。 《论云数据库编程能力的重要性》 《PostgreSQL 数据库扩展语言编程 之 plpgsql - 1》 28 ECPG，C嵌入式开发 - 金融 等业务场景 在金融行业中，用得非常多的是嵌入式SQL开发，可能为了处理复杂的逻辑，同时还需要非常高的效率、以及方便的代码管理。 所以此类场景就会用到嵌入式SQL开发，取代部分数据库过程语言的代码。 PostgreSQL 的ECPG，与Oracle的Pro*C功能对齐，是个非常好的选择。 https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/ecpg.html 29 数据库水平拆分、跨平台数据融合 - 金融、电商、互联网、物联网 等业务场景 PostgreSQL 从 2011年的9.1版本引入FDW开始，发展到现在已经支持几乎所有的外部数据源读写操作，例如mysql,oracle,pgsql,redis,mongo,hive,jdbc,odbc,file,sqlserver,es,S3,......。 https://wiki.postgresql.org/wiki/Fdw 开放的接口，允许用户自己添加外部数据源的支持。 9.6针对postgres_fdw（即PostgreSQL外部数据源）再次增强，开始支持对sort, where, join的下推，支持remote cancel query, 用户使用FDW可以对应用透明的实现数据库的sharding，单元化需求。 内核层支持sharding，这种分片技术相比中间件分片技术的好处： 1. 支持跨库JOIN 2. 支持绑定变量 3. 支持master(coordinator)节点水平扩展 4. 支持segment(datanode)节点水平扩展 5. 支持函数和存储过程 6. 支持sort, where, join的下推，支持remote cancel query，10.x支持聚合算子的下推。 ps: 目前还不支持分布式事务（需要用户干预2PC） ，10.x的版本会增加内核层面的分布式事务控制。 《PostgreSQL 9.6 单元化,sharding (based on postgres_fdw) - 内核层支持前传》 《PostgreSQL 9.6 sharding + 单元化 (based on postgres_fdw) 最佳实践 - 通用水平分库场景设计与实践》 除了postgres_fdw，PostgreSQL还有很多FDW，也就是说，你可以在PostgreSQL数据库中，访问几乎任何外部数据。就像访问本地的表效果一样。 https://wiki.postgresql.org/wiki/Fdw 31 地理位置信息查询 - LBS、社交、物流、出行、导航 等业务场景 在LBS、社交、物流、出行、导航等场景中，最为常见的一个需求是基于位置的搜索，比如搜索附近的人，并按距离由近到远排序。 在PostgreSQL中，有专门的GiST, SP-GiST索引支持，可以做到非常高效的检索，100亿地理位置数据，查询某个点附近的点，普通硬件，单个数据库响应时间在1毫秒以内。 PostgreSQL在位置信息近邻（KNN）查询方面的性能参考。 《PostgreSQL 百亿地理位置数据 近邻查询性能》 32 Oracle兼容性 毫无疑问，Oracle在企业市场的份额依旧是老大哥的地位，市面上也有很多数据库对这块市场虎视眈眈。 拥有43年开源历史的PostgreSQL数据库，是目前与Oracle兼容最为完美的数据库。业界也有许多非常成功的案例。 比如 丰田汽车、平安银行、邮储银行 等。 兼容性细节请参考 http://vschart.com/compare/oracle-database/vs/postgresql https://wiki.postgresql.org/wiki/Oracle_to_Postgres_Conversion https://www.postgresql.org/about/featurematrix/ 《数据库选型思考》 《Oracle 迁移至 PostgreSQL 文档、工具大集合》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - RATIO_TO_REPORT 分析函数》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - SQL OUTLINE插件sr_plan (保存、篡改、固定 执行计划)》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 函数、类型、多国语言》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 内核自带的兼容函数》 《Oracle log file parallel write 等待事件分析 - PostgreSQL的WAL异曲同工》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - plpgsql 自治事务(autonomous_transaction)补丁》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - PL/SQL FORALL, BULK COLLECT》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 字符编码转换 CONVERT》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - COMPOSE , UNISTR , DECOMPOSE》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - BIT_TO_NUM , BITAND , 比特运算 , 比特与整型互相转换》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - ASCIISTR》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - TZ_OFFSET》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - NEW_TIME , SYS_EXTRACT_UTC》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - REMAINDER》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 锁定执行计划(Outline system)》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - PL/SQL record, table类型定义》 《为什么用 PostgreSQL 绑定变量 没有 Oracle pin S 等待问题》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - connect by》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 如何篡改插入值(例如NULL纂改为其他值)》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - add_months》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - psql prompt like Oracle SQL*Plus》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - PL/SQL pipelined》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - sys_guid() UUID》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - WM_SYS.WM_CONCAT》 《EnterpriseDB & PostgreSQL RLS & Oracle VPD》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 函数 自治事务 的写法和实现》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - WITH 递归 ( connect by )》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - orafce介绍》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - orafce (包、函数、DUAL)》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 事件触发器实现类似Oracle的回收站功能》 《PostgreSQL 函数封装 - Wrap Function code like Oracle package》 《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - Support GROUPING SETS, CUBE and ROLLUP.》 《数据库界的华山论剑 tpc.org》 《BenchmarkSQL 测试PostgreSQL 9.5.0 TPC-C 性能》 《BenchmarkSQL 测试Oracle 12c TPC-C 性能》 33 强大的社区力量 PostgreSQL 的开源许可非常友好，开发者遍布世界各地，各个行业，这也是PostgreSQL数据库用户行业覆盖面非常广的原因之一。 https://wiki.postgresql.org/wiki/Development_information https://en.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL PostgreSQL 社区的内核研发实力非常强大，在功能方面一直引领开源数据库。 开发节奏非常好，每年发布一个大版本，每个大版本都可以看到许多前沿的大特性。 https://commitfest.postgresql.org/ PostgreSQL 用户组也非常活跃，几乎全年无休世界各地都能看到PostgreSQL用户组的活动。 https://www.postgresql.org/about/events/ PostgreSQL 的外围生态也非常的活跃，这也得益于友好的开源许可。比如 : 衍生产品 GPDB, Greenplum, HAWQ, AWS Redshift, 许多国产数据库, Postgres-XC, Postgres-XL, AsterData、matrixDB、Paraclle、Illustra, Informix, Netezza、EDB、PipelineDB、Postgres-XZ 外围提交的特性 LLVM、向量化执行引擎、列存储、内存引擎、图数据处理、指纹数据处理、化学数据处理、生物数据处理 等。 外围提交的插件 块级增量备份、RAFT协议与PG的多副本整合、逻辑复制、近似度搜索插件、等待事件采样、网格化插件、分布式插件 等。 案例、用户 不完全名单 生物制药 {Affymetrix(基因芯片), 美国化学协会, gene(结构生物学应用案例), …} 电子商务 { CD BABY, etsy(与淘宝类似), whitepages, flightstats, Endpoint Corporation …} 学校 {加州大学伯克利分校, 哈佛大学互联网与社会中心, .LRN, 莫斯科国立大学, 悉尼大学, 武汉大学, 人民大学, 上海交大, 华东师范 …} 金融 {Journyx, LLC, trusecommerce(类似支付宝), 日本证券交易交所, 邮储银行, 同花顺, 平安科技…} 游戏 {MobyGames, 斯凯网络 …} 政府 {美国国家气象局, 印度国家物理实验室, 联合国儿童基金, 美国疾病控制和预防中心, 美国国务院, 俄罗斯杜马, 国家电网, 某铁路运输…} 医疗 {calorieking, 开源电子病历项目, shannon医学中心, …} 制造业 {Exoteric Networks, 丰田, 捷豹路虎} 媒体 {IMDB.com, 美国华盛顿邮报国会投票数据库, MacWorld, 绿色和平组织, …} 开源项目 {Bricolage, Debian, FreshPorts, FLPR, LAMP, PostGIS, SourceForge, OpenACS, Gforge …} 零售 {ADP, CTC, Safeway, Tsutaya, Rockport, …} 科技 {GITlab, Sony, MySpace, Yahoo, Afilias, APPLE, 富士通, Omniti, Red Hat, Sirius IT, SUN, 国际空间站, Instagram, Disqus, AWS Redshift, 阿里巴巴, 去哪儿, 腾讯, 华为, 中兴, 云游, 智联招聘, 高德, 饿了么 …} 通信 {Cisco, Juniper, NTT(日本电信), 德国电信, Optus, Skype, Tlestra(澳洲电讯), 某运营商…} 物流 {第一物流} 开发手册 《PostgreSQL Java tutorial》 《PostgreSQL Python tutorial》 《PostgreSQL Ruby tutorial》 《PostgreSQL PHP tutorial》 《PostgreSQL C tutorial》 《PostgreSQL GO tutorial 1》 《PostgreSQL GO tutorial 2》 适应场景 适应广泛的行业与业务场景 GIS, 物联网, 互联网, 企业, ERP, 多媒体, ...... TP + AP 单库 20 TB 毫无压力 要求主备严谨一致的场景不二之选  其他文档 《数据库选型思考》 《PostgreSQL 前世今生》 《PostgreSQL 数据库开发管理规范》 《PostgreSQL 特性小故事》 PostgreSQL 比较鲜明的特性表述 小结 如果把玩转数据库比作打怪升级，打小怪或者普通怪物适合赚经验升级，打BOSE则有更多的几率爆出更多的装备或者宝贝，等级低的时候打小怪也能赚经验，等级高的时候就必须打等级高的怪物，否则打小怪可能永远都升不了级。 PostgreSQL就是游戏里等级高的怪物，甚至是BOSE级别的怪物。 如果你看斗破苍穹的话，则可以把PostgreSQL当成你的炼药师，它可以陪伴你从低段位快速的提升到高段位。 围绕在PostgreSQL身边的生态非常之庞大，当你的能力越来越强，视野越来越广阔，对业务，对行业越来越了解的话，你可以玩得越来越转。 当你玩转它的时候，就不是数据库玩你了，你可以让PG陪你一起玩。 《找对业务G点, 体验酸爽 - PostgreSQL内核扩展指南》

Ø 基本常用查询 --select select * from student;   --all 查询所有 select all sex from student;   --distinct 过滤重复 select distinct sex from student;   --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student;   --top 取前N条记录 select top 3 * from student;   --alias column name 列重命名 select id as 编号, name '名称', sex 性别 from student;   --alias table name 表重命名 select id, name, s.id, s.name from student s;   --column 列运算 select (age + id) col from student; select s.name + '-' + c.name from classes c, student s where s.cid = c.id;   --where 条件 select * from student where id = 2; select * from student where id > 7; select * from student where id < 3; select * from student where id <> 3; select * from student where id >= 3; select * from student where id <= 5; select * from student where id !> 3; select * from student where id !< 5;   --and 并且 select * from student where id > 2 and sex = 1;   --or 或者 select * from student where id = 2 or sex = 1;   --between ... and ... 相当于并且 select * from student where id between 2 and 5; select * from student where id not between 2 and 5;   --like 模糊查询 select * from student where name like '%a%'; select * from student where name like '%[a][o]%'; select * from student where name not like '%a%'; select * from student where name like 'ja%'; select * from student where name not like '%[j,n]%'; select * from student where name like '%[j,n,a]%'; select * from student where name like '%[^ja,as,on]%'; select * from student where name like '%[ja_on]%';   --in 子查询 select * from student where id in (1, 2);   --not in 不在其中 select * from student where id not in (1, 2);   --is null 是空 select * from student where age is null;   --is not null 不为空 select * from student where age is not null;   --order by 排序 select * from student order by name; select * from student order by name desc; select * from student order by name asc;   --group by 分组 按照年龄进行分组统计 select count(age), age from student group by age; 按照性别进行分组统计 select count(*), sex from student group by sex; 按照年龄和性别组合分组统计，并排序 select count(*), sex from student group by sex, age order by age; 按照性别分组，并且是id大于2的记录最后按照性别排序 select count(*), sex from student where id > 2 group by sex order by sex; 查询id大于2的数据，并完成运算后的结果进行分组和排序 select count(*), (sex * id) new from student where id > 2 group by sex * id order by sex * id;   --group by all 所有分组 按照年龄分组，是所有的年龄 select count(*), age from student group by all age;   --having 分组过滤条件 按照年龄分组，过滤年龄为空的数据，并且统计分组的条数和现实年龄信息 select count(*), age from student group by age having age is not null;   按照年龄和cid组合分组，过滤条件是cid大于1的记录 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1;   按照年龄分组，过滤条件是分组后的记录条数大于等于2 select count(*), age from student group by age having count(age) >= 2;   按照cid和性别组合分组，过滤条件是cid大于1，cid的最大值大于2 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1 and max(cid) > 2; Ø 嵌套子查询     子查询是一个嵌套在select、insert、update或delete语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。子查询也称为内部查询或内部选择，而包含子查询的语句也成为外部查询或外部选择。   # from (select … table)示例 将一个table的查询结果当做一个新表进行查询 select * from ( select id, name from student where sex = 1 ) t where t.id > 2; 上面括号中的语句，就是子查询语句（内部查询）。在外面的是外部查询，其中外部查询可以包含以下语句：      1、 包含常规选择列表组件的常规select查询      2、 包含一个或多个表或视图名称的常规from语句      3、 可选的where子句      4、 可选的group by子句      5、 可选的having子句   # 示例 查询班级信息，统计班级学生人生 select *, (select count(*) from student where cid = classes.id) as num from classes order by num;   # in, not in子句查询示例 查询班级id大于小于的这些班级的学生信息 select * from student where cid in ( select id from classes where id > 2 and id < 4 );   查询不是班的学生信息 select * from student where cid not in ( select id from classes where name = '2班' ) in、not in 后面的子句返回的结果必须是一列，这一列的结果将会作为查询条件对应前面的条件。如cid对应子句的id；   # exists和not exists子句查询示例 查询存在班级id为的学生信息 select * from student where exists ( select * from classes where id = student.cid and id = 3 );   查询没有分配班级的学生信息 select * from student where not exists ( select * from classes where id = student.cid ); exists和not exists查询需要内部查询和外部查询进行一个关联的条件，如果没有这个条件将是查询到的所有信息。如：id等于student.id；   # some、any、all子句查询示例 查询班级的学生年龄大于班级的学生的年龄的信息 select * from student where cid = 5 and age > all ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > any ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > some ( select age from student where cid = 3 );   Ø 聚合查询 1、 distinct去掉重复数据 select distinct sex from student; select count(sex), count(distinct sex) from student;   2、 compute和compute by汇总查询 对年龄大于的进行汇总 select age from student where age > 20 order by age compute sum(age) by age;   对年龄大于的按照性别进行分组汇总年龄信息 select id, sex, age from student where age > 20 order by sex, age compute sum(age) by sex;   按照年龄分组汇总 select age from student where age > 20 order by age, id compute sum(age);   按照年龄分组，年龄汇总，id找最大值 select id, age from student where age > 20 order by age compute sum(age), max(id); compute进行汇总前面是查询的结果，后面一条结果集就是汇总的信息。compute子句中可以添加多个汇总表达式，可以添加的信息如下：      a、 可选by关键字。它是每一列计算指定的行聚合      b、 行聚合函数名称。包括sum、avg、min、max、count等      c、 要对其执行聚合函数的列      compute by适合做先分组后汇总的业务。compute by后面的列一定要是order by中出现的列。   3、 cube汇总 cube汇总和compute效果类似，但语法较简洁，而且返回的是一个结果集。 select count(*), sex from student group by sex with cube; select count(*), age, sum(age) from student where age is not null group by age with cube; cube要结合group by语句完成分组汇总   Ø 排序函数    排序在很多地方需要用到，需要对查询结果进行排序并且给出序号。比如：    1、 对某张表进行排序，序号需要递增不重复的    2、 对学生的成绩进行排序，得出名次，名次可以并列，但名次的序号是连续递增的    3、 在某些排序的情况下，需要跳空序号，虽然是并列 基本语法 排序函数 over([分组语句] 排序子句[desc][asc]) 排序子句 order by 列名, 列名 分组子句 partition by 分组列, 分组列   # row_number函数 根据排序子句给出递增连续序号 按照名称排序的顺序递增 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(order by c.name) as number from student s, classes c where cid = c.id;   # rank函数函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列并且跳空 顺序递增 select id, name, rank() over(order by cid) as rank from student;   跳过相同递增 select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(order by c.name) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # dense_rank函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列不跳空 不跳过，直接递增 select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(order by c.name) as dense from student s, classes c where cid = c.id;   # partition by分组子句 可以完成对分组的数据进行增加排序，partition by可以与以上三个函数联合使用。 利用partition by按照班级名称分组，学生id排序 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # ntile平均排序函数 将要排序的数据进行平分，然后按照等分排序。ntile中的参数代表分成多少等分。 select s.id, s.name, cid, c.name, ntile(5) over(order by c.name) as ntile from student s, classes c where cid = c.id;   Ø 集合运算 操作两组查询结果，进行交集、并集、减集运算 1、 union和union all进行并集运算 --union 并集、不重复 select id, name from student where name like 'ja%' union select id, name from student where id = 4;   --并集、重复 select * from student where name like 'ja%' union all select * from student;   2、 intersect进行交集运算 --交集（相同部分） select * from student where name like 'ja%' intersect select * from student;   3、 except进行减集运算 --减集（除相同部分） select * from student where name like 'ja%' except select * from student where name like 'jas%';   Ø 公式表表达式 查询表的时候，有时候中间表需要重复使用，这些子查询被重复查询调用，不但效率低，而且可读性低，不利于理解。那么公式表表达式可以解决这个问题。 我们可以将公式表表达式（CET）视为临时结果集，在select、insert、update、delete或是create view语句的执行范围内进行定义。 --表达式 with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select id, num from statNum order by id;   with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select max(id), avg(num) from statNum;   Ø 连接查询 1、 简化连接查询 --简化联接查询 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s, classes c where s.cid = c.id;   2、 left join左连接 --左连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s left join classes c on s.cid = c.id;   3、 right join右连接 --右连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s right join classes c on s.cid = c.id;   4、 inner join内连接 --内连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s inner join classes c on s.cid = c.id;   --inner可以省略 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s join classes c on s.cid = c.id;   5、 cross join交叉连接 --交叉联接查询，结果是一个笛卡儿乘积 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s cross join classes c --where s.cid = c.id;   6、 自连接（同一张表进行连接查询） --自连接 select distinct s.* from student s, student s1 where s.id <> s1.id and s.sex = s1.sex;   Ø 函数 1、 聚合函数 max最大值、min最小值、count统计、avg平均值、sum求和、var求方差 select max(age) max_age, min(age) min_age, count(age) count_age, avg(age) avg_age, sum(age) sum_age, var(age) var_age from student;   2、 日期时间函数 select dateAdd(day, 3, getDate());--加天 select dateAdd(year, 3, getDate());--加年 select dateAdd(hour, 3, getDate());--加小时 --返回跨两个指定日期的日期边界数和时间边界数 select dateDiff(day, '2011-06-20', getDate()); --相差秒数 select dateDiff(second, '2011-06-22 11:00:00', getDate()); --相差小时数 select dateDiff(hour, '2011-06-22 10:00:00', getDate()); select dateName(month, getDate());--当前月份 select dateName(minute, getDate());--当前分钟 select dateName(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(month, getDate());--当前月份 select datePart(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(second, getDate());--当前秒数 select day(getDate());--返回当前日期天数 select day('2011-06-30');--返回当前日期天数 select month(getDate());--返回当前日期月份 select month('2011-11-10'); select year(getDate());--返回当前日期年份 select year('2010-11-10'); select getDate();--当前系统日期 select getUTCDate();--utc日期   3、 数学函数 select pi();--PI函数 select rand(100), rand(50), rand(), rand();--随机数 select round(rand(), 3), round(rand(100), 5);--精确小数位 --精确位数，负数表示小数点前 select round(123.456, 2), round(254.124, -2); select round(123.4567, 1, 2);   4、 元数据 select col_name(object_id('student'), 1);--返回列名 select col_name(object_id('student'), 2); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 2)); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 1)); --返回类型名称、类型id select type_name(type_id('varchar')), type_id('varchar'); --返回列类型长度 select columnProperty(object_id('student'), 'name', 'PRECISION'); --返回列所在索引位置 select columnProperty(object_id('student'), 'sex', 'ColumnId');   5、 字符串函数 select ascii('a');--字符转换ascii值 select ascii('A'); select char(97);--ascii值转换字符 select char(65); select nchar(65); select nchar(45231); select nchar(32993);--unicode转换字符 select unicode('A'), unicode('中');--返回unicode编码值 select soundex('hello'), soundex('world'), soundex('word'); select patindex('%a', 'ta'), patindex('%ac%', 'jack'), patindex('dex%', 'dexjack');--匹配字符索引 select 'a' + space(2) + 'b', 'c' + space(5) + 'd';--输出空格 select charIndex('o', 'hello world');--查找索引 select charIndex('o', 'hello world', 6);--查找索引 select quoteName('abc[]def'), quoteName('123]45'); --精确数字 select str(123.456, 2), str(123.456, 3), str(123.456, 4); select str(123.456, 9, 2), str(123.456, 9, 3), str(123.456, 6, 1), str(123.456, 9, 6); select difference('hello', 'helloWorld');--比较字符串相同 select difference('hello', 'world'); select difference('hello', 'llo'); select difference('hello', 'hel'); select difference('hello', 'hello'); select replace('abcedef', 'e', 'E');--替换字符串 select stuff('hello world', 3, 4, 'ABC');--指定位置替换字符串 select replicate('abc#', 3);--重复字符串 select subString('abc', 1, 1), subString('abc', 1, 2), subString('hello Wrold', 7, 5);--截取字符串 select len('abc');--返回长度 select reverse('sqlServer');--反转字符串   select left('leftString', 4);--取左边字符串 select left('leftString', 7); select right('leftString', 6);--取右边字符串 select right('leftString', 3); select lower('aBc'), lower('ABC');--小写 select upper('aBc'), upper('abc');--大写 --去掉左边空格 select ltrim(' abc'), ltrim('# abc#'), ltrim(' abc'); --去掉右边空格 select rtrim(' abc '), rtrim('# abc# '), rtrim('abc');   6、 安全函数 select current_user; select user; select user_id(), user_id('dbo'), user_id('public'), user_id('guest'); select user_name(), user_name(1), user_name(0), user_name(2); select session_user; select suser_id('sa'); select suser_sid(), suser_sid('sa'), suser_sid('sysadmin'), suser_sid('serveradmin'); select is_member('dbo'), is_member('public'); select suser_name(), suser_name(1), suser_name(2), suser_name(3); select suser_sname(), suser_sname(0x01), suser_sname(0x02), suser_sname(0x03); select is_srvRoleMember('sysadmin'), is_srvRoleMember('serveradmin'); select permissions(object_id('student')); select system_user; select schema_id(), schema_id('dbo'), schema_id('guest'); select schema_name(), schema_name(1), schema_name(2), schema_name(3);   7、 系统函数 select app_name();--当前会话的应用程序名称 select cast(2011 as datetime), cast('10' as money), cast('0' as varbinary);--类型转换 select convert(datetime, '2011');--类型转换 select coalesce(null, 'a'), coalesce('123', 'a');--返回其参数中第一个非空表达式 select collationProperty('Traditional_Spanish_CS_AS_KS_WS', 'CodePage'); select current_timestamp;--当前时间戳 select current_user; select isDate(getDate()), isDate('abc'), isNumeric(1), isNumeric('a'); select dataLength('abc'); select host_id(); select host_name(); select db_name(); select ident_current('student'), ident_current('classes');--返回主键id的最大值 select ident_incr('student'), ident_incr('classes');--id的增量值 select ident_seed('student'), ident_seed('classes'); select @@identity;--最后一次自增的值 select identity(int, 1, 1) as id into tab from student;--将studeng表的烈属，以/1自增形式创建一个tab select * from tab; select @@rowcount;--影响行数 select @@cursor_rows;--返回连接上打开的游标的当前限定行的数目 select @@error;--T-SQL的错误号 select @@procid;   8、 配置函数 set datefirst 7;--设置每周的第一天，表示周日 select @@datefirst as '星期的第一天', datepart(dw, getDate()) AS '今天是星期'; select @@dbts;--返回当前数据库唯一时间戳 set language 'Italian'; select @@langId as 'Language ID';--返回语言id select @@language as 'Language Name';--返回当前语言名称 select @@lock_timeout;--返回当前会话的当前锁定超时设置（毫秒） select @@max_connections;--返回SQL Server 实例允许同时进行的最大用户连接数 select @@MAX_PRECISION AS 'Max Precision';--返回decimal 和numeric 数据类型所用的精度级别 select @@SERVERNAME;--SQL Server 的本地服务器的名称 select @@SERVICENAME;--服务名 select @@SPID;--当前会话进程id select @@textSize; select @@version;--当前数据库版本信息   9、 系统统计函数 select @@CONNECTIONS;--连接数 select @@PACK_RECEIVED; select @@CPU_BUSY; select @@PACK_SENT; select @@TIMETICKS; select @@IDLE; select @@TOTAL_ERRORS; select @@IO_BUSY; select @@TOTAL_READ;--读取磁盘次数 select @@PACKET_ERRORS;--发生的网络数据包错误数 select @@TOTAL_WRITE;--sqlserver执行的磁盘写入次数 select patIndex('%soft%', 'microsoft SqlServer'); select patIndex('soft%', 'software SqlServer'); select patIndex('%soft', 'SqlServer microsoft'); select patIndex('%so_gr%', 'Jsonisprogram');   10、 用户自定义函数 # 查看当前数据库所有函数 --查询所有已创建函数 select definition,* from sys.sql_modules m join sys.objects o on m.object_id = o.object_id and type in('fn', 'if', 'tf');   # 创建函数 if (object_id('fun_add', 'fn') is not null) drop function fun_add go create function fun_add(@num1 int, @num2 int) returns int with execute as caller as begin declare @result int; if (@num1 is null) set @num1 = 0; if (@num2 is null) set @num2 = 0; set @result = @num1 + @num2; return @result; end go 调用函数 select dbo.fun_add(id, age) from student;   --自定义函数，字符串连接 if (object_id('fun_append', 'fn') is not null) drop function fun_append go create function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(2048) as begin return @args + @args2; end go   select dbo.fun_append(name, 'abc') from student;   # 修改函数 alter function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(1024) as begin declare @result varchar(1024); --coalesce返回第一个不为null的值 set @args = coalesce(@args, ''); set @args2 = coalesce(@args2, '');; set @result = @args + @args2; return @result; end go   select dbo.fun_append(name, '#abc') from student;   # 返回table类型函数 --返回table对象函数 select name, object_id, type from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') or type like '%f%';   if (exists (select * from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') and name = 'fun_find_stuRecord')) drop function fun_find_stuRecord go create function fun_find_stuRecord(@id int) returns table as return (select * from student where id = @id); go   select * from dbo.fun_find_stuRecord(2);       Ø 基本常用查询 --select select * from student;   --all 查询所有 select all sex from student;   --distinct 过滤重复 select distinct sex from student;   --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student;   --top 取前N条记录 select top 3 * from student;   --alias column name 列重命名 select id as 编号, name '名称', sex 性别 from student;   --alias table name 表重命名 select id, name, s.id, s.name from student s;   --column 列运算 select (age + id) col from student; select s.name + '-' + c.name from classes c, student s where s.cid = c.id;   --where 条件 select * from student where id = 2; select * from student where id > 7; select * from student where id < 3; select * from student where id <> 3; select * from student where id >= 3; select * from student where id <= 5; select * from student where id !> 3; select * from student where id !< 5;   --and 并且 select * from student where id > 2 and sex = 1;   --or 或者 select * from student where id = 2 or sex = 1;   --between ... and ... 相当于并且 select * from student where id between 2 and 5; select * from student where id not between 2 and 5;   --like 模糊查询 select * from student where name like '%a%'; select * from student where name like '%[a][o]%'; select * from student where name not like '%a%'; select * from student where name like 'ja%'; select * from student where name not like '%[j,n]%'; select * from student where name like '%[j,n,a]%'; select * from student where name like '%[^ja,as,on]%'; select * from student where name like '%[ja_on]%';   --in 子查询 select * from student where id in (1, 2);   --not in 不在其中 select * from student where id not in (1, 2);   --is null 是空 select * from student where age is null;   --is not null 不为空 select * from student where age is not null;   --order by 排序 select * from student order by name; select * from student order by name desc; select * from student order by name asc;   --group by 分组 按照年龄进行分组统计 select count(age), age from student group by age; 按照性别进行分组统计 select count(*), sex from student group by sex; 按照年龄和性别组合分组统计，并排序 select count(*), sex from student group by sex, age order by age; 按照性别分组，并且是id大于2的记录最后按照性别排序 select count(*), sex from student where id > 2 group by sex order by sex; 查询id大于2的数据，并完成运算后的结果进行分组和排序 select count(*), (sex * id) new from student where id > 2 group by sex * id order by sex * id;   --group by all 所有分组 按照年龄分组，是所有的年龄 select count(*), age from student group by all age;   --having 分组过滤条件 按照年龄分组，过滤年龄为空的数据，并且统计分组的条数和现实年龄信息 select count(*), age from student group by age having age is not null;   按照年龄和cid组合分组，过滤条件是cid大于1的记录 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1;   按照年龄分组，过滤条件是分组后的记录条数大于等于2 select count(*), age from student group by age having count(age) >= 2;   按照cid和性别组合分组，过滤条件是cid大于1，cid的最大值大于2 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1 and max(cid) > 2; Ø 嵌套子查询     子查询是一个嵌套在select、insert、update或delete语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。子查询也称为内部查询或内部选择，而包含子查询的语句也成为外部查询或外部选择。   # from (select … table)示例 将一个table的查询结果当做一个新表进行查询 select * from ( select id, name from student where sex = 1 ) t where t.id > 2; 上面括号中的语句，就是子查询语句（内部查询）。在外面的是外部查询，其中外部查询可以包含以下语句：      1、 包含常规选择列表组件的常规select查询      2、 包含一个或多个表或视图名称的常规from语句      3、 可选的where子句      4、 可选的group by子句      5、 可选的having子句   # 示例 查询班级信息，统计班级学生人生 select *, (select count(*) from student where cid = classes.id) as num from classes order by num;   # in, not in子句查询示例 查询班级id大于小于的这些班级的学生信息 select * from student where cid in ( select id from classes where id > 2 and id < 4 );   查询不是班的学生信息 select * from student where cid not in ( select id from classes where name = '2班' ) in、not in 后面的子句返回的结果必须是一列，这一列的结果将会作为查询条件对应前面的条件。如cid对应子句的id；   # exists和not exists子句查询示例 查询存在班级id为的学生信息 select * from student where exists ( select * from classes where id = student.cid and id = 3 );   查询没有分配班级的学生信息 select * from student where not exists ( select * from classes where id = student.cid ); exists和not exists查询需要内部查询和外部查询进行一个关联的条件，如果没有这个条件将是查询到的所有信息。如：id等于student.id；   # some、any、all子句查询示例 查询班级的学生年龄大于班级的学生的年龄的信息 select * from student where cid = 5 and age > all ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > any ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > some ( select age from student where cid = 3 );   Ø 聚合查询 1、 distinct去掉重复数据 select distinct sex from student; select count(sex), count(distinct sex) from student;   2、 compute和compute by汇总查询 对年龄大于的进行汇总 select age from student where age > 20 order by age compute sum(age) by age;   对年龄大于的按照性别进行分组汇总年龄信息 select id, sex, age from student where age > 20 order by sex, age compute sum(age) by sex;   按照年龄分组汇总 select age from student where age > 20 order by age, id compute sum(age);   按照年龄分组，年龄汇总，id找最大值 select id, age from student where age > 20 order by age compute sum(age), max(id); compute进行汇总前面是查询的结果，后面一条结果集就是汇总的信息。compute子句中可以添加多个汇总表达式，可以添加的信息如下：      a、 可选by关键字。它是每一列计算指定的行聚合      b、 行聚合函数名称。包括sum、avg、min、max、count等      c、 要对其执行聚合函数的列      compute by适合做先分组后汇总的业务。compute by后面的列一定要是order by中出现的列。   3、 cube汇总 cube汇总和compute效果类似，但语法较简洁，而且返回的是一个结果集。 select count(*), sex from student group by sex with cube; select count(*), age, sum(age) from student where age is not null group by age with cube; cube要结合group by语句完成分组汇总   Ø 排序函数    排序在很多地方需要用到，需要对查询结果进行排序并且给出序号。比如：    1、 对某张表进行排序，序号需要递增不重复的    2、 对学生的成绩进行排序，得出名次，名次可以并列，但名次的序号是连续递增的    3、 在某些排序的情况下，需要跳空序号，虽然是并列 基本语法 排序函数 over([分组语句] 排序子句[desc][asc]) 排序子句 order by 列名, 列名 分组子句 partition by 分组列, 分组列   # row_number函数 根据排序子句给出递增连续序号 按照名称排序的顺序递增 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(order by c.name) as number from student s, classes c where cid = c.id;   # rank函数函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列并且跳空 顺序递增 select id, name, rank() over(order by cid) as rank from student;   跳过相同递增 select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(order by c.name) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # dense_rank函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列不跳空 不跳过，直接递增 select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(order by c.name) as dense from student s, classes c where cid = c.id;   # partition by分组子句 可以完成对分组的数据进行增加排序，partition by可以与以上三个函数联合使用。 利用partition by按照班级名称分组，学生id排序 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # ntile平均排序函数 将要排序的数据进行平分，然后按照等分排序。ntile中的参数代表分成多少等分。 select s.id, s.name, cid, c.name, ntile(5) over(order by c.name) as ntile from student s, classes c where cid = c.id;   Ø 集合运算 操作两组查询结果，进行交集、并集、减集运算 1、 union和union all进行并集运算 --union 并集、不重复 select id, name from student where name like 'ja%' union select id, name from student where id = 4;   --并集、重复 select * from student where name like 'ja%' union all select * from student;   2、 intersect进行交集运算 --交集（相同部分） select * from student where name like 'ja%' intersect select * from student;   3、 except进行减集运算 --减集（除相同部分） select * from student where name like 'ja%' except select * from student where name like 'jas%';   Ø 公式表表达式 查询表的时候，有时候中间表需要重复使用，这些子查询被重复查询调用，不但效率低，而且可读性低，不利于理解。那么公式表表达式可以解决这个问题。 我们可以将公式表表达式（CET）视为临时结果集，在select、insert、update、delete或是create view语句的执行范围内进行定义。 --表达式 with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select id, num from statNum order by id;   with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select max(id), avg(num) from statNum;   Ø 连接查询 1、 简化连接查询 --简化联接查询 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s, classes c where s.cid = c.id;   2、 left join左连接 --左连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s left join classes c on s.cid = c.id;   3、 right join右连接 --右连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s right join classes c on s.cid = c.id;   4、 inner join内连接 --内连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s inner join classes c on s.cid = c.id;   --inner可以省略 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s join classes c on s.cid = c.id;   5、 cross join交叉连接 --交叉联接查询，结果是一个笛卡儿乘积 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s cross join classes c --where s.cid = c.id;   6、 自连接（同一张表进行连接查询） --自连接 select distinct s.* from student s, student s1 where s.id <> s1.id and s.sex = s1.sex;   Ø 函数 1、 聚合函数 max最大值、min最小值、count统计、avg平均值、sum求和、var求方差 select max(age) max_age, min(age) min_age, count(age) count_age, avg(age) avg_age, sum(age) sum_age, var(age) var_age from student;   2、 日期时间函数 select dateAdd(day, 3, getDate());--加天 select dateAdd(year, 3, getDate());--加年 select dateAdd(hour, 3, getDate());--加小时 --返回跨两个指定日期的日期边界数和时间边界数 select dateDiff(day, '2011-06-20', getDate()); --相差秒数 select dateDiff(second, '2011-06-22 11:00:00', getDate()); --相差小时数 select dateDiff(hour, '2011-06-22 10:00:00', getDate()); select dateName(month, getDate());--当前月份 select dateName(minute, getDate());--当前分钟 select dateName(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(month, getDate());--当前月份 select datePart(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(second, getDate());--当前秒数 select day(getDate());--返回当前日期天数 select day('2011-06-30');--返回当前日期天数 select month(getDate());--返回当前日期月份 select month('2011-11-10'); select year(getDate());--返回当前日期年份 select year('2010-11-10'); select getDate();--当前系统日期 select getUTCDate();--utc日期   3、 数学函数 select pi();--PI函数 select rand(100), rand(50), rand(), rand();--随机数 select round(rand(), 3), round(rand(100), 5);--精确小数位 --精确位数，负数表示小数点前 select round(123.456, 2), round(254.124, -2); select round(123.4567, 1, 2);   4、 元数据 select col_name(object_id('student'), 1);--返回列名 select col_name(object_id('student'), 2); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 2)); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 1)); --返回类型名称、类型id select type_name(type_id('varchar')), type_id('varchar'); --返回列类型长度 select columnProperty(object_id('student'), 'name', 'PRECISION'); --返回列所在索引位置 select columnProperty(object_id('student'), 'sex', 'ColumnId');   5、 字符串函数 select ascii('a');--字符转换ascii值 select ascii('A'); select char(97);--ascii值转换字符 select char(65); select nchar(65); select nchar(45231); select nchar(32993);--unicode转换字符 select unicode('A'), unicode('中');--返回unicode编码值 select soundex('hello'), soundex('world'), soundex('word'); select patindex('%a', 'ta'), patindex('%ac%', 'jack'), patindex('dex%', 'dexjack');--匹配字符索引 select 'a' + space(2) + 'b', 'c' + space(5) + 'd';--输出空格 select charIndex('o', 'hello world');--查找索引 select charIndex('o', 'hello world', 6);--查找索引 select quoteName('abc[]def'), quoteName('123]45'); --精确数字 select str(123.456, 2), str(123.456, 3), str(123.456, 4); select str(123.456, 9, 2), str(123.456, 9, 3), str(123.456, 6, 1), str(123.456, 9, 6); select difference('hello', 'helloWorld');--比较字符串相同 select difference('hello', 'world'); select difference('hello', 'llo'); select difference('hello', 'hel'); select difference('hello', 'hello'); select replace('abcedef', 'e', 'E');--替换字符串 select stuff('hello world', 3, 4, 'ABC');--指定位置替换字符串 select replicate('abc#', 3);--重复字符串 select subString('abc', 1, 1), subString('abc', 1, 2), subString('hello Wrold', 7, 5);--截取字符串 select len('abc');--返回长度 select reverse('sqlServer');--反转字符串   select left('leftString', 4);--取左边字符串 select left('leftString', 7); select right('leftString', 6);--取右边字符串 select right('leftString', 3); select lower('aBc'), lower('ABC');--小写 select upper('aBc'), upper('abc');--大写 --去掉左边空格 select ltrim(' abc'), ltrim('# abc#'), ltrim(' abc'); --去掉右边空格 select rtrim(' abc '), rtrim('# abc# '), rtrim('abc');   6、 安全函数 select current_user; select user; select user_id(), user_id('dbo'), user_id('public'), user_id('guest'); select user_name(), user_name(1), user_name(0), user_name(2); select session_user; select suser_id('sa'); select suser_sid(), suser_sid('sa'), suser_sid('sysadmin'), suser_sid('serveradmin'); select is_member('dbo'), is_member('public'); select suser_name(), suser_name(1), suser_name(2), suser_name(3); select suser_sname(), suser_sname(0x01), suser_sname(0x02), suser_sname(0x03); select is_srvRoleMember('sysadmin'), is_srvRoleMember('serveradmin'); select permissions(object_id('student')); select system_user; select schema_id(), schema_id('dbo'), schema_id('guest'); select schema_name(), schema_name(1), schema_name(2), schema_name(3);   7、 系统函数 select app_name();--当前会话的应用程序名称 select cast(2011 as datetime), cast('10' as money), cast('0' as varbinary);--类型转换 select convert(datetime, '2011');--类型转换 select coalesce(null, 'a'), coalesce('123', 'a');--返回其参数中第一个非空表达式 select collationProperty('Traditional_Spanish_CS_AS_KS_WS', 'CodePage'); select current_timestamp;--当前时间戳 select current_user; select isDate(getDate()), isDate('abc'), isNumeric(1), isNumeric('a'); select dataLength('abc'); select host_id(); select host_name(); select db_name(); select ident_current('student'), ident_current('classes');--返回主键id的最大值 select ident_incr('student'), ident_incr('classes');--id的增量值 select ident_seed('student'), ident_seed('classes'); select @@identity;--最后一次自增的值 select identity(int, 1, 1) as id into tab from student;--将studeng表的烈属，以/1自增形式创建一个tab select * from tab; select @@rowcount;--影响行数 select @@cursor_rows;--返回连接上打开的游标的当前限定行的数目 select @@error;--T-SQL的错误号 select @@procid;   8、 配置函数 set datefirst 7;--设置每周的第一天，表示周日 select @@datefirst as '星期的第一天', datepart(dw, getDate()) AS '今天是星期'; select @@dbts;--返回当前数据库唯一时间戳 set language 'Italian'; select @@langId as 'Language ID';--返回语言id select @@language as 'Language Name';--返回当前语言名称 select @@lock_timeout;--返回当前会话的当前锁定超时设置（毫秒） select @@max_connections;--返回SQL Server 实例允许同时进行的最大用户连接数 select @@MAX_PRECISION AS 'Max Precision';--返回decimal 和numeric 数据类型所用的精度级别 select @@SERVERNAME;--SQL Server 的本地服务器的名称 select @@SERVICENAME;--服务名 select @@SPID;--当前会话进程id select @@textSize; select @@version;--当前数据库版本信息   9、 系统统计函数 select @@CONNECTIONS;--连接数 select @@PACK_RECEIVED; select @@CPU_BUSY; select @@PACK_SENT; select @@TIMETICKS; select @@IDLE; select @@TOTAL_ERRORS; select @@IO_BUSY; select @@TOTAL_READ;--读取磁盘次数 select @@PACKET_ERRORS;--发生的网络数据包错误数 select @@TOTAL_WRITE;--sqlserver执行的磁盘写入次数 select patIndex('%soft%', 'microsoft SqlServer'); select patIndex('soft%', 'software SqlServer'); select patIndex('%soft', 'SqlServer microsoft'); select patIndex('%so_gr%', 'Jsonisprogram');   10、 用户自定义函数 # 查看当前数据库所有函数 --查询所有已创建函数 select definition,* from sys.sql_modules m join sys.objects o on m.object_id = o.object_id and type in('fn', 'if', 'tf');   # 创建函数 if (object_id('fun_add', 'fn') is not null) drop function fun_add go create function fun_add(@num1 int, @num2 int) returns int with execute as caller as begin declare @result int; if (@num1 is null) set @num1 = 0; if (@num2 is null) set @num2 = 0; set @result = @num1 + @num2; return @result; end go 调用函数 select dbo.fun_add(id, age) from student;   --自定义函数，字符串连接 if (object_id('fun_append', 'fn') is not null) drop function fun_append go create function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(2048) as begin return @args + @args2; end go   select dbo.fun_append(name, 'abc') from student;   # 修改函数 alter function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(1024) as begin declare @result varchar(1024); --coalesce返回第一个不为null的值 set @args = coalesce(@args, ''); set @args2 = coalesce(@args2, '');; set @result = @args + @args2; return @result; end go   select dbo.fun_append(name, '#abc') from student;   # 返回table类型函数 --返回table对象函数 select name, object_id, type from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') or type like '%f%';   if (exists (select * from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') and name = 'fun_find_stuRecord')) drop function fun_find_stuRecord go create function fun_find_stuRecord(@id int) returns table as return (select * from student where id = @id); go   select * from dbo.fun_find_stuRecord(2);

高级查询在数据库中用得是最频繁的，也是应用最广泛的。 Ø 基本常用查询 --select select * from student;   --all 查询所有 select all sex from student;   --distinct 过滤重复 select distinct sex from student;   --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student;   --top 取前N条记录 select top 3 * from student;   --alias column name 列重命名 select id as 编号, name '名称', sex 性别 from student;   --alias table name 表重命名 select id, name, s.id, s.name from student s;   --column 列运算 select (age + id) col from student; select s.name + '-' + c.name from classes c, student s where s.cid = c.id;   --where 条件 select * from student where id = 2; select * from student where id > 7; select * from student where id < 3; select * from student where id <> 3; select * from student where id >= 3; select * from student where id <= 5; select * from student where id !> 3; select * from student where id !< 5;   --and 并且 select * from student where id > 2 and sex = 1;   --or 或者 select * from student where id = 2 or sex = 1;   --between ... and ... 相当于并且 select * from student where id between 2 and 5; select * from student where id not between 2 and 5;   --like 模糊查询 select * from student where name like '%a%'; select * from student where name like '%[a][o]%'; select * from student where name not like '%a%'; select * from student where name like 'ja%'; select * from student where name not like '%[j,n]%'; select * from student where name like '%[j,n,a]%'; select * from student where name like '%[^ja,as,on]%'; select * from student where name like '%[ja_on]%';   --in 子查询 select * from student where id in (1, 2);   --not in 不在其中 select * from student where id not in (1, 2);   --is null 是空 select * from student where age is null;   --is not null 不为空 select * from student where age is not null;   --order by 排序 select * from student order by name; select * from student order by name desc; select * from student order by name asc;   --group by 分组 按照年龄进行分组统计 select count(age), age from student group by age; 按照性别进行分组统计 select count(*), sex from student group by sex; 按照年龄和性别组合分组统计，并排序 select count(*), sex from student group by sex, age order by age; 按照性别分组，并且是id大于2的记录最后按照性别排序 select count(*), sex from student where id > 2 group by sex order by sex; 查询id大于2的数据，并完成运算后的结果进行分组和排序 select count(*), (sex * id) new from student where id > 2 group by sex * id order by sex * id;   --group by all 所有分组 按照年龄分组，是所有的年龄 select count(*), age from student group by all age;   --having 分组过滤条件 按照年龄分组，过滤年龄为空的数据，并且统计分组的条数和现实年龄信息 select count(*), age from student group by age having age is not null;   按照年龄和cid组合分组，过滤条件是cid大于1的记录 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1;   按照年龄分组，过滤条件是分组后的记录条数大于等于2 select count(*), age from student group by age having count(age) >= 2;   按照cid和性别组合分组，过滤条件是cid大于1，cid的最大值大于2 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1 and max(cid) > 2; Ø 嵌套子查询     子查询是一个嵌套在select、insert、update或delete语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。子查询也称为内部查询或内部选择，而包含子查询的语句也成为外部查询或外部选择。   # from (select … table)示例 将一个table的查询结果当做一个新表进行查询 select * from ( select id, name from student where sex = 1 ) t where t.id > 2; 上面括号中的语句，就是子查询语句（内部查询）。在外面的是外部查询，其中外部查询可以包含以下语句：      1、 包含常规选择列表组件的常规select查询      2、 包含一个或多个表或视图名称的常规from语句      3、 可选的where子句      4、 可选的group by子句      5、 可选的having子句   # 示例 查询班级信息，统计班级学生人生 select *, (select count(*) from student where cid = classes.id) as num from classes order by num;   # in, not in子句查询示例 查询班级id大于小于的这些班级的学生信息 select * from student where cid in ( select id from classes where id > 2 and id < 4 );   查询不是班的学生信息 select * from student where cid not in ( select id from classes where name = '2班' ) in、not in 后面的子句返回的结果必须是一列，这一列的结果将会作为查询条件对应前面的条件。如cid对应子句的id；   # exists和not exists子句查询示例 查询存在班级id为的学生信息 select * from student where exists ( select * from classes where id = student.cid and id = 3 );   查询没有分配班级的学生信息 select * from student where not exists ( select * from classes where id = student.cid ); exists和not exists查询需要内部查询和外部查询进行一个关联的条件，如果没有这个条件将是查询到的所有信息。如：id等于student.id；   # some、any、all子句查询示例 查询班级的学生年龄大于班级的学生的年龄的信息 select * from student where cid = 5 and age > all ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > any ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > some ( select age from student where cid = 3 );   Ø 聚合查询 1、 distinct去掉重复数据 select distinct sex from student; select count(sex), count(distinct sex) from student;   2、 compute和compute by汇总查询 对年龄大于的进行汇总 select age from student where age > 20 order by age compute sum(age) by age;   对年龄大于的按照性别进行分组汇总年龄信息 select id, sex, age from student where age > 20 order by sex, age compute sum(age) by sex;   按照年龄分组汇总 select age from student where age > 20 order by age, id compute sum(age);   按照年龄分组，年龄汇总，id找最大值 select id, age from student where age > 20 order by age compute sum(age), max(id); compute进行汇总前面是查询的结果，后面一条结果集就是汇总的信息。compute子句中可以添加多个汇总表达式，可以添加的信息如下：      a、 可选by关键字。它是每一列计算指定的行聚合      b、 行聚合函数名称。包括sum、avg、min、max、count等      c、 要对其执行聚合函数的列      compute by适合做先分组后汇总的业务。compute by后面的列一定要是order by中出现的列。   3、 cube汇总 cube汇总和compute效果类似，但语法较简洁，而且返回的是一个结果集。 select count(*), sex from student group by sex with cube; select count(*), age, sum(age) from student where age is not null group by age with cube; cube要结合group by语句完成分组汇总   Ø 排序函数    排序在很多地方需要用到，需要对查询结果进行排序并且给出序号。比如：    1、 对某张表进行排序，序号需要递增不重复的    2、 对学生的成绩进行排序，得出名次，名次可以并列，但名次的序号是连续递增的    3、 在某些排序的情况下，需要跳空序号，虽然是并列 基本语法 排序函数 over([分组语句] 排序子句[desc][asc]) 排序子句 order by 列名, 列名 分组子句 partition by 分组列, 分组列   # row_number函数 根据排序子句给出递增连续序号 按照名称排序的顺序递增 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(order by c.name) as number from student s, classes c where cid = c.id;   # rank函数函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列并且跳空 顺序递增 select id, name, rank() over(order by cid) as rank from student;   跳过相同递增 select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(order by c.name) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # dense_rank函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列不跳空 不跳过，直接递增 select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(order by c.name) as dense from student s, classes c where cid = c.id;   # partition by分组子句 可以完成对分组的数据进行增加排序，partition by可以与以上三个函数联合使用。 利用partition by按照班级名称分组，学生id排序 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # ntile平均排序函数 将要排序的数据进行平分，然后按照等分排序。ntile中的参数代表分成多少等分。 select s.id, s.name, cid, c.name, ntile(5) over(order by c.name) as ntile from student s, classes c where cid = c.id;   Ø 集合运算 操作两组查询结果，进行交集、并集、减集运算 1、 union和union all进行并集运算 --union 并集、不重复 select id, name from student where name like 'ja%' union select id, name from student where id = 4;   --并集、重复 select * from student where name like 'ja%' union all select * from student;   2、 intersect进行交集运算 --交集（相同部分） select * from student where name like 'ja%' intersect select * from student;   3、 except进行减集运算 --减集（除相同部分） select * from student where name like 'ja%' except select * from student where name like 'jas%';   Ø 公式表表达式 查询表的时候，有时候中间表需要重复使用，这些子查询被重复查询调用，不但效率低，而且可读性低，不利于理解。那么公式表表达式可以解决这个问题。 我们可以将公式表表达式（CET）视为临时结果集，在select、insert、update、delete或是create view语句的执行范围内进行定义。 --表达式 with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select id, num from statNum order by id;   with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select max(id), avg(num) from statNum;   Ø 连接查询 1、 简化连接查询 --简化联接查询 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s, classes c where s.cid = c.id;   2、 left join左连接 --左连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s left join classes c on s.cid = c.id;   3、 right join右连接 --右连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s right join classes c on s.cid = c.id;   4、 inner join内连接 --内连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s inner join classes c on s.cid = c.id;   --inner可以省略 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s join classes c on s.cid = c.id;   5、 cross join交叉连接 --交叉联接查询，结果是一个笛卡儿乘积 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s cross join classes c --where s.cid = c.id;   6、 自连接（同一张表进行连接查询） --自连接 select distinct s.* from student s, student s1 where s.id <> s1.id and s.sex = s1.sex;   Ø 函数 1、 聚合函数 max最大值、min最小值、count统计、avg平均值、sum求和、var求方差 select max(age) max_age, min(age) min_age, count(age) count_age, avg(age) avg_age, sum(age) sum_age, var(age) var_age from student;   2、 日期时间函数 select dateAdd(day, 3, getDate());--加天 select dateAdd(year, 3, getDate());--加年 select dateAdd(hour, 3, getDate());--加小时 --返回跨两个指定日期的日期边界数和时间边界数 select dateDiff(day, '2011-06-20', getDate()); --相差秒数 select dateDiff(second, '2011-06-22 11:00:00', getDate()); --相差小时数 select dateDiff(hour, '2011-06-22 10:00:00', getDate()); select dateName(month, getDate());--当前月份 select dateName(minute, getDate());--当前分钟 select dateName(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(month, getDate());--当前月份 select datePart(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(second, getDate());--当前秒数 select day(getDate());--返回当前日期天数 select day('2011-06-30');--返回当前日期天数 select month(getDate());--返回当前日期月份 select month('2011-11-10'); select year(getDate());--返回当前日期年份 select year('2010-11-10'); select getDate();--当前系统日期 select getUTCDate();--utc日期   3、 数学函数 select pi();--PI函数 select rand(100), rand(50), rand(), rand();--随机数 select round(rand(), 3), round(rand(100), 5);--精确小数位 --精确位数，负数表示小数点前 select round(123.456, 2), round(254.124, -2); select round(123.4567, 1, 2);   4、 元数据 select col_name(object_id('student'), 1);--返回列名 select col_name(object_id('student'), 2); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 2)); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 1)); --返回类型名称、类型id select type_name(type_id('varchar')), type_id('varchar'); --返回列类型长度 select columnProperty(object_id('student'), 'name', 'PRECISION'); --返回列所在索引位置 select columnProperty(object_id('student'), 'sex', 'ColumnId');   5、 字符串函数 select ascii('a');--字符转换ascii值 select ascii('A'); select char(97);--ascii值转换字符 select char(65); select nchar(65); select nchar(45231); select nchar(32993);--unicode转换字符 select unicode('A'), unicode('中');--返回unicode编码值 select soundex('hello'), soundex('world'), soundex('word'); select patindex('%a', 'ta'), patindex('%ac%', 'jack'), patindex('dex%', 'dexjack');--匹配字符索引 select 'a' + space(2) + 'b', 'c' + space(5) + 'd';--输出空格 select charIndex('o', 'hello world');--查找索引 select charIndex('o', 'hello world', 6);--查找索引 select quoteName('abc[]def'), quoteName('123]45'); --精确数字 select str(123.456, 2), str(123.456, 3), str(123.456, 4); select str(123.456, 9, 2), str(123.456, 9, 3), str(123.456, 6, 1), str(123.456, 9, 6); select difference('hello', 'helloWorld');--比较字符串相同 select difference('hello', 'world'); select difference('hello', 'llo'); select difference('hello', 'hel'); select difference('hello', 'hello'); select replace('abcedef', 'e', 'E');--替换字符串 select stuff('hello world', 3, 4, 'ABC');--指定位置替换字符串 select replicate('abc#', 3);--重复字符串 select subString('abc', 1, 1), subString('abc', 1, 2), subString('hello Wrold', 7, 5);--截取字符串 select len('abc');--返回长度 select reverse('sqlServer');--反转字符串   select left('leftString', 4);--取左边字符串 select left('leftString', 7); select right('leftString', 6);--取右边字符串 select right('leftString', 3); select lower('aBc'), lower('ABC');--小写 select upper('aBc'), upper('abc');--大写 --去掉左边空格 select ltrim(' abc'), ltrim('# abc#'), ltrim(' abc'); --去掉右边空格 select rtrim(' abc '), rtrim('# abc# '), rtrim('abc');   6、 安全函数 select current_user; select user; select user_id(), user_id('dbo'), user_id('public'), user_id('guest'); select user_name(), user_name(1), user_name(0), user_name(2); select session_user; select suser_id('sa'); select suser_sid(), suser_sid('sa'), suser_sid('sysadmin'), suser_sid('serveradmin'); select is_member('dbo'), is_member('public'); select suser_name(), suser_name(1), suser_name(2), suser_name(3); select suser_sname(), suser_sname(0x01), suser_sname(0x02), suser_sname(0x03); select is_srvRoleMember('sysadmin'), is_srvRoleMember('serveradmin'); select permissions(object_id('student')); select system_user; select schema_id(), schema_id('dbo'), schema_id('guest'); select schema_name(), schema_name(1), schema_name(2), schema_name(3);   7、 系统函数 select app_name();--当前会话的应用程序名称 select cast(2011 as datetime), cast('10' as money), cast('0' as varbinary);--类型转换 select convert(datetime, '2011');--类型转换 select coalesce(null, 'a'), coalesce('123', 'a');--返回其参数中第一个非空表达式 select collationProperty('Traditional_Spanish_CS_AS_KS_WS', 'CodePage'); select current_timestamp;--当前时间戳 select current_user; select isDate(getDate()), isDate('abc'), isNumeric(1), isNumeric('a'); select dataLength('abc'); select host_id(); select host_name(); select db_name(); select ident_current('student'), ident_current('classes');--返回主键id的最大值 select ident_incr('student'), ident_incr('classes');--id的增量值 select ident_seed('student'), ident_seed('classes'); select @@identity;--最后一次自增的值 select identity(int, 1, 1) as id into tab from student;--将studeng表的烈属，以/1自增形式创建一个tab select * from tab; select @@rowcount;--影响行数 select @@cursor_rows;--返回连接上打开的游标的当前限定行的数目 select @@error;--T-SQL的错误号 select @@procid;   8、 配置函数 set datefirst 7;--设置每周的第一天，表示周日 select @@datefirst as '星期的第一天', datepart(dw, getDate()) AS '今天是星期'; select @@dbts;--返回当前数据库唯一时间戳 set language 'Italian'; select @@langId as 'Language ID';--返回语言id select @@language as 'Language Name';--返回当前语言名称 select @@lock_timeout;--返回当前会话的当前锁定超时设置（毫秒） select @@max_connections;--返回SQL Server 实例允许同时进行的最大用户连接数 select @@MAX_PRECISION AS 'Max Precision';--返回decimal 和numeric 数据类型所用的精度级别 select @@SERVERNAME;--SQL Server 的本地服务器的名称 select @@SERVICENAME;--服务名 select @@SPID;--当前会话进程id select @@textSize; select @@version;--当前数据库版本信息   9、 系统统计函数 select @@CONNECTIONS;--连接数 select @@PACK_RECEIVED; select @@CPU_BUSY; select @@PACK_SENT; select @@TIMETICKS; select @@IDLE; select @@TOTAL_ERRORS; select @@IO_BUSY; select @@TOTAL_READ;--读取磁盘次数 select @@PACKET_ERRORS;--发生的网络数据包错误数 select @@TOTAL_WRITE;--sqlserver执行的磁盘写入次数 select patIndex('%soft%', 'microsoft SqlServer'); select patIndex('soft%', 'software SqlServer'); select patIndex('%soft', 'SqlServer microsoft'); select patIndex('%so_gr%', 'Jsonisprogram');   10、 用户自定义函数 # 查看当前数据库所有函数 --查询所有已创建函数 select definition,* from sys.sql_modules m join sys.objects o on m.object_id = o.object_id and type in('fn', 'if', 'tf');   # 创建函数 if (object_id('fun_add', 'fn') is not null) drop function fun_add go create function fun_add(@num1 int, @num2 int) returns int with execute as caller as begin declare @result int; if (@num1 is null) set @num1 = 0; if (@num2 is null) set @num2 = 0; set @result = @num1 + @num2; return @result; end go 调用函数 select dbo.fun_add(id, age) from student;   --自定义函数，字符串连接 if (object_id('fun_append', 'fn') is not null) drop function fun_append go create function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(2048) as begin return @args + @args2; end go   select dbo.fun_append(name, 'abc') from student;   # 修改函数 alter function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(1024) as begin declare @result varchar(1024); --coalesce返回第一个不为null的值 set @args = coalesce(@args, ''); set @args2 = coalesce(@args2, '');; set @result = @args + @args2; return @result; end go   select dbo.fun_append(name, '#abc') from student;   # 返回table类型函数 --返回table对象函数 select name, object_id, type from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') or type like '%f%';   if (exists (select * from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') and name = 'fun_find_stuRecord')) drop function fun_find_stuRecord go create function fun_find_stuRecord(@id int) returns table as return (select * from student where id = @id); go   select * from dbo.fun_find_stuRecord(2); 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高级查询在数据库中用得是最频繁的，也是应用最广泛的。 Ø 基本常用查询 --select select * from student;   --all 查询所有 select all sex from student;   --distinct 过滤重复 select distinct sex from student;   --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student;   --top 取前N条记录 select top 3 * from student;   --alias column name 列重命名 select id as 编号, name '名称', sex 性别 from student;   --alias table name 表重命名 select id, name, s.id, s.name from student s;   --column 列运算 select (age + id) col from student; select s.name + '-' + c.name from classes c, student s where s.cid = c.id;   --where 条件 select * from student where id = 2; select * from student where id > 7; select * from student where id < 3; select * from student where id <> 3; select * from student where id >= 3; select * from student where id <= 5; select * from student where id !> 3; select * from student where id !< 5;   --and 并且 select * from student where id > 2 and sex = 1;   --or 或者 select * from student where id = 2 or sex = 1;   --between ... and ... 相当于并且 select * from student where id between 2 and 5; select * from student where id not between 2 and 5;   --like 模糊查询 select * from student where name like '%a%'; select * from student where name like '%[a][o]%'; select * from student where name not like '%a%'; select * from student where name like 'ja%'; select * from student where name not like '%[j,n]%'; select * from student where name like '%[j,n,a]%'; select * from student where name like '%[^ja,as,on]%'; select * from student where name like '%[ja_on]%';   --in 子查询 select * from student where id in (1, 2);   --not in 不在其中 select * from student where id not in (1, 2);   --is null 是空 select * from student where age is null;   --is not null 不为空 select * from student where age is not null;   --order by 排序 select * from student order by name; select * from student order by name desc; select * from student order by name asc;   --group by 分组 按照年龄进行分组统计 select count(age), age from student group by age; 按照性别进行分组统计 select count(*), sex from student group by sex; 按照年龄和性别组合分组统计，并排序 select count(*), sex from student group by sex, age order by age; 按照性别分组，并且是id大于2的记录最后按照性别排序 select count(*), sex from student where id > 2 group by sex order by sex; 查询id大于2的数据，并完成运算后的结果进行分组和排序 select count(*), (sex * id) new from student where id > 2 group by sex * id order by sex * id;   --group by all 所有分组 按照年龄分组，是所有的年龄 select count(*), age from student group by all age;   --having 分组过滤条件 按照年龄分组，过滤年龄为空的数据，并且统计分组的条数和现实年龄信息 select count(*), age from student group by age having age is not null;   按照年龄和cid组合分组，过滤条件是cid大于1的记录 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1;   按照年龄分组，过滤条件是分组后的记录条数大于等于2 select count(*), age from student group by age having count(age) >= 2;   按照cid和性别组合分组，过滤条件是cid大于1，cid的最大值大于2 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1 and max(cid) > 2; Ø 嵌套子查询     子查询是一个嵌套在select、insert、update或delete语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。子查询也称为内部查询或内部选择，而包含子查询的语句也成为外部查询或外部选择。   # from (select … table)示例 将一个table的查询结果当做一个新表进行查询 select * from ( select id, name from student where sex = 1 ) t where t.id > 2; 上面括号中的语句，就是子查询语句（内部查询）。在外面的是外部查询，其中外部查询可以包含以下语句：      1、 包含常规选择列表组件的常规select查询      2、 包含一个或多个表或视图名称的常规from语句      3、 可选的where子句      4、 可选的group by子句      5、 可选的having子句   # 示例 查询班级信息，统计班级学生人生 select *, (select count(*) from student where cid = classes.id) as num from classes order by num;   # in, not in子句查询示例 查询班级id大于小于的这些班级的学生信息 select * from student where cid in ( select id from classes where id > 2 and id < 4 );   查询不是班的学生信息 select * from student where cid not in ( select id from classes where name = '2班' ) in、not in 后面的子句返回的结果必须是一列，这一列的结果将会作为查询条件对应前面的条件。如cid对应子句的id；   # exists和not exists子句查询示例 查询存在班级id为的学生信息 select * from student where exists ( select * from classes where id = student.cid and id = 3 );   查询没有分配班级的学生信息 select * from student where not exists ( select * from classes where id = student.cid ); exists和not exists查询需要内部查询和外部查询进行一个关联的条件，如果没有这个条件将是查询到的所有信息。如：id等于student.id；   # some、any、all子句查询示例 查询班级的学生年龄大于班级的学生的年龄的信息 select * from student where cid = 5 and age > all ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > any ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > some ( select age from student where cid = 3 );   Ø 聚合查询 1、 distinct去掉重复数据 select distinct sex from student; select count(sex), count(distinct sex) from student;   2、 compute和compute by汇总查询 对年龄大于的进行汇总 select age from student where age > 20 order by age compute sum(age) by age;   对年龄大于的按照性别进行分组汇总年龄信息 select id, sex, age from student where age > 20 order by sex, age compute sum(age) by sex;   按照年龄分组汇总 select age from student where age > 20 order by age, id compute sum(age);   按照年龄分组，年龄汇总，id找最大值 select id, age from student where age > 20 order by age compute sum(age), max(id); compute进行汇总前面是查询的结果，后面一条结果集就是汇总的信息。compute子句中可以添加多个汇总表达式，可以添加的信息如下：      a、 可选by关键字。它是每一列计算指定的行聚合      b、 行聚合函数名称。包括sum、avg、min、max、count等      c、 要对其执行聚合函数的列      compute by适合做先分组后汇总的业务。compute by后面的列一定要是order by中出现的列。   3、 cube汇总 cube汇总和compute效果类似，但语法较简洁，而且返回的是一个结果集。 select count(*), sex from student group by sex with cube; select count(*), age, sum(age) from student where age is not null group by age with cube; cube要结合group by语句完成分组汇总   Ø 排序函数    排序在很多地方需要用到，需要对查询结果进行排序并且给出序号。比如：    1、 对某张表进行排序，序号需要递增不重复的    2、 对学生的成绩进行排序，得出名次，名次可以并列，但名次的序号是连续递增的    3、 在某些排序的情况下，需要跳空序号，虽然是并列 基本语法 排序函数 over([分组语句] 排序子句[desc][asc]) 排序子句 order by 列名, 列名 分组子句 partition by 分组列, 分组列   # row_number函数 根据排序子句给出递增连续序号 按照名称排序的顺序递增 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(order by c.name) as number from student s, classes c where cid = c.id;   # rank函数函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列并且跳空 顺序递增 select id, name, rank() over(order by cid) as rank from student;   跳过相同递增 select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(order by c.name) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # dense_rank函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列不跳空 不跳过，直接递增 select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(order by c.name) as dense from student s, classes c where cid = c.id;   # partition by分组子句 可以完成对分组的数据进行增加排序，partition by可以与以上三个函数联合使用。 利用partition by按照班级名称分组，学生id排序 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # ntile平均排序函数 将要排序的数据进行平分，然后按照等分排序。ntile中的参数代表分成多少等分。 select s.id, s.name, cid, c.name, ntile(5) over(order by c.name) as ntile from student s, classes c where cid = c.id;   Ø 集合运算 操作两组查询结果，进行交集、并集、减集运算 1、 union和union all进行并集运算 --union 并集、不重复 select id, name from student where name like 'ja%' union select id, name from student where id = 4;   --并集、重复 select * from student where name like 'ja%' union all select * from student;   2、 intersect进行交集运算 --交集（相同部分） select * from student where name like 'ja%' intersect select * from student;   3、 except进行减集运算 --减集（除相同部分） select * from student where name like 'ja%' except select * from student where name like 'jas%';   Ø 公式表表达式 查询表的时候，有时候中间表需要重复使用，这些子查询被重复查询调用，不但效率低，而且可读性低，不利于理解。那么公式表表达式可以解决这个问题。 我们可以将公式表表达式（CET）视为临时结果集，在select、insert、update、delete或是create view语句的执行范围内进行定义。 --表达式 with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select id, num from statNum order by id;   with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select max(id), avg(num) from statNum;   Ø 连接查询 1、 简化连接查询 --简化联接查询 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s, classes c where s.cid = c.id;   2、 left join左连接 --左连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s left join classes c on s.cid = c.id;   3、 right join右连接 --右连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s right join classes c on s.cid = c.id;   4、 inner join内连接 --内连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s inner join classes c on s.cid = c.id;   --inner可以省略 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s join classes c on s.cid = c.id;   5、 cross join交叉连接 --交叉联接查询，结果是一个笛卡儿乘积 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s cross join classes c --where s.cid = c.id;   6、 自连接（同一张表进行连接查询） --自连接 select distinct s.* from student s, student s1 where s.id <> s1.id and s.sex = s1.sex;   Ø 函数 1、 聚合函数 max最大值、min最小值、count统计、avg平均值、sum求和、var求方差 select max(age) max_age, min(age) min_age, count(age) count_age, avg(age) avg_age, sum(age) sum_age, var(age) var_age from student;   2、 日期时间函数 select dateAdd(day, 3, getDate());--加天 select dateAdd(year, 3, getDate());--加年 select dateAdd(hour, 3, getDate());--加小时 --返回跨两个指定日期的日期边界数和时间边界数 select dateDiff(day, '2011-06-20', getDate()); --相差秒数 select dateDiff(second, '2011-06-22 11:00:00', getDate()); --相差小时数 select dateDiff(hour, '2011-06-22 10:00:00', getDate()); select dateName(month, getDate());--当前月份 select dateName(minute, getDate());--当前分钟 select dateName(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(month, getDate());--当前月份 select datePart(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(second, getDate());--当前秒数 select day(getDate());--返回当前日期天数 select day('2011-06-30');--返回当前日期天数 select month(getDate());--返回当前日期月份 select month('2011-11-10'); select year(getDate());--返回当前日期年份 select year('2010-11-10'); select getDate();--当前系统日期 select getUTCDate();--utc日期   3、 数学函数 select pi();--PI函数 select rand(100), rand(50), rand(), rand();--随机数 select round(rand(), 3), round(rand(100), 5);--精确小数位 --精确位数，负数表示小数点前 select round(123.456, 2), round(254.124, -2); select round(123.4567, 1, 2);   4、 元数据 select col_name(object_id('student'), 1);--返回列名 select col_name(object_id('student'), 2); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 2)); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 1)); --返回类型名称、类型id select type_name(type_id('varchar')), type_id('varchar'); --返回列类型长度 select columnProperty(object_id('student'), 'name', 'PRECISION'); --返回列所在索引位置 select columnProperty(object_id('student'), 'sex', 'ColumnId');   5、 字符串函数 select ascii('a');--字符转换ascii值 select ascii('A'); select char(97);--ascii值转换字符 select char(65); select nchar(65); select nchar(45231); select nchar(32993);--unicode转换字符 select unicode('A'), unicode('中');--返回unicode编码值 select soundex('hello'), soundex('world'), soundex('word'); select patindex('%a', 'ta'), patindex('%ac%', 'jack'), patindex('dex%', 'dexjack');--匹配字符索引 select 'a' + space(2) + 'b', 'c' + space(5) + 'd';--输出空格 select charIndex('o', 'hello world');--查找索引 select charIndex('o', 'hello world', 6);--查找索引 select quoteName('abc[]def'), quoteName('123]45'); --精确数字 select str(123.456, 2), str(123.456, 3), str(123.456, 4); select str(123.456, 9, 2), str(123.456, 9, 3), str(123.456, 6, 1), str(123.456, 9, 6); select difference('hello', 'helloWorld');--比较字符串相同 select difference('hello', 'world'); select difference('hello', 'llo'); select difference('hello', 'hel'); select difference('hello', 'hello'); select replace('abcedef', 'e', 'E');--替换字符串 select stuff('hello world', 3, 4, 'ABC');--指定位置替换字符串 select replicate('abc#', 3);--重复字符串 select subString('abc', 1, 1), subString('abc', 1, 2), subString('hello Wrold', 7, 5);--截取字符串 select len('abc');--返回长度 select reverse('sqlServer');--反转字符串   select left('leftString', 4);--取左边字符串 select left('leftString', 7); select right('leftString', 6);--取右边字符串 select right('leftString', 3); select lower('aBc'), lower('ABC');--小写 select upper('aBc'), upper('abc');--大写 --去掉左边空格 select ltrim(' abc'), ltrim('# abc#'), ltrim(' abc'); --去掉右边空格 select rtrim(' abc '), rtrim('# abc# '), rtrim('abc');   6、 安全函数 select current_user; select user; select user_id(), user_id('dbo'), user_id('public'), user_id('guest'); select user_name(), user_name(1), user_name(0), user_name(2); select session_user; select suser_id('sa'); select suser_sid(), suser_sid('sa'), suser_sid('sysadmin'), suser_sid('serveradmin'); select is_member('dbo'), is_member('public'); select suser_name(), suser_name(1), suser_name(2), suser_name(3); select suser_sname(), suser_sname(0x01), suser_sname(0x02), suser_sname(0x03); select is_srvRoleMember('sysadmin'), is_srvRoleMember('serveradmin'); select permissions(object_id('student')); select system_user; select schema_id(), schema_id('dbo'), schema_id('guest'); select schema_name(), schema_name(1), schema_name(2), schema_name(3);   7、 系统函数 select app_name();--当前会话的应用程序名称 select cast(2011 as datetime), cast('10' as money), cast('0' as varbinary);--类型转换 select convert(datetime, '2011');--类型转换 select coalesce(null, 'a'), coalesce('123', 'a');--返回其参数中第一个非空表达式 select collationProperty('Traditional_Spanish_CS_AS_KS_WS', 'CodePage'); select current_timestamp;--当前时间戳 select current_user; select isDate(getDate()), isDate('abc'), isNumeric(1), isNumeric('a'); select dataLength('abc'); select host_id(); select host_name(); select db_name(); select ident_current('student'), ident_current('classes');--返回主键id的最大值 select ident_incr('student'), ident_incr('classes');--id的增量值 select ident_seed('student'), ident_seed('classes'); select @@identity;--最后一次自增的值 select identity(int, 1, 1) as id into tab from student;--将studeng表的烈属，以/1自增形式创建一个tab select * from tab; select @@rowcount;--影响行数 select @@cursor_rows;--返回连接上打开的游标的当前限定行的数目 select @@error;--T-SQL的错误号 select @@procid;   8、 配置函数 set datefirst 7;--设置每周的第一天，表示周日 select @@datefirst as '星期的第一天', datepart(dw, getDate()) AS '今天是星期'; select @@dbts;--返回当前数据库唯一时间戳 set language 'Italian'; select @@langId as 'Language ID';--返回语言id select @@language as 'Language Name';--返回当前语言名称 select @@lock_timeout;--返回当前会话的当前锁定超时设置（毫秒） select @@max_connections;--返回SQL Server 实例允许同时进行的最大用户连接数 select @@MAX_PRECISION AS 'Max Precision';--返回decimal 和numeric 数据类型所用的精度级别 select @@SERVERNAME;--SQL Server 的本地服务器的名称 select @@SERVICENAME;--服务名 select @@SPID;--当前会话进程id select @@textSize; select @@version;--当前数据库版本信息   9、 系统统计函数 select @@CONNECTIONS;--连接数 select @@PACK_RECEIVED; select @@CPU_BUSY; select @@PACK_SENT; select @@TIMETICKS; select @@IDLE; select @@TOTAL_ERRORS; select @@IO_BUSY; select @@TOTAL_READ;--读取磁盘次数 select @@PACKET_ERRORS;--发生的网络数据包错误数 select @@TOTAL_WRITE;--sqlserver执行的磁盘写入次数 select patIndex('%soft%', 'microsoft SqlServer'); select patIndex('soft%', 'software SqlServer'); select patIndex('%soft', 'SqlServer microsoft'); select patIndex('%so_gr%', 'Jsonisprogram');   10、 用户自定义函数 # 查看当前数据库所有函数 --查询所有已创建函数 select definition,* from sys.sql_modules m join sys.objects o on m.object_id = o.object_id and type in('fn', 'if', 'tf');   # 创建函数 if (object_id('fun_add', 'fn') is not null) drop function fun_add go create function fun_add(@num1 int, @num2 int) returns int with execute as caller as begin declare @result int; if (@num1 is null) set @num1 = 0; if (@num2 is null) set @num2 = 0; set @result = @num1 + @num2; return @result; end go 调用函数 select dbo.fun_add(id, age) from student;   --自定义函数，字符串连接 if (object_id('fun_append', 'fn') is not null) drop function fun_append go create function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(2048) as begin return @args + @args2; end go   select dbo.fun_append(name, 'abc') from student;   # 修改函数 alter function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(1024) as begin declare @result varchar(1024); --coalesce返回第一个不为null的值 set @args = coalesce(@args, ''); set @args2 = coalesce(@args2, '');; set @result = @args + @args2; return @result; end go   select dbo.fun_append(name, '#abc') from student;   # 返回table类型函数 --返回table对象函数 select name, object_id, type from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') or type like '%f%';   if (exists (select * from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') and name = 'fun_find_stuRecord')) drop function fun_find_stuRecord go create function fun_find_stuRecord(@id int) returns table as return (select * from student where id = @id); go   select * from dbo.fun_find_stuRecord(2); 本文转自hoojo博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2011/07/16/2108129.html，如需转载请自行联系原作者

高级查询在数据库中用得是最频繁的，也是应用最广泛的。 Ø 基本常用查询 --select select * from student;   --all 查询所有 select all sex from student;   --distinct 过滤重复 select distinct sex from student;   --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student;   --top 取前N条记录 select top 3 * from student;   --alias column name 列重命名 select id as 编号, name '名称', sex 性别 from student;   --alias table name 表重命名 select id, name, s.id, s.name from student s;   --column 列运算 select (age + id) col from student; select s.name + '-' + c.name from classes c, student s where s.cid = c.id;   --where 条件 select * from student where id = 2; select * from student where id > 7; select * from student where id < 3; select * from student where id <> 3; select * from student where id >= 3; select * from student where id <= 5; select * from student where id !> 3; select * from student where id !< 5;   --and 并且 select * from student where id > 2 and sex = 1;   --or 或者 select * from student where id = 2 or sex = 1;   --between ... and ... 相当于并且 select * from student where id between 2 and 5; select * from student where id not between 2 and 5;   --like 模糊查询 select * from student where name like '%a%'; select * from student where name like '%[a][o]%'; select * from student where name not like '%a%'; select * from student where name like 'ja%'; select * from student where name not like '%[j,n]%'; select * from student where name like '%[j,n,a]%'; select * from student where name like '%[^ja,as,on]%'; select * from student where name like '%[ja_on]%';   --in 子查询 select * from student where id in (1, 2);   --not in 不在其中 select * from student where id not in (1, 2);   --is null 是空 select * from student where age is null;   --is not null 不为空 select * from student where age is not null;   --order by 排序 select * from student order by name; select * from student order by name desc; select * from student order by name asc;   --group by 分组 按照年龄进行分组统计 select count(age), age from student group by age; 按照性别进行分组统计 select count(*), sex from student group by sex; 按照年龄和性别组合分组统计，并排序 select count(*), sex from student group by sex, age order by age; 按照性别分组，并且是id大于2的记录最后按照性别排序 select count(*), sex from student where id > 2 group by sex order by sex; 查询id大于2的数据，并完成运算后的结果进行分组和排序 select count(*), (sex * id) new from student where id > 2 group by sex * id order by sex * id;   --group by all 所有分组 按照年龄分组，是所有的年龄 select count(*), age from student group by all age;   --having 分组过滤条件 按照年龄分组，过滤年龄为空的数据，并且统计分组的条数和现实年龄信息 select count(*), age from student group by age having age is not null;   按照年龄和cid组合分组，过滤条件是cid大于1的记录 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1;   按照年龄分组，过滤条件是分组后的记录条数大于等于2 select count(*), age from student group by age having count(age) >= 2;   按照cid和性别组合分组，过滤条件是cid大于1，cid的最大值大于2 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1 and max(cid) > 2; Ø 嵌套子查询     子查询是一个嵌套在select、insert、update或delete语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。子查询也称为内部查询或内部选择，而包含子查询的语句也成为外部查询或外部选择。   # from (select … table)示例 将一个table的查询结果当做一个新表进行查询 select * from ( select id, name from student where sex = 1 ) t where t.id > 2; 上面括号中的语句，就是子查询语句（内部查询）。在外面的是外部查询，其中外部查询可以包含以下语句：      1、 包含常规选择列表组件的常规select查询      2、 包含一个或多个表或视图名称的常规from语句      3、 可选的where子句      4、 可选的group by子句      5、 可选的having子句   # 示例 查询班级信息，统计班级学生人生 select *, (select count(*) from student where cid = classes.id) as num from classes order by num;   # in, not in子句查询示例 查询班级id大于小于的这些班级的学生信息 select * from student where cid in ( select id from classes where id > 2 and id < 4 );   查询不是班的学生信息 select * from student where cid not in ( select id from classes where name = '2班' ) in、not in 后面的子句返回的结果必须是一列，这一列的结果将会作为查询条件对应前面的条件。如cid对应子句的id；   # exists和not exists子句查询示例 查询存在班级id为的学生信息 select * from student where exists ( select * from classes where id = student.cid and id = 3 );   查询没有分配班级的学生信息 select * from student where not exists ( select * from classes where id = student.cid ); exists和not exists查询需要内部查询和外部查询进行一个关联的条件，如果没有这个条件将是查询到的所有信息。如：id等于student.id；   # some、any、all子句查询示例 查询班级的学生年龄大于班级的学生的年龄的信息 select * from student where cid = 5 and age > all ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > any ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > some ( select age from student where cid = 3 );   Ø 聚合查询 1、 distinct去掉重复数据 select distinct sex from student; select count(sex), count(distinct sex) from student;   2、 compute和compute by汇总查询 对年龄大于的进行汇总 select age from student where age > 20 order by age compute sum(age) by age;   对年龄大于的按照性别进行分组汇总年龄信息 select id, sex, age from student where age > 20 order by sex, age compute sum(age) by sex;   按照年龄分组汇总 select age from student where age > 20 order by age, id compute sum(age);   按照年龄分组，年龄汇总，id找最大值 select id, age from student where age > 20 order by age compute sum(age), max(id); compute进行汇总前面是查询的结果，后面一条结果集就是汇总的信息。compute子句中可以添加多个汇总表达式，可以添加的信息如下：      a、 可选by关键字。它是每一列计算指定的行聚合      b、 行聚合函数名称。包括sum、avg、min、max、count等      c、 要对其执行聚合函数的列      compute by适合做先分组后汇总的业务。compute by后面的列一定要是order by中出现的列。   3、 cube汇总 cube汇总和compute效果类似，但语法较简洁，而且返回的是一个结果集。 select count(*), sex from student group by sex with cube; select count(*), age, sum(age) from student where age is not null group by age with cube; cube要结合group by语句完成分组汇总   Ø 排序函数    排序在很多地方需要用到，需要对查询结果进行排序并且给出序号。比如：    1、 对某张表进行排序，序号需要递增不重复的    2、 对学生的成绩进行排序，得出名次，名次可以并列，但名次的序号是连续递增的    3、 在某些排序的情况下，需要跳空序号，虽然是并列 基本语法 排序函数 over([分组语句] 排序子句[desc][asc]) 排序子句 order by 列名, 列名 分组子句 partition by 分组列, 分组列   # row_number函数 根据排序子句给出递增连续序号 按照名称排序的顺序递增 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(order by c.name) as number from student s, classes c where cid = c.id;   # rank函数函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列并且跳空 顺序递增 select id, name, rank() over(order by cid) as rank from student;   跳过相同递增 select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(order by c.name) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # dense_rank函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列不跳空 不跳过，直接递增 select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(order by c.name) as dense from student s, classes c where cid = c.id;   # partition by分组子句 可以完成对分组的数据进行增加排序，partition by可以与以上三个函数联合使用。 利用partition by按照班级名称分组，学生id排序 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # ntile平均排序函数 将要排序的数据进行平分，然后按照等分排序。ntile中的参数代表分成多少等分。 select s.id, s.name, cid, c.name, ntile(5) over(order by c.name) as ntile from student s, classes c where cid = c.id;   Ø 集合运算 操作两组查询结果，进行交集、并集、减集运算 1、 union和union all进行并集运算 --union 并集、不重复 select id, name from student where name like 'ja%' union select id, name from student where id = 4;   --并集、重复 select * from student where name like 'ja%' union all select * from student;   2、 intersect进行交集运算 --交集（相同部分） select * from student where name like 'ja%' intersect select * from student;   3、 except进行减集运算 --减集（除相同部分） select * from student where name like 'ja%' except select * from student where name like 'jas%';   Ø 公式表表达式 查询表的时候，有时候中间表需要重复使用，这些子查询被重复查询调用，不但效率低，而且可读性低，不利于理解。那么公式表表达式可以解决这个问题。 我们可以将公式表表达式（CET）视为临时结果集，在select、insert、update、delete或是create view语句的执行范围内进行定义。 --表达式 with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select id, num from statNum order by id;   with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select max(id), avg(num) from statNum;   Ø 连接查询 1、 简化连接查询 --简化联接查询 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s, classes c where s.cid = c.id;   2、 left join左连接 --左连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s left join classes c on s.cid = c.id;   3、 right join右连接 --右连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s right join classes c on s.cid = c.id;   4、 inner join内连接 --内连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s inner join classes c on s.cid = c.id;   --inner可以省略 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s join classes c on s.cid = c.id;   5、 cross join交叉连接 --交叉联接查询，结果是一个笛卡儿乘积 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s cross join classes c --where s.cid = c.id;   6、 自连接（同一张表进行连接查询） --自连接 select distinct s.* from student s, student s1 where s.id <> s1.id and s.sex = s1.sex;   Ø 函数 1、 聚合函数 max最大值、min最小值、count统计、avg平均值、sum求和、var求方差 select max(age) max_age, min(age) min_age, count(age) count_age, avg(age) avg_age, sum(age) sum_age, var(age) var_age from student;   2、 日期时间函数 select dateAdd(day, 3, getDate());--加天 select dateAdd(year, 3, getDate());--加年 select dateAdd(hour, 3, getDate());--加小时 --返回跨两个指定日期的日期边界数和时间边界数 select dateDiff(day, '2011-06-20', getDate()); --相差秒数 select dateDiff(second, '2011-06-22 11:00:00', getDate()); --相差小时数 select dateDiff(hour, '2011-06-22 10:00:00', getDate()); select dateName(month, getDate());--当前月份 select dateName(minute, getDate());--当前分钟 select dateName(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(month, getDate());--当前月份 select datePart(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(second, getDate());--当前秒数 select day(getDate());--返回当前日期天数 select day('2011-06-30');--返回当前日期天数 select month(getDate());--返回当前日期月份 select month('2011-11-10'); select year(getDate());--返回当前日期年份 select year('2010-11-10'); select getDate();--当前系统日期 select getUTCDate();--utc日期   3、 数学函数 select pi();--PI函数 select rand(100), rand(50), rand(), rand();--随机数 select round(rand(), 3), round(rand(100), 5);--精确小数位 --精确位数，负数表示小数点前 select round(123.456, 2), round(254.124, -2); select round(123.4567, 1, 2);   4、 元数据 select col_name(object_id('student'), 1);--返回列名 select col_name(object_id('student'), 2); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 2)); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 1)); --返回类型名称、类型id select type_name(type_id('varchar')), type_id('varchar'); --返回列类型长度 select columnProperty(object_id('student'), 'name', 'PRECISION'); --返回列所在索引位置 select columnProperty(object_id('student'), 'sex', 'ColumnId');   5、 字符串函数 select ascii('a');--字符转换ascii值 select ascii('A'); select char(97);--ascii值转换字符 select char(65); select nchar(65); select nchar(45231); select nchar(32993);--unicode转换字符 select unicode('A'), unicode('中');--返回unicode编码值 select soundex('hello'), soundex('world'), soundex('word'); select patindex('%a', 'ta'), patindex('%ac%', 'jack'), patindex('dex%', 'dexjack');--匹配字符索引 select 'a' + space(2) + 'b', 'c' + space(5) + 'd';--输出空格 select charIndex('o', 'hello world');--查找索引 select charIndex('o', 'hello world', 6);--查找索引 select quoteName('abc[]def'), quoteName('123]45'); --精确数字 select str(123.456, 2), str(123.456, 3), str(123.456, 4); select str(123.456, 9, 2), str(123.456, 9, 3), str(123.456, 6, 1), str(123.456, 9, 6); select difference('hello', 'helloWorld');--比较字符串相同 select difference('hello', 'world'); select difference('hello', 'llo'); select difference('hello', 'hel'); select difference('hello', 'hello'); select replace('abcedef', 'e', 'E');--替换字符串 select stuff('hello world', 3, 4, 'ABC');--指定位置替换字符串 select replicate('abc#', 3);--重复字符串 select subString('abc', 1, 1), subString('abc', 1, 2), subString('hello Wrold', 7, 5);--截取字符串 select len('abc');--返回长度 select reverse('sqlServer');--反转字符串   select left('leftString', 4);--取左边字符串 select left('leftString', 7); select right('leftString', 6);--取右边字符串 select right('leftString', 3); select lower('aBc'), lower('ABC');--小写 select upper('aBc'), upper('abc');--大写 --去掉左边空格 select ltrim(' abc'), ltrim('# abc#'), ltrim(' abc'); --去掉右边空格 select rtrim(' abc '), rtrim('# abc# '), rtrim('abc');   6、 安全函数 select current_user; select user; select user_id(), user_id('dbo'), user_id('public'), user_id('guest'); select user_name(), user_name(1), user_name(0), user_name(2); select session_user; select suser_id('sa'); select suser_sid(), suser_sid('sa'), suser_sid('sysadmin'), suser_sid('serveradmin'); select is_member('dbo'), is_member('public'); select suser_name(), suser_name(1), suser_name(2), suser_name(3); select suser_sname(), suser_sname(0x01), suser_sname(0x02), suser_sname(0x03); select is_srvRoleMember('sysadmin'), is_srvRoleMember('serveradmin'); select permissions(object_id('student')); select system_user; select schema_id(), schema_id('dbo'), schema_id('guest'); select schema_name(), schema_name(1), schema_name(2), schema_name(3);   7、 系统函数 select app_name();--当前会话的应用程序名称 select cast(2011 as datetime), cast('10' as money), cast('0' as varbinary);--类型转换 select convert(datetime, '2011');--类型转换 select coalesce(null, 'a'), coalesce('123', 'a');--返回其参数中第一个非空表达式 select collationProperty('Traditional_Spanish_CS_AS_KS_WS', 'CodePage'); select current_timestamp;--当前时间戳 select current_user; select isDate(getDate()), isDate('abc'), isNumeric(1), isNumeric('a'); select dataLength('abc'); select host_id(); select host_name(); select db_name(); select ident_current('student'), ident_current('classes');--返回主键id的最大值 select ident_incr('student'), ident_incr('classes');--id的增量值 select ident_seed('student'), ident_seed('classes'); select @@identity;--最后一次自增的值 select identity(int, 1, 1) as id into tab from student;--将studeng表的烈属，以/1自增形式创建一个tab select * from tab; select @@rowcount;--影响行数 select @@cursor_rows;--返回连接上打开的游标的当前限定行的数目 select @@error;--T-SQL的错误号 select @@procid;   8、 配置函数 set datefirst 7;--设置每周的第一天，表示周日 select @@datefirst as '星期的第一天', datepart(dw, getDate()) AS '今天是星期'; select @@dbts;--返回当前数据库唯一时间戳 set language 'Italian'; select @@langId as 'Language ID';--返回语言id select @@language as 'Language Name';--返回当前语言名称 select @@lock_timeout;--返回当前会话的当前锁定超时设置（毫秒） select @@max_connections;--返回SQL Server 实例允许同时进行的最大用户连接数 select @@MAX_PRECISION AS 'Max Precision';--返回decimal 和numeric 数据类型所用的精度级别 select @@SERVERNAME;--SQL Server 的本地服务器的名称 select @@SERVICENAME;--服务名 select @@SPID;--当前会话进程id select @@textSize; select @@version;--当前数据库版本信息   9、 系统统计函数 select @@CONNECTIONS;--连接数 select @@PACK_RECEIVED; select @@CPU_BUSY; select @@PACK_SENT; select @@TIMETICKS; select @@IDLE; select @@TOTAL_ERRORS; select @@IO_BUSY; select @@TOTAL_READ;--读取磁盘次数 select @@PACKET_ERRORS;--发生的网络数据包错误数 select @@TOTAL_WRITE;--sqlserver执行的磁盘写入次数 select patIndex('%soft%', 'microsoft SqlServer'); select patIndex('soft%', 'software SqlServer'); select patIndex('%soft', 'SqlServer microsoft'); select patIndex('%so_gr%', 'Jsonisprogram');   10、 用户自定义函数 # 查看当前数据库所有函数 --查询所有已创建函数 select definition,* from sys.sql_modules m join sys.objects o on m.object_id = o.object_id and type in('fn', 'if', 'tf');   # 创建函数 if (object_id('fun_add', 'fn') is not null) drop function fun_add go create function fun_add(@num1 int, @num2 int) returns int with execute as caller as begin declare @result int; if (@num1 is null) set @num1 = 0; if (@num2 is null) set @num2 = 0; set @result = @num1 + @num2; return @result; end go 调用函数 select dbo.fun_add(id, age) from student;   --自定义函数，字符串连接 if (object_id('fun_append', 'fn') is not null) drop function fun_append go create function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(2048) as begin return @args + @args2; end go   select dbo.fun_append(name, 'abc') from student;   # 修改函数 alter function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(1024) as begin declare @result varchar(1024); --coalesce返回第一个不为null的值 set @args = coalesce(@args, ''); set @args2 = coalesce(@args2, '');; set @result = @args + @args2; return @result; end go   select dbo.fun_append(name, '#abc') from student;   # 返回table类型函数 --返回table对象函数 select name, object_id, type from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') or type like '%f%';   if (exists (select * from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') and name = 'fun_find_stuRecord')) drop function fun_find_stuRecord go create function fun_find_stuRecord(@id int) returns table as return (select * from student where id = @id); go   select * from dbo.fun_find_stuRecord(2); 本文转自王磊的博客博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/vipstone/archive/2012/11/26/2789116.html，如需转载请自行联系原作者

高级查询在数据库中用得是最频繁的，也是应用最广泛的。 Ø 基本常用查询 --select select * from student;   --all 查询所有 select all sex from student;   --distinct 过滤重复 select distinct sex from student;   --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student;   --top 取前N条记录 select top 3 * from student;   --alias column name 列重命名 select id as 编号, name '名称', sex 性别 from student;   --alias table name 表重命名 select id, name, s.id, s.name from student s;   --column 列运算 select (age + id) col from student; select s.name + '-' + c.name from classes c, student s where s.cid = c.id;   --where 条件 select * from student where id = 2; select * from student where id > 7; select * from student where id < 3; select * from student where id <> 3; select * from student where id >= 3; select * from student where id <= 5; select * from student where id !> 3; select * from student where id !< 5;   --and 并且 select * from student where id > 2 and sex = 1;   --or 或者 select * from student where id = 2 or sex = 1;   --between ... and ... 相当于并且 select * from student where id between 2 and 5; select * from student where id not between 2 and 5;   --like 模糊查询 select * from student where name like '%a%'; select * from student where name like '%[a][o]%'; select * from student where name not like '%a%'; select * from student where name like 'ja%'; select * from student where name not like '%[j,n]%'; select * from student where name like '%[j,n,a]%'; select * from student where name like '%[^ja,as,on]%'; select * from student where name like '%[ja_on]%';   --in 子查询 select * from student where id in (1, 2);   --not in 不在其中 select * from student where id not in (1, 2);   --is null 是空 select * from student where age is null;   --is not null 不为空 select * from student where age is not null;   --order by 排序 select * from student order by name; select * from student order by name desc; select * from student order by name asc;   --group by 分组 按照年龄进行分组统计 select count(age), age from student group by age; 按照性别进行分组统计 select count(*), sex from student group by sex; 按照年龄和性别组合分组统计，并排序 select count(*), sex from student group by sex, age order by age; 按照性别分组，并且是id大于2的记录最后按照性别排序 select count(*), sex from student where id > 2 group by sex order by sex; 查询id大于2的数据，并完成运算后的结果进行分组和排序 select count(*), (sex * id) new from student where id > 2 group by sex * id order by sex * id;   --group by all 所有分组 按照年龄分组，是所有的年龄 select count(*), age from student group by all age;   --having 分组过滤条件 按照年龄分组，过滤年龄为空的数据，并且统计分组的条数和现实年龄信息 select count(*), age from student group by age having age is not null;   按照年龄和cid组合分组，过滤条件是cid大于1的记录 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1;   按照年龄分组，过滤条件是分组后的记录条数大于等于2 select count(*), age from student group by age having count(age) >= 2;   按照cid和性别组合分组，过滤条件是cid大于1，cid的最大值大于2 select count(*), cid, sex from student group by cid, sex having cid > 1 and max(cid) > 2; Ø 嵌套子查询     子查询是一个嵌套在select、insert、update或delete语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。子查询也称为内部查询或内部选择，而包含子查询的语句也成为外部查询或外部选择。   # from (select … table)示例 将一个table的查询结果当做一个新表进行查询 select * from ( select id, name from student where sex = 1 ) t where t.id > 2; 上面括号中的语句，就是子查询语句（内部查询）。在外面的是外部查询，其中外部查询可以包含以下语句：      1、 包含常规选择列表组件的常规select查询      2、 包含一个或多个表或视图名称的常规from语句      3、 可选的where子句      4、 可选的group by子句      5、 可选的having子句   # 示例 查询班级信息，统计班级学生人生 select *, (select count(*) from student where cid = classes.id) as num from classes order by num;   # in, not in子句查询示例 查询班级id大于小于的这些班级的学生信息 select * from student where cid in ( select id from classes where id > 2 and id < 4 );   查询不是班的学生信息 select * from student where cid not in ( select id from classes where name = '2班' ) in、not in 后面的子句返回的结果必须是一列，这一列的结果将会作为查询条件对应前面的条件。如cid对应子句的id；   # exists和not exists子句查询示例 查询存在班级id为的学生信息 select * from student where exists ( select * from classes where id = student.cid and id = 3 );   查询没有分配班级的学生信息 select * from student where not exists ( select * from classes where id = student.cid ); exists和not exists查询需要内部查询和外部查询进行一个关联的条件，如果没有这个条件将是查询到的所有信息。如：id等于student.id；   # some、any、all子句查询示例 查询班级的学生年龄大于班级的学生的年龄的信息 select * from student where cid = 5 and age > all ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > any ( select age from student where cid = 3 );   select * from student where cid = 5 and age > some ( select age from student where cid = 3 );   Ø 聚合查询 1、 distinct去掉重复数据 select distinct sex from student; select count(sex), count(distinct sex) from student;   2、 compute和compute by汇总查询 对年龄大于的进行汇总 select age from student where age > 20 order by age compute sum(age) by age;   对年龄大于的按照性别进行分组汇总年龄信息 select id, sex, age from student where age > 20 order by sex, age compute sum(age) by sex;   按照年龄分组汇总 select age from student where age > 20 order by age, id compute sum(age);   按照年龄分组，年龄汇总，id找最大值 select id, age from student where age > 20 order by age compute sum(age), max(id); compute进行汇总前面是查询的结果，后面一条结果集就是汇总的信息。compute子句中可以添加多个汇总表达式，可以添加的信息如下：      a、 可选by关键字。它是每一列计算指定的行聚合      b、 行聚合函数名称。包括sum、avg、min、max、count等      c、 要对其执行聚合函数的列      compute by适合做先分组后汇总的业务。compute by后面的列一定要是order by中出现的列。   3、 cube汇总 cube汇总和compute效果类似，但语法较简洁，而且返回的是一个结果集。 select count(*), sex from student group by sex with cube; select count(*), age, sum(age) from student where age is not null group by age with cube; cube要结合group by语句完成分组汇总   Ø 排序函数    排序在很多地方需要用到，需要对查询结果进行排序并且给出序号。比如：    1、 对某张表进行排序，序号需要递增不重复的    2、 对学生的成绩进行排序，得出名次，名次可以并列，但名次的序号是连续递增的    3、 在某些排序的情况下，需要跳空序号，虽然是并列 基本语法 排序函数 over([分组语句] 排序子句[desc][asc]) 排序子句 order by 列名, 列名 分组子句 partition by 分组列, 分组列   # row_number函数 根据排序子句给出递增连续序号 按照名称排序的顺序递增 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(order by c.name) as number from student s, classes c where cid = c.id;   # rank函数函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列并且跳空 顺序递增 select id, name, rank() over(order by cid) as rank from student;   跳过相同递增 select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(order by c.name) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # dense_rank函数 根据排序子句给出递增的序号，但是存在并列不跳空 不跳过，直接递增 select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(order by c.name) as dense from student s, classes c where cid = c.id;   # partition by分组子句 可以完成对分组的数据进行增加排序，partition by可以与以上三个函数联合使用。 利用partition by按照班级名称分组，学生id排序 select s.id, s.name, cid, c.name, row_number() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   select s.id, s.name, cid, c.name, dense_rank() over(partition by c.name order by s.id) as rank from student s, classes c where cid = c.id;   # ntile平均排序函数 将要排序的数据进行平分，然后按照等分排序。ntile中的参数代表分成多少等分。 select s.id, s.name, cid, c.name, ntile(5) over(order by c.name) as ntile from student s, classes c where cid = c.id;   Ø 集合运算 操作两组查询结果，进行交集、并集、减集运算 1、 union和union all进行并集运算 --union 并集、不重复 select id, name from student where name like 'ja%' union select id, name from student where id = 4;   --并集、重复 select * from student where name like 'ja%' union all select * from student;   2、 intersect进行交集运算 --交集（相同部分） select * from student where name like 'ja%' intersect select * from student;   3、 except进行减集运算 --减集（除相同部分） select * from student where name like 'ja%' except select * from student where name like 'jas%';   Ø 公式表表达式 查询表的时候，有时候中间表需要重复使用，这些子查询被重复查询调用，不但效率低，而且可读性低，不利于理解。那么公式表表达式可以解决这个问题。 我们可以将公式表表达式（CET）视为临时结果集，在select、insert、update、delete或是create view语句的执行范围内进行定义。 --表达式 with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select id, num from statNum order by id;   with statNum(id, num) as ( select cid, count(*) from student where id > 0 group by cid ) select max(id), avg(num) from statNum;   Ø 连接查询 1、 简化连接查询 --简化联接查询 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s, classes c where s.cid = c.id;   2、 left join左连接 --左连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s left join classes c on s.cid = c.id;   3、 right join右连接 --右连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s right join classes c on s.cid = c.id;   4、 inner join内连接 --内连接 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s inner join classes c on s.cid = c.id;   --inner可以省略 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s join classes c on s.cid = c.id;   5、 cross join交叉连接 --交叉联接查询，结果是一个笛卡儿乘积 select s.id, s.name, c.id, c.name from student s cross join classes c --where s.cid = c.id;   6、 自连接（同一张表进行连接查询） --自连接 select distinct s.* from student s, student s1 where s.id <> s1.id and s.sex = s1.sex;   Ø 函数 1、 聚合函数 max最大值、min最小值、count统计、avg平均值、sum求和、var求方差 select max(age) max_age, min(age) min_age, count(age) count_age, avg(age) avg_age, sum(age) sum_age, var(age) var_age from student;   2、 日期时间函数 select dateAdd(day, 3, getDate());--加天 select dateAdd(year, 3, getDate());--加年 select dateAdd(hour, 3, getDate());--加小时 --返回跨两个指定日期的日期边界数和时间边界数 select dateDiff(day, '2011-06-20', getDate()); --相差秒数 select dateDiff(second, '2011-06-22 11:00:00', getDate()); --相差小时数 select dateDiff(hour, '2011-06-22 10:00:00', getDate()); select dateName(month, getDate());--当前月份 select dateName(minute, getDate());--当前分钟 select dateName(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(month, getDate());--当前月份 select datePart(weekday, getDate());--当前星期 select datePart(second, getDate());--当前秒数 select day(getDate());--返回当前日期天数 select day('2011-06-30');--返回当前日期天数 select month(getDate());--返回当前日期月份 select month('2011-11-10'); select year(getDate());--返回当前日期年份 select year('2010-11-10'); select getDate();--当前系统日期 select getUTCDate();--utc日期   3、 数学函数 select pi();--PI函数 select rand(100), rand(50), rand(), rand();--随机数 select round(rand(), 3), round(rand(100), 5);--精确小数位 --精确位数，负数表示小数点前 select round(123.456, 2), round(254.124, -2); select round(123.4567, 1, 2);   4、 元数据 select col_name(object_id('student'), 1);--返回列名 select col_name(object_id('student'), 2); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 2)); --该列数据类型长度 select col_length('student', col_name(object_id('student'), 1)); --返回类型名称、类型id select type_name(type_id('varchar')), type_id('varchar'); --返回列类型长度 select columnProperty(object_id('student'), 'name', 'PRECISION'); --返回列所在索引位置 select columnProperty(object_id('student'), 'sex', 'ColumnId');   5、 字符串函数 select ascii('a');--字符转换ascii值 select ascii('A'); select char(97);--ascii值转换字符 select char(65); select nchar(65); select nchar(45231); select nchar(32993);--unicode转换字符 select unicode('A'), unicode('中');--返回unicode编码值 select soundex('hello'), soundex('world'), soundex('word'); select patindex('%a', 'ta'), patindex('%ac%', 'jack'), patindex('dex%', 'dexjack');--匹配字符索引 select 'a' + space(2) + 'b', 'c' + space(5) + 'd';--输出空格 select charIndex('o', 'hello world');--查找索引 select charIndex('o', 'hello world', 6);--查找索引 select quoteName('abc[]def'), quoteName('123]45'); --精确数字 select str(123.456, 2), str(123.456, 3), str(123.456, 4); select str(123.456, 9, 2), str(123.456, 9, 3), str(123.456, 6, 1), str(123.456, 9, 6); select difference('hello', 'helloWorld');--比较字符串相同 select difference('hello', 'world'); select difference('hello', 'llo'); select difference('hello', 'hel'); select difference('hello', 'hello'); select replace('abcedef', 'e', 'E');--替换字符串 select stuff('hello world', 3, 4, 'ABC');--指定位置替换字符串 select replicate('abc#', 3);--重复字符串 select subString('abc', 1, 1), subString('abc', 1, 2), subString('hello Wrold', 7, 5);--截取字符串 select len('abc');--返回长度 select reverse('sqlServer');--反转字符串   select left('leftString', 4);--取左边字符串 select left('leftString', 7); select right('leftString', 6);--取右边字符串 select right('leftString', 3); select lower('aBc'), lower('ABC');--小写 select upper('aBc'), upper('abc');--大写 --去掉左边空格 select ltrim(' abc'), ltrim('# abc#'), ltrim(' abc'); --去掉右边空格 select rtrim(' abc '), rtrim('# abc# '), rtrim('abc');   6、 安全函数 select current_user; select user; select user_id(), user_id('dbo'), user_id('public'), user_id('guest'); select user_name(), user_name(1), user_name(0), user_name(2); select session_user; select suser_id('sa'); select suser_sid(), suser_sid('sa'), suser_sid('sysadmin'), suser_sid('serveradmin'); select is_member('dbo'), is_member('public'); select suser_name(), suser_name(1), suser_name(2), suser_name(3); select suser_sname(), suser_sname(0x01), suser_sname(0x02), suser_sname(0x03); select is_srvRoleMember('sysadmin'), is_srvRoleMember('serveradmin'); select permissions(object_id('student')); select system_user; select schema_id(), schema_id('dbo'), schema_id('guest'); select schema_name(), schema_name(1), schema_name(2), schema_name(3);   7、 系统函数 select app_name();--当前会话的应用程序名称 select cast(2011 as datetime), cast('10' as money), cast('0' as varbinary);--类型转换 select convert(datetime, '2011');--类型转换 select coalesce(null, 'a'), coalesce('123', 'a');--返回其参数中第一个非空表达式 select collationProperty('Traditional_Spanish_CS_AS_KS_WS', 'CodePage'); select current_timestamp;--当前时间戳 select current_user; select isDate(getDate()), isDate('abc'), isNumeric(1), isNumeric('a'); select dataLength('abc'); select host_id(); select host_name(); select db_name(); select ident_current('student'), ident_current('classes');--返回主键id的最大值 select ident_incr('student'), ident_incr('classes');--id的增量值 select ident_seed('student'), ident_seed('classes'); select @@identity;--最后一次自增的值 select identity(int, 1, 1) as id into tab from student;--将studeng表的烈属，以/1自增形式创建一个tab select * from tab; select @@rowcount;--影响行数 select @@cursor_rows;--返回连接上打开的游标的当前限定行的数目 select @@error;--T-SQL的错误号 select @@procid;   8、 配置函数 set datefirst 7;--设置每周的第一天，表示周日 select @@datefirst as '星期的第一天', datepart(dw, getDate()) AS '今天是星期'; select @@dbts;--返回当前数据库唯一时间戳 set language 'Italian'; select @@langId as 'Language ID';--返回语言id select @@language as 'Language Name';--返回当前语言名称 select @@lock_timeout;--返回当前会话的当前锁定超时设置（毫秒） select @@max_connections;--返回SQL Server 实例允许同时进行的最大用户连接数 select @@MAX_PRECISION AS 'Max Precision';--返回decimal 和numeric 数据类型所用的精度级别 select @@SERVERNAME;--SQL Server 的本地服务器的名称 select @@SERVICENAME;--服务名 select @@SPID;--当前会话进程id select @@textSize; select @@version;--当前数据库版本信息   9、 系统统计函数 select @@CONNECTIONS;--连接数 select @@PACK_RECEIVED; select @@CPU_BUSY; select @@PACK_SENT; select @@TIMETICKS; select @@IDLE; select @@TOTAL_ERRORS; select @@IO_BUSY; select @@TOTAL_READ;--读取磁盘次数 select @@PACKET_ERRORS;--发生的网络数据包错误数 select @@TOTAL_WRITE;--sqlserver执行的磁盘写入次数 select patIndex('%soft%', 'microsoft SqlServer'); select patIndex('soft%', 'software SqlServer'); select patIndex('%soft', 'SqlServer microsoft'); select patIndex('%so_gr%', 'Jsonisprogram');   10、 用户自定义函数 # 查看当前数据库所有函数 --查询所有已创建函数 select definition,* from sys.sql_modules m join sys.objects o on m.object_id = o.object_id and type in('fn', 'if', 'tf');   # 创建函数 if (object_id('fun_add', 'fn') is not null) drop function fun_add go create function fun_add(@num1 int, @num2 int) returns int with execute as caller as begin declare @result int; if (@num1 is null) set @num1 = 0; if (@num2 is null) set @num2 = 0; set @result = @num1 + @num2; return @result; end go 调用函数 select dbo.fun_add(id, age) from student;   --自定义函数，字符串连接 if (object_id('fun_append', 'fn') is not null) drop function fun_append go create function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(2048) as begin return @args + @args2; end go   select dbo.fun_append(name, 'abc') from student;   # 修改函数 alter function fun_append(@args nvarchar(1024), @args2 nvarchar(1024)) returns nvarchar(1024) as begin declare @result varchar(1024); --coalesce返回第一个不为null的值 set @args = coalesce(@args, ''); set @args2 = coalesce(@args2, '');; set @result = @args + @args2; return @result; end go   select dbo.fun_append(name, '#abc') from student;   # 返回table类型函数 --返回table对象函数 select name, object_id, type from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') or type like '%f%';   if (exists (select * from sys.objects where type in ('fn', 'if', 'tf') and name = 'fun_find_stuRecord')) drop function fun_find_stuRecord go create function fun_find_stuRecord(@id int) returns table as return (select * from student where id = @id); go   select * from dbo.fun_find_stuRecord(2); 如果本文对你有所帮助，请打赏——1元就足够感动我：） 联系邮箱：intdb@qq.com 我的GitHub： https://github.com/vipstone 关注公众号： 作者： 王磊 出处： http://vipstone.cnblogs.com/ 本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，请标明出处。

背景数据库对于一家企业来说，相比其他基础组件占据比较核心的位置。有很多企业由于最初数据库选型问题，导致一错再错，甚至还有为此付出沉痛代价的。数据库的选型一定要慎重，但是这么多数据库，该如何选择呢？我前段时间写过一篇关于数据库选型的文章，可以参考如下《数据库选型思考》另外，PostgreSQL这个数据库这些年的发展非常的迅猛，虽然国内还跟不上国外的节奏，但是相信国人逐渐会融合进去。所以我专门针对PostgreSQL提炼了它的一些应用场景（普通的应用场景就不举例了），希望对你的选型可以起到一定的参考作用。1 任意字段组合查询 - ERP、电商、网站、手机APP 等业务场景在一些前端的人机交互页面中，经常会有很多选择框，让用户进行选择，这些选择框可能对应的是数据库表中的不同字段。这种画面经常出现在ERP，电商，网站，手机APP等场景中。对于开发人员来说是一件很头疼的事情，因为不知道该对哪些字段创建索引，或者干脆对所有字段都建立索引，给数据库带来较大的性能和维护的问题。PostgreSQL中有两个技术(gin, bloom索引)，可以完美的解决这类业务场景的问题。《宝剑赠英雄 - 任意组合字段等效查询, 探探PostgreSQL多列展开式B树》《PostgreSQL 9.6 黑科技 bloom 算法索引，一个索引支撑任意列组合查询》2 高并发、高效率范围查询 - 金融、物联网、智能DNS 等业务场景有些场景，经常要对值进行范围的比对。比如物联网，对传感器上传的值，进行范围比对。智能DNS，需要对来源IP进行判断，并找出其落在哪个IP地址段内。金融行业，经常要设置一些指标范围，时刻判断指数是否落在某个区间，当一些指数落在某个范围区间时，触发下一步的操作（比如买入或卖出）。传统的两个字段+复合B树的索引，效率低下，通常8核的机器只能达到3000多的QPS。PostgreSQL通过(range类型和gist,sp-gist索引)，可以将效率提升20多备，8核的机器可以达到8万的QPS。《聊聊between and的坑 和 神奇的解法》《PostgreSQL 黑科技 range 类型及 gist index 20x+ speedup than Mysql index combine query》《PostgreSQL 黑科技 range 类型及 gist index 助力物联网(IoT)》《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》3 网格化、矢量化地图 - 地理类应用、LBS社交、导航 等业务场景人们为了更好的描述一个东西，有一种将大化小的思路，比如时钟被分为了12个区域，每个区域表示一个小时，然后每个小的区域又被划分为更小的区域表示分钟。在GIS系统中，也有类似的思想，比如将地图划分成网格。通过编码来简化地理位置的判断（比如相交，包含，距离计算等），但是请注意使用网格带来的问题，比如精度的问题，网格的大小决定了精度，又比如相对坐标的问题，可能无法描述清楚边界的归属。PostgreSQL可以提供给你更好的选择，矢量化的运算。1. 在PostGIS中虽然也支持网格对象的描述方式，但是并不是使用这种方法来进行几何运算（比如相交，包含，距离计算等），所以不存在类似的精度问题，个人建议没有强需求的话，不必做这样的网格转换。2. 如果是多种精度地图的切换（比如多个图层，每个图层代表一种地图精度），建议使用辐射的方式逐渐展开更精细的图层，以点为中心，逐渐辐射。（很多专业的地图软件是这样做的）《蜂巢的艺术与技术价值 - PostgreSQL PostGIS's hex-grid》《PostGIS 地理信息数据 多核并行处理》4 异步消息 - 物联网、WEB、金融 等业务场景电波表是一个非常典型的广播应用，类似的还有组播（注意不是主播哦），类似的应用也很多，比如广播电视，电台等。在数据库中，其实也有类似的应用，比如利用PostgreSQL数据库的异步消息机制，往数据库的消息通道发送数据，应用程序可以监听对应的消息通道，获取异步消息数据。通过异步消息在数据库中实现了一对多的广播效果。在物联网中，也可以有类似的应用，例如结合PostgreSQL的流式计算，当传感器上报的数据达到触发事件的条件时，往异步消息通道发送一则消息，应用程序实时的接收异步消息，发现异常。这样做的好处很多，即节省了空间（结合流式处理，完全可以轻量化部署），又能提高传播的效率（一对多的传播），程序设计也可以简单化。在金融行业，也可以有类似的实现，比如对数据的实时流式监测，数据流经一系列的规则，触发异步消息。《从电波表到数据库小程序之 - 数据库异步广播(notify/listen)》《从微信小程序 到 数据库"小程序" , 鬼知道我经历了什么》一个例子这个例子使用PostgreSQL的异步消息通知机制（notify/listen），以及数据库的触发器，PostGIS地理库插件，结合nodejs, socket.io实现了一个实时的客户端GPS坐标更新的小业务。1. 在数据库中新增GPS坐标，数据库端编写的"小程序"会自动发送异步消息给客户端，客户端马上就展示了当前新增的坐标2. 修改GPS坐标，数据库端编写的"小程序"会自动发送异步消息给客户端，客户端刷新了当前坐标3. 删除GPS坐标，数据​库端编写的"小程序"会自动发送异步消息给客户端，客户端刷新了当前坐标详见《[转载] postgres + socket.io + nodejs 实时地图应用实践》5 流式实时数据处理 - 物联网、金融 等业务场景在物联网、金融行业中，有大量的数据产生，同时需要实时的对数据进行处理。pipelinedb是基于PostgreSQL的一个流式计算数据库，纯C代码，效率极高(32c机器,单机日处理流水达到了250.56亿条)。同时它具备了PostgreSQL强大的功能基础，正在掀起一场流计算数据库制霸的腥风血雨。在物联网(IoT)有非常广泛的应用场景，越来越多的用户开始从其他的流计算平台迁移到pipelineDB。pipelinedb的用法非常简单，首先定义stream(流)，然后基于stream定义对应的transform(事件触发模块)，以及Continuous Views(实时统计模块)数据往流里面插入，transform和Continuous Views就在后面实时的对流里的数据进行处理，对开发人员来说很友好，很高效。值得庆祝的还有，所有的接口都是SQL操作，非常的方便，大大降低了开发难度。《流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺IoT》除此之外，PostgreSQL的undo table，batch调度, 异步消息结合，也能达到与pipeline一样的效果。《PostgreSQL 流式数据处理(聚合、过滤、转换...)系列 - 9》《基于PostgreSQL的流式PipelineDB, 1000万/s实时统计不是梦》《"物联网"流式处理应用 - 用PostgreSQL实时处理(万亿每天)》6 GIS、图像近似度运算 - 互联网、AR红包、虚拟现实与GIS结合、广告营销 等业务场景AR红包是GIS与图像、社交、广告等业务碰撞产生的一个全新业务场景。需要做广告投放的公司，可以对着广告牌，或者店铺中的某个商品拍照，然后藏AR红包。要找红包的人，需要找到这家店，并且也对准藏红包的物体拍摄，比较藏红包和找红包的两张图片，就可以实现抢红包的流程。可以想象的空间很多。使用的核心技术是GIS（地理位置）与图像近似度比较。PostgreSQL对于这两项技术都可以很好的支持。《(AR虚拟现实)红包 技术思考 - GIS与图像识别的完美结合》7 相似内容搜索、去重 - 互联网、数据公司、搜索引擎 等业务场景在搜索引擎、数据公司、互联网中都会有网络爬虫的产品，或者有人机交互的产品。有人的地方就有江湖，盗文、盗图的现象屡见不鲜，而更惨的是，盗图和盗文还会加一些水印。也就是说，你在判断盗图、盗文的时候，不能光看完全一致，可能要看的是相似度。这给内容去重带来了很大的麻烦，不过还好，PostgreSQL数据库整合了相似度去重的算法和索引接口，可以方便的处理相似数据。比如相似的数组、相似的文本、相似的分词、相似的图像的搜索和去重等等。又比如鉴黄。《电商内容去重\内容筛选应用(如何高效识别转载\盗图\侵权?) - 文本相似、图片集相似、数组相似的优化和索引技术》《PostgreSQL 在视频、图片去重，图像搜索业务中的应用》《从相似度算法谈起 - Effective similarity search in PostgreSQL》8 任意字段模糊查询 - 互联网、前端页面、搜索引擎 等业务场景在一些应用程序中，可能需要对表的所有字段进行检索，有些字段可能需要精准查询，有些字段可能需要模糊查询或全文检索。比如一些前端页面下拉框的勾选和选择。比如一些域名的模糊查询。这种需求对于应用开发人员来说，会很蛋疼，因为写SQL很麻烦，例子：之前写过一篇文章来解决这个问题《PostgreSQL 行级 全文检索》使用的是全文检索，而当用户的需求为模糊查询时？ 如何来解决呢？PostgreSQL中可以很好的解决这个问题，适用于任意字符（包括英文、中文、等等）。《PostgreSQL 全表 全字段 模糊查询的毫秒级高效实现 - 搜索引擎颤抖了》《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》9 在线处理、离线分析、在线分析混合需求 - 互联网、传统企业、金融 等业务场景随着IT行业在更多的传统行业渗透，我们正逐步的在进入DT时代，让数据发挥价值是企业的真正需求，否则就是一堆废的并且还持续消耗企业人力，财力的数据。传统企业可能并不像互联网企业一样，有大量的开发人员、有大量的技术储备，通常还是以购买IT软件，或者以外包的形式在存在。数据的核心 - 数据库，很多传统的行业还在使用传统的数据库。随着IT向更多行业的渗透，数据类型越来越丰富（诸如人像、X光片、声波、指纹、DNA、化学分子、图谱数据、GIS、三维、多维 等等。。。），数据越来越多，怎么处理好这些数据，怎么让数据发挥价值，已经变成了对IT行业，对数据库的挑战。对于互联网行业来说，可能对传统行业的业务并不熟悉，或者说互联网那一套技术虽然在互联网中能很好的运转，但是到了传统行业可不一定，比如说用于科研、军工的GIS，和互联网常见的需求就完全不一样。除了对数据库功能方面的挑战，还有一方面的挑战来自性能方面，随着数据的爆炸，分析型的需求越来越难以满足，主要体现在数据的处理速度方面，而常见的hadoop生态中的处理方式需要消耗大量的开发人员，同时并不能很好的支持品种繁多的数据类型，即使GIS可能也无法很好的支持，更别说诸如人像、X光片、声波、指纹、DNA、化学分子、图谱数据、GIS、三维、多维 等等。那么我们有什么好的方法来应对这些用户的痛处呢？且看ApsaraDB产品线的PostgreSQL与HybridDB如何来一招左右互搏，左手在线事务处理，右手数据分析挖掘，解决企业痛处。对传统企业来说，OLTP系统大多数使用的是Oracle等商业数据库，使用PostgreSQL可以与Oracle的功能、性能、SQL语法等做到高度兼容。而对于分析场景，使用MPP产品HybridDB(基于GPDB)，则可以很好的解决PB级以上的AP需求。《ApsaraDB的左右互搏术 - PostgreSQL+HybridDB解决企业痛处 TP+AP混合需求》对于中小型企业，数据量在10TB量级的，分析型的事务甚至也可以交给PostgreSQL来处理。因为它具备了多核并行处理的能力、列存储、JIT、算子复用、甚至向量化执行等技术，相比传统的数据库，在OLTP方面有10倍以上的性能提升。(同时还可以使用LLVM技术，GPU卡\FPGA卡来 硬件加速分析)《分析加速引擎黑科技 - LLVM、列存、多核并行、算子复用 大联姻 - 一起来开启PostgreSQL的百宝箱》《PostgreSQL 9.6 引领开源数据库攻克多核并行计算难题》《PostgreSQL 向量化执行插件(瓦片式实现) 10x提速OLAP》10 用户群体搜索、根据标签圈人 - 电商、广告投放 等业务场景电商推荐系统 部分需求介绍比如一家店铺，如何找到它的目标消费群体？要回答这个问题，首先我们需要收集一些数据，比如：1. 这家店铺以及其他的同类店铺的浏览、购买群体。我们在逛电商时，会产生一些行为的记录，比如在什么时间，逛了哪些店铺，看了哪些商品，最后在哪家店铺购买了什么商品。然后，对于单个商店来说，有哪些用户逛过他们的商店，购买过哪些商品，可以抽取出一部分人群。2. 得到这些用户群体后，筛选出有同类消费欲望、或者具备相同属性的群体。对这部分人群的属性进行分析，可以获得一个更大范围的群体，从而可以对这部分群体进行营销。以上是对电商推荐系统的两个简单的推理。PostgreSQL, HybridDB解决了推荐系统的三个核心问题精准，属于数据挖掘系统的事情，使用PostgreSQL, Greenplum 的 MADlib机器学习库可以实现。实时，实时的更新标签，在数据库中进行流式处理，相比外部流处理的方案，节约资源，减少开发成本，提高开发效率，提高时效性。高效，使用PostgreSQL以及数组的GIN索引功能，实现在万亿USER_TAGS的情况下的毫秒级别的圈人功能。《恭迎万亿级营销(圈人)潇洒的迈入毫秒时代 - 万亿user_tags级实时推荐系统数据库设计》11 位置信息处理、点面判断、按距离搜索、化学数据处理 - 危化品监管 等业务场景危化品的种类繁多。包括如常见的易爆、易燃、放射、腐蚀、剧毒、等等。由于危化品的危害极大，所以监管显得尤为重要，1. 生产环节将各个原来人工监控的环节数字化，使用 传感器、流计算、规则（可以设置为动态的规则） 代替人的监管和经验。2. 销售环节利用社会关系分析，在销售环节挖掘不法分子，挖掘骗贷、骗保的虚假交易。利用地理位置跟踪，掌控整个交易的货物运输过程。3. 仓储环节仓储环节依旧使用传感器、流计算、应急机制对仓管的产品进行实时的监管，而对于危化品本身，我们已经不能使用普通的数据类型来存储，很幸运的是在PostgreSQL的生态圈中，有专门支持化学行业的RDKit支持，支持存储化合物类型，以及基于化合物类型的数据处理（包括化学反应，分解等等）。4. 运输环节小结一下，在危化品的运输环节，使用传感器对货车、集装箱内的危化品的指标进行实时的监控，使用流式数据库pipelineDB流式的处理传感器实时上报的数据；使用PostgreSQL+PostGIS+pgrouting 对于货车的形式路径进行管理，绕开禁行路段、拥堵路段。当出现事故时，使用PostgreSQL的GIS索引，快速的找出附近的应急救助资源（如交警、消防中队、医院、120）。同时对危化品的货物存储，使用化学物类型存储，可以对这些类型进行更多的约束和模拟的合成，例如可以发现化学反应，防止出现类似天津爆炸事件。5. 消耗环节增加剩余量的监控，在闭环中起到很好的作用，达到供需平衡，避免供不应求，或者供过于求的事情发生。6. 动态指挥中心在给生产、仓库、物流配送、消耗环节添加了终端、传感器后，就建立了一个全面的危化品监管数据平台。 构建实时的监管全图。7. 缉毒、发现不法分子等通过社会关系学分析，结合RDKit插件，在数据库中存储了人的信息，存储了人与化学物的关系（比如购买过），然后，根据社会关系学分析，将一堆的化合物（原材料）结合起来，看看会不会发生反应，生成毒品或危化品。从而发现不法分子。《从天津滨海新区大爆炸、危化品监管聊聊 IT人背负的社会责任感》12 图式数据搜索 - 金融风控、公安刑侦、社会关系、人脉分析 等业务场景人类是群居动物，随着人口的增长，联络方式越来越无界化，人与人，人与事件，人与时间之间形成了一张巨大的关系网络。有许多场景就是基于这张巨大的关系网络的，比如。1. 猎头挖人作为IT人士或者猎头、HR，对Linkedin一定不陌生，领英网实际上就是一个维护人际关系的网站。通过搜索你的一度人脉，可以找到与你直接相关的人，搜索2度人脉，可以搜索到与你间接相关的人。当然你还可以继续搜索N度人脉，不过那些和你可能就不那么相关了。如果你知道和美女范冰冰隔了几度人脉，是不是有点心动了呢？其实在古代，就有这种社会关系学，还有这种专门的职业，买官卖官什么的，其实都是人脉关系网。看过红楼梦的话，你会发现那家子人怎么那么多亲戚呢？2. 公安破案公安刑侦学也是一类人脉相关的应用，只是现在的关系和行为越来越复杂，这种关系也越来越复杂，原来的人能接触的范围基本上就靠2条腿，顶多加匹马。现在，手机，电脑，ATM机，超时，摄像头，汽车等等，都通过公路网、互联网连接在一起。一个人的行为，产生的关系会更加的复杂，单靠人肉的关系分析，刑侦难度变得越来越复杂。3. 金融风控比如银行在审核贷款资格时，通常需要审核申请人是否有偿还能力，是否有虚假消息，行为习惯，资产，朋友圈等等。 同样涉及到复杂的人物关系，人的行为关系分析等等。此类围绕人为中心，事件为关系牵连的业务催生了图数据库的诞生。目前比较流行的图数据库比如neo4j，等。详见https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_databasePostgreSQL是一个功能全面的数据库，其中就有一些图数据库产品的后台是使用PostgreSQL的，例如OpenCog， Cayley等。除了这些图数据库产品，PostgreSQL本身在关系查询，关系管理方面也非常的成熟，十亿量级的关系网数据，3层关系运算仅需毫秒。还可以用于运算人与人之间的最短关系，穷举关系等。主要用到的技术plpgsql服务端编程、异步消息、数组、游标等。《金融风控、公安刑侦、社会关系、人脉分析等需求分析与数据库实现 - PostgreSQL图数据库场景应用》13 大量数据的求差集、最新数据搜索, 最新日志数据与全量数据的差异比对, 递归收敛扫描 - 物联网、数据同步、数据清洗、数据合并 等业务场景有一个这样的场景，一张小表A，里面存储了一些ID，大约几百个到万个。（比如说巡逻车辆ID，环卫车辆的ID，公交车，微公交的ID）。另外有一张日志表B，每条记录中的ID是来自前面那张小表的，但不是每个ID都出现在这张日志表中，比如说一天可能只有几十个ID会出现在这个日志表的当天的数据中。（比如车辆的行车轨迹数据，每秒上报轨迹，数据量就非常庞大，但是每天出勤的车辆有限）。那么我怎么快速的找出今天没有出现的ID呢。（哪些巡逻车辆没有出现在这个片区，是不是偷懒了？哪些环卫车辆没有出行，哪些公交或微公交没有出行）？select id from A where id not in (select id from B where time between ? and ?);select a.id from a left join b on (a.id=b.aid) where b.* is null;这个QUERY会很慢，通常需要几百秒到几十秒，有什么优化方法呢。通过PostgreSQL的递归查询，可以高效的解决这个问题(在几亿记录中筛选出与几万记录的逻辑差集)。优化后只需要10毫秒左右。《用PostgreSQL找回618秒逝去的青春 - 递归收敛优化》同样的方法，还可以用于数据清洗与合并的场景，比如在物联网的环境中，每个传感器，每个小时会上报若干条数据（有新增的，有更新的，有删除的指标等），对于同一个KEY，后台的应用程序只关心最后一条记录。使用PostgreSQL的递归收敛，每秒可以清洗或合并千万量级的数据。除了物联网，同样适用于数据库之间的数据逻辑同步。《时序数据合并场景加速分析和实现 - 复合索引，窗口分组查询加速，变态递归加速》14 数据一致性分享、数据泵 - 跨业务平台实时分享数据 等业务场景在IoT的场景中，有流式分析的需求，也有存储历史数据的需求，同时还有数据挖掘的需求，搜索引擎可能也需要同一份数据，还有一些业务可能也要用到同一份数据。但是如果把数据统统放到一个地方，这么多的业务，它们有的要求实时处理，有的要求批量处理，有的可能需要实时的更新数据，有的可能要对大数据进行分析。显然一个产品可能无法满足这么多的需求。就好比数据库就分了关系数据库，NOSQL，OLTP场景，OLAP场景一样。 也是因为一个产品无法满足所有的业务需求。在企业中通常是借助数据冗余来解决各类场景的需求。那么如何才能够更好的分享数据，保证数据的一致性，提高分享的实时性呢？10万级别左右的机器，PostgreSQL 的数据吞吐量可以达到100万条/s以上，同时数据库本身具备了严格的可靠性和一致性保证。PostgreSQL为分享数据提供了插槽的概念，每个插槽对应一个目标端，支持断点续传，支持多个目标端。用于流式的分享数据是非常好的选择。《实时数据交换平台 - BottledWater-pg with confluent》15 分词搜索、模糊搜索、相似度搜索 - 电商、公安、传统企业 等业务场景看刑侦剧经常有看到人物拼图，然后到图库搜索的，以前可能靠的是人肉，使用PG，可以靠数据库的图形近似度搜索功能。《弱水三千,只取一瓢,当图像搜索遇见PostgreSQL (Haar wavelet)》而对于文本搜索，大家一定会想到分词，比如搜索引擎、淘宝的商品内容搜索、文章的关键字搜索等等。PostgreSQL内置了分词引擎，可以很好的满足这类搜索的需求。《聊一聊双十一背后的技术 - 分词和搜索》《PostgreSQL 全文检索加速 快到没有朋友 - RUM索引接口(潘多拉魔盒)》《PostgreSQL 如何高效解决 按任意字段分词检索的问题 - case 1》但是千万不要以为分词可以搞定一切需求，比如这样的需求就搞不定。hello world打成了hello word或者hello w0rld，你要让数据库匹配出来，怎么搞？又或者你的业务需要写正则进行匹配，怎么搞？比如一些域名的查询，www.firefoxcn.org 可能你只想输入其中的一个部分来搜索，如果firefox可以匹配。甚至更变态的 fi[a-z]{1}e.*?.?? ，这样的查询。数据量小，并发小时，这种查询是可以忍受全表扫描和CPU处理过滤的。但是想想一下，你是一个日请求过亿的业务，或者数据量亿级别的，全表扫描和CPU的开销会让你疯掉的。PostgreSQL完美的解决了这类变态的需求。1. 使用PostgreSQL regexp库，将正则转换为NFA样式（图形化词组）。2. 将NFA样式再进行转换，转换为扩展的图形样式(trigrams)，包括拆分后的查询词组与NOT词组。3. 简化，过滤不必要的trigrams。4. 打包为TrgmPackedGraph结构，支持GIN,GIST索引的检索。《聊一聊双十一背后的技术 - 毫秒分词算啥, 试试正则和相似度》《中文模糊查询性能优化 by PostgreSQL trgm》《PostgreSQL 百亿数据 秒级响应 正则及模糊查询》《PostgreSQL 1000亿数据量 正则匹配 速度与激情》还有一种场景，比如口音纠正、口音相似度搜索。16 文本分析、人物画像 - 电商、公安、传统企业、广告商 等业务场景在日常的生活中，我们可能会经常需要一些像相近、相仿、距离接近、性格接近等等类似这样的需求，对数据进行筛选。在PostgreSQL中，这些场景都支持索引排序和检索。比如收集了人群的各种喜好的数据，通过对关联数据的聚类分析，或者按喜好的重叠度进行排序，找出目标人群。这里就涉及到文本的近似度分析，PostgreSQL的文本分析功能可以很好的支持此类场景。《PostgreSQL 文本数据分析实践之 - 相似度分析》17 高并发更新少量记录 - 电商、票务系统 等业务场景秒杀在商品交易中是一个永恒的话题，从双十一，到一票难求，比的仅仅是手快吗？其实对于交易平台来说，面对的不仅仅是人肉，还有很多脚本，外挂自动化的抢购系统，压力可想而知。秒杀的优化手段很多，就拿数据库来说，有用排队机制的，有用异步消息的，有用交易合并的。今天我要给大家介绍一种更极端的秒杀应对方法，裸秒。目前可能只有PostgreSQL可以做到裸秒，也即是说，来吧，一起上。PostgreSQL提供了一种ad lock，可以让用户尽情的释放激情，以一台32核64线程的机器为例，每秒可以获取、探测约130万次的ad lock。试想一下，对单条记录的秒杀操作，达到了单机100万/s的处理能力后，秒杀算什么？100台机器就能处理1亿/s的秒杀请求。《聊一聊双十一背后的技术 - 不一样的秒杀技术, 裸秒》《PostgreSQL 使用advisory lock或skip locked消除行锁冲突, 提高几十倍并发更新效率》18 实时用户画像 - 电商、实时广告、实时营销、金融 等业务场景用户画像在市场营销的应用重建中非常常见，已经不是什么新鲜的东西，比较流行的解决方案是给用户贴标签，根据标签的组合，圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表，以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签，例如每列代表一个标签，但是通常数据库到2000个列基本就是极限了，上万TAG的话，只能使用多表JOIN来实现，效率较差。另一方面，使用宽表(甚至列存储)，标签的筛选性能也比较差（无法达到实时级别）。以PostgreSQL数据库为基础，给大家讲解一下更加另类的设计思路，以BIT来存储用户，每行一个TAG的方式。10万亿级TAG/users，毫秒级圈人。《基于 阿里云 RDS PostgreSQL 打造实时用户画像推荐系统》19 动态规划 - 物流配送、打车软件、导航软件、出行软件、高速、高铁 等业务场景每年双十一的交易额都创新高，今年也不例外，双十一几乎成了各种IT系统的大考，物流也不例外。每次双十一快递几乎都被爆仓，但是随着技术的发展，今年，听说双十一刚过，小伙伴们的包裹都快收到了。今天，来给大家分享一下物流与背后的数据库技术，当然我讲的还是PostgreSQL, Greenplum, PostGIS一类，大伙了解我的。物流行业是被电子商务催生的产业之一。快件的配送和揽件的调度算法是物流行业一个非常重要的课题，直接关系到配送或揽件的时效，以及物流公司的运作成本。好的算法，可以提高时效，降低成本，甚至可以更好的调动社会资源，就像滴滴打车一样，也许能全民参与哦。以后也许上班路途还能顺路提供快递服务呢。以物流行业为例，PostgreSQL与Greenplum为物流行业应用提供了包括机器学习、路径规划、地理位置信息存储和处理等基础服务。《聊一聊双十一背后的技术 - 物流、动态路径规划》20 流式同步多副本、极致数据可靠性 - 金融、传统企业、互联网 等业务场景传统的金融行业高度依赖共享存储来解决数据库的高可用，数据0丢失以及异地容灾的场景。共享存储的解决方案价格昂贵，对厂商的依赖较大。PostgreSQL基于同步流复制的 任意副本 解决方案，在解决0丢失，高可用以及容灾的问题的同时，还可以提供只读的功能。相比传统的存储解决方案，优势更加明显。《PostgreSQL 金融行业高可用和容灾解决方案》《PostgreSQL 9.6 同步多副本 与 remote_apply事务同步级别》《2017金秋将要发布的PostgreSQL 10.0已装备了哪些核武器？》21 块级瘦索引 - 物联网、金融、日志、行为轨迹类数据 等业务场景在物联网、金融、日志类型场景中，数据持续不断的产生，对于堆存储来说，有线性相关的特点。例如，时间字段往往和物理存储的顺序具有线性相关性。例如，有一些自增字段，也和堆存储的物理顺序线性相关。对与物理存储线性相关的字段（时间，自增字段），PostgreSQL提供了一种BRIN块级范围索引，索引中存储了对应数据块中的字段统计信息（例如最大值，最小值，平均值，记录数、SUM，空值个数等）这种索引很小，因为索引的粒度是连续的块，而不是每条记录。通常比BTREE索引小几百倍。如果字段的线性相关性很好，进行范围查询或者精确检索时，效率非常高。对于统计查询，也可以使用BRIN索引，提高分析统计的效率。《PostgreSQL 物联网黑科技 - 瘦身几百倍的索引(BRIN index)》《PostgreSQL 9.5 new feature - BRIN (block range index) index》《PostgreSQL 聚集存储 与 BRIN索引 - 高并发行为、轨迹类大吞吐数据查询场景解说》22 持续数据写入，高效、0丢失 - 运营商网关、物联网、IT系统FEED 等业务场景在运营商网关、物联网的工业数据采集和处理，IT系统的FEED等业务场景中，数据产生的量非常庞大，这些数据要在保证可靠性的情况下，快速的入库。对于PostgreSQL来说，使用中端x86服务器(通常在10万以内，32核，SSD+SATA结合)上的数据插入速度（目标表包含一个brin索引），实际测试可以达到每天上百TB的写入。从而以较高的性价比，满足此类业务场景的需求。《PostgreSQL 如何潇洒的处理每天上百TB的数据增量》23 时序数据有损压缩 - 时序、物联网、FEED数据、金融 等业务场景在物联网、金融、FEED等场景中，往往有大批量的指标数据产生并进入数据库，通常包含 时间、值 两个字段。这些数据由于量非常庞大，而且就像音频一样，实际上是可以对其进行有损的压缩存储的。最为流行的是旋转门的压缩算法，在PostgreSQL中可以使用UDF，方便的实现这个功能。从而实现流式\时序数据的有损压缩。《旋转门数据压缩算法在PostgreSQL中的实现 - 流式压缩在物联网、监控、传感器等场景的应用》24 会话级资源隔离 - 多租户、云、混合业务资源控制 等业务场景在很多场景中，用户希望可以控制每个连接（会话）的资源使用情况，例如CPU\IOPS\MEMORY等。PostgreSQL是进程结构，可以通过cgroup很好的实现这个需求，不需要对数据库内核进行改造。另一方面，基于PostgreSQL的产品GPDB，则是在数据库的内核层面实施的控制。《PostgreSQL 会话级资源隔离探索》25 基因工程 - 生命科学、医疗 等业务场景PostgreSQL凭借良好的扩展性，不仅仅是一个数据库，同时也是具备非常强大的数据处理能力的数据平台。很多垂直行业的用户拿它来做各种和业务贴合非常紧密的事情。例如PostgreSQL在生命科学领域的应用案例 - 基因工程。通常的思维可能是这样的，把数据存在数据库，需要运算的时候，再把数据取出进行运算（例如配对），需要花费非常多的网络传输时间。PostgreSQL提供了基因工程相关的数据类型，操作类型，索引。满足基因工程业务的需求。用户可以直接在数据库中对基因数据进行处理。同时还可以利用MPP来解决更大数据量的问题（例如压缩后百TB级别）。《为了部落 - 如何通过PostgreSQL基因配对，产生优良下一代》26 数据预测、挖掘 - 金融数据分析、机器学习 等业务场景PostgreSQL、以及HybridDB(基于GPDB)，等PostgreSQL相关的数据库，都支持MADlib机器学习库，这个库支持机器学习领域常见的算法（例如聚类、线性回归、贝叶斯、文本处理等等）其中在数据领域用得较多的数据预测，可以使用MADLib的多元回归库，进行数据的预测。结合plR语言 或者R + pivotalR 、 python + pythonR插件，可以自动将R\python语言的命令转换为MADlib库函数，对数据进行分析。非常适合使用R或者python对数据进行分析的数据科学家使用。其特点是高效（数据与运算一体，可以使用LLVM\向量计算等技术优化，同时不需要传播数据，节约了传播的开销）、易用（支持常见的SQL、r, python等编程）。《PostgreSQL 线性回归 - 股价预测 1》《在PostgreSQL中用线性回归分析linear regression做预测 - 例子2, 预测未来数日某股收盘价》27 数据库端编程 - ERP、电商、传统企业、电商、运营商 等业务场景在传统企业、电商、运营商等涉及用户交互、或者多个系统交互的业务场景中，通常一个事务涉及到很复杂的业务逻辑，需要保证数据的一致性，同时还需要与数据库多次交互。比如 银行开户 ， 涉及的业务系统多，逻辑复杂。在传统企业中，通常使用商业数据库的过程函数，实现此类复杂的逻辑。PostgreSQL的数据库过程函数支持的语言非常丰富，比如plpgsql（可与Oracle pl/sql功能比肩)，另外还支持语言的扩展，例如支持python,perl,java,c,r等等作为数据库的过程函数语言。对于开发人员来说，几乎可以在PostgreSQL数据库中处理任何业务逻辑。《论云数据库编程能力的重要性》《PostgreSQL 数据库扩展语言编程 之 plpgsql - 1》28 ECPG，C嵌入式开发 - 金融 等业务场景在金融行业中，用得非常多的是嵌入式SQL开发，可能为了处理复杂的逻辑，同时还需要非常高的效率、以及方便的代码管理。所以此类场景就会用到嵌入式SQL开发，取代部分数据库过程语言的代码。PostgreSQL 的ECPG，与Oracle的Pro*C功能对齐，是个非常好的选择。https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/ecpg.html29 数据库水平拆分、跨平台数据融合 - 金融、电商、互联网、物联网 等业务场景PostgreSQL 从 2011年的9.1版本引入FDW开始，发展到现在已经支持几乎所有的外部数据源读写操作，例如mysql,oracle,pgsql,redis,mongo,hive,jdbc,odbc,file,sqlserver,es,S3,......。https://wiki.postgresql.org/wiki/Fdw开放的接口，允许用户自己添加外部数据源的支持。9.6针对postgres_fdw（即PostgreSQL外部数据源）再次增强，开始支持对sort, where, join的下推，支持remote cancel query, 用户使用FDW可以对应用透明的实现数据库的sharding，单元化需求。内核层支持sharding，这种分片技术相比中间件分片技术的好处：1. 支持跨库JOIN2. 支持绑定变量3. 支持master(coordinator)节点水平扩展4. 支持segment(datanode)节点水平扩展5. 支持函数和存储过程6. 支持sort, where, join的下推，支持remote cancel query，10.x支持聚合算子的下推。ps: 目前还不支持分布式事务（需要用户干预2PC） ，10.x的版本会增加内核层面的分布式事务控制。《PostgreSQL 9.6 单元化,sharding (based on postgres_fdw) - 内核层支持前传》《PostgreSQL 9.6 sharding + 单元化 (based on postgres_fdw) 最佳实践 - 通用水平分库场景设计与实践》除了postgres_fdw，PostgreSQL还有很多FDW，也就是说，你可以在PostgreSQL数据库中，访问几乎任何外部数据。就像访问本地的表效果一样。https://wiki.postgresql.org/wiki/Fdw31 地理位置信息查询 - LBS、社交、物流、出行、导航 等业务场景在LBS、社交、物流、出行、导航等场景中，最为常见的一个需求是基于位置的搜索，比如搜索附近的人，并按距离由近到远排序。在PostgreSQL中，有专门的GiST, SP-GiST索引支持，可以做到非常高效的检索，100亿地理位置数据，查询某个点附近的点，普通硬件，单个数据库响应时间在1毫秒以内。PostgreSQL在位置信息近邻（KNN）查询方面的性能参考。《PostgreSQL 百亿地理位置数据 近邻查询性能》32 Oracle兼容性毫无疑问，Oracle在企业市场的份额依旧是老大哥的地位，市面上也有很多数据库对这块市场虎视眈眈。拥有43年开源历史的PostgreSQL数据库，是目前与Oracle兼容最为完美的数据库。业界也有许多非常成功的案例。比如 丰田汽车、平安银行、邮储银行 等。兼容性细节请参考http://vschart.com/compare/oracle-database/vs/postgresqlhttps://wiki.postgresql.org/wiki/Oracle_to_Postgres_Conversionhttps://www.postgresql.org/about/featurematrix/《数据库选型思考》《Oracle 迁移至 PostgreSQL 文档、工具大集合》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - RATIO_TO_REPORT 分析函数》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - SQL OUTLINE插件sr_plan (保存、篡改、固定 执行计划)》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 函数、类型、多国语言》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 内核自带的兼容函数》《Oracle log file parallel write 等待事件分析 - PostgreSQL的WAL异曲同工》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - plpgsql 自治事务(autonomous_transaction)补丁》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - PL/SQL FORALL, BULK COLLECT》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 字符编码转换 CONVERT》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - COMPOSE , UNISTR , DECOMPOSE》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - BIT_TO_NUM , BITAND , 比特运算 , 比特与整型互相转换》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - ASCIISTR》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - TZ_OFFSET》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - NEW_TIME , SYS_EXTRACT_UTC》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - REMAINDER》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 锁定执行计划(Outline system)》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - PL/SQL record, table类型定义》《为什么用 PostgreSQL 绑定变量 没有 Oracle pin S 等待问题》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - connect by》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 如何篡改插入值(例如NULL纂改为其他值)》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - add_months》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - psql prompt like Oracle SQL*Plus》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - PL/SQL pipelined》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - sys_guid() UUID》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - WM_SYS.WM_CONCAT》《EnterpriseDB & PostgreSQL RLS & Oracle VPD》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 函数 自治事务 的写法和实现》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - WITH 递归 ( connect by )》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - orafce介绍》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - orafce (包、函数、DUAL)》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 事件触发器实现类似Oracle的回收站功能》《PostgreSQL 函数封装 - Wrap Function code like Oracle package》《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - Support GROUPING SETS, CUBE and ROLLUP.》《数据库界的华山论剑 tpc.org》《BenchmarkSQL 测试PostgreSQL 9.5.0 TPC-C 性能》《BenchmarkSQL 测试Oracle 12c TPC-C 性能》33 强大的社区力量PostgreSQL 的开源许可非常友好，开发者遍布世界各地，各个行业，这也是PostgreSQL数据库用户行业覆盖面非常广的原因之一。https://wiki.postgresql.org/wiki/Development_informationhttps://en.wikipedia.org/wiki/PostgreSQLPostgreSQL 社区的内核研发实力非常强大，在功能方面一直引领开源数据库。开发节奏非常好，每年发布一个大版本，每个大版本都可以看到许多前沿的大特性。https://commitfest.postgresql.org/PostgreSQL 用户组也非常活跃，几乎全年无休世界各地都能看到PostgreSQL用户组的活动。https://www.postgresql.org/about/events/PostgreSQL 的外围生态也非常的活跃，这也得益于友好的开源许可。比如 :衍生产品GPDB, Greenplum, HAWQ, AWS Redshift, 许多国产数据库, Postgres-XC, Postgres-XL, AsterData、matrixDB、Paraclle、Illustra, Informix, Netezza、EDB、PipelineDB、Postgres-XZ外围提交的特性LLVM、向量化执行引擎、列存储、内存引擎、图数据处理、指纹数据处理、化学数据处理、生物数据处理 等。外围提交的插件块级增量备份、RAFT协议与PG的多副本整合、逻辑复制、近似度搜索插件、等待事件采样、网格化插件、分布式插件 等。案例、用户不完全名单生物制药 {Affymetrix(基因芯片), 美国化学协会, gene(结构生物学应用案例), …}电子商务 { CD BABY, etsy(与淘宝类似), whitepages, flightstats, Endpoint Corporation …}学校 {加州大学伯克利分校, 哈佛大学互联网与社会中心, .LRN, 莫斯科国立大学, 悉尼大学, 武汉大学, 人民大学, 上海交大, 华东师范 …}金融 {Journyx, LLC, trusecommerce(类似支付宝), 日本证券交易交所, 邮储银行, 同花顺, 平安科技…}游戏 {MobyGames, 斯凯网络 …}政府 {美国国家气象局, 印度国家物理实验室, 联合国儿童基金, 美国疾病控制和预防中心, 美国国务院, 俄罗斯杜马, 国家电网, 某铁路运输…}医疗 {calorieking, 开源电子病历项目, shannon医学中心, …}制造业 {Exoteric Networks, 丰田, 捷豹路虎}媒体 {IMDB.com, 美国华盛顿邮报国会投票数据库, MacWorld, 绿色和平组织, …}开源项目 {Bricolage, Debian, FreshPorts, FLPR, LAMP, PostGIS, SourceForge, OpenACS, Gforge …}零售 {ADP, CTC, Safeway, Tsutaya, Rockport, …}科技 {GITlab, Sony, MySpace, Yahoo, Afilias, APPLE, 富士通, Omniti, Red Hat, Sirius IT, SUN, 国际空间站, Instagram, Disqus, AWS Redshift, 阿里巴巴, 去哪儿, 腾讯, 华为, 中兴, 云游, 智联招聘, 高德, 饿了么 …}通信 {Cisco, Juniper, NTT(日本电信), 德国电信, Optus, Skype, Tlestra(澳洲电讯), 某运营商…}物流 {第一物流}开发手册《PostgreSQL Java tutorial》《PostgreSQL Python tutorial》《PostgreSQL Ruby tutorial》《PostgreSQL PHP tutorial》《PostgreSQL C tutorial》《PostgreSQL GO tutorial 1》《PostgreSQL GO tutorial 2》适应场景适应广泛的行业与业务场景GIS, 物联网, 互联网, 企业, ERP, 多媒体, ......TP + AP单库 20 TB 毫无压力要求主备严谨一致的场景不二之选其他文档《数据库选型思考》《PostgreSQL 前世今生》《PostgreSQL 数据库开发管理规范》《PostgreSQL 特性小故事》PostgreSQL 比较鲜明的特性表述小结如果把玩转数据库比作打怪升级，打小怪或者普通怪物适合赚经验升级，打BOSE则有更多的几率爆出更多的装备或者宝贝，等级低的时候打小怪也能赚经验，等级高的时候就必须打等级高的怪物，否则打小怪可能永远都升不了级。PostgreSQL就是游戏里等级高的怪物，甚至是BOSE级别的怪物。如果你看斗破苍穹的话，则可以把PostgreSQL当成你的炼药师，它可以陪伴你从低段位快速的提升到高段位。围绕在PostgreSQL身边的生态非常之庞大，当你的能力越来越强，视野越来越广阔，对业务，对行业越来越了解的话，你可以玩得越来越转。当你玩转它的时候，就不是数据库玩你了，你可以让PG陪你一起玩。《找对业务G点, 体验酸爽 - PostgreSQL内核扩展指南》