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sql语句大全之SQL COUNT(column_name) 语法
SQL COUNT(column_name) 语法
COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）：
COUNT(*) 函数返回表中的记录数：
COUNT(DISTINCT column_name) 函数返回指定列的不同值的数目：
SQL COUNT(column_name) 实例
我们拥有下列 "Orders" 表：
现在，我们希望计算客户 "Carter" 的订单数。
我们使用如下 SQL 语句：
SQL COUNT(*) 实例
如果我们省略 WHERE 子句，比如这样：
这是表中的总行数。
SQL COUNT(DISTINCT column_name) 实例
现在，我们希望计算 "Orders" 表中不同客户的数目。
我们使用如下 SQL 语句：
这是 "Orders" 表中不同客户（Bush, Carter 和 Adams）的数目。
FIRST() 函数
FIRST() 函数返回指定的字段中第一个记录的值。
提示：可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。
SQL FIRST() 语法
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
现在，我们希望查找 "OrderPrice" 列的第一个值。
我们使用如下 SQL 语句：
LAST() 函数
LAST() 函数返回指定的字段中最后一个记录的值。
提示：可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。
SQL LAST() 语法
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
现在，我们希望查找 "OrderPrice" 列的最后一个值。
我们使用如下 SQL 语句：
MAX() 函数
MAX 函数返回一列中的最大值。NULL 值不包括在计算中。
SQL MAX() 语法
SQL MAX() 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
现在，我们希望查找 "OrderPrice" 列的最大值。
我们使用如下 SQL 语句：
MIN() 函数
MIN 函数返回一列中的最小值。NULL 值不包括在计算中。
SQL MIN() 语法
SQL MIN() 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
现在，我们希望查找 "OrderPrice" 列的最小值。
我们使用如下 SQL 语句：
· Previous Page
· Next Page
· SUM() 函数
· SUM 函数返回数值列的总数（总额）。
· SQL SUM() 语法
· 我们拥有下面这个 "Orders" 表：
· 现在，我们希望查找 "OrderPrice" 字段的总数。
· 我们使用如下 SQL 语句：
合计函数 (比如 SUM) 常常需要添加 GROUP BY 语句。
GROUP BY 语句
GROUP BY 语句用于结合合计函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。
SQL GROUP BY 语法
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
现在，我们希望查找每个客户的总金额（总订单）。
我们想要使用 GROUP BY 语句对客户进行组合。
我们使用下列 SQL 语句：
很棒吧，对不对？
让我们看一下如果省略 GROUP BY 会出现什么情况：
上面的结果集不是我们需要的。
那么为什么不能使用上面这条 SELECT 语句呢？解释如下：上面的 SELECT 语句指定了两列（Customer 和 SUM(OrderPrice)）。"SUM(OrderPrice)" 返回一个单独的值（"OrderPrice" 列的总计），而 "Customer" 返回 6 个值（每个值对应 "Orders" 表中的每一行）。因此，我们得不到正确的结果。不过，您已经看到了，GROUP BY 语句解决了这个问题。
GROUP BY 一个以上的列
我们也可以对一个以上的列应用 GROUP BY 语句，就像这样：
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。
SQL HAVING 语法
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
现在，我们希望查找订单总金额少于 2000 的客户。
我们使用如下 SQL 语句：
现在我们希望查找客户 "Bush" 或 "Adams" 拥有超过 1500 的订单总金额。
我们在 SQL 语句中增加了一个普通的 WHERE 子句：
UCASE() 函数
UCASE 函数把字段的值转换为大写。
SQL UCASE() 语法
我们拥有下面这个 "Persons" 表：
现在，我们希望选取 "LastName" 和 "FirstName" 列的内容，然后把 "LastName" 列转换为大写。
我们使用如下 SQL 语句：
LCASE() 函数
LCASE 函数把字段的值转换为小写。
SQL LCASE() 语法
我们拥有下面这个 "Persons" 表：
现在，我们希望选取 "LastName" 和 "FirstName" 列的内容，然后把 "LastName" 列转换为小写。
我们使用如下 SQL 语句：
· Previous Page
· MID() 函数
· MID 函数用于从文本字段中提取字符。
· SQL MID() 语法
· SQL MID() 实例
· 我们拥有下面这个 "Persons" 表：
· 现在，我们希望从 "City" 列中提取前 3 个字符。
· 我们使用如下 SQL 语句：
LEN() 函数
LEN 函数返回文本字段中值的长度。
SQL LEN() 语法
我们拥有下面这个 "Persons" 表：
现在，我们希望取得 "City" 列中值的长度。
我们使用如下 SQL 语句：
ROUND() 函数
ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数。
SQL ROUND() 语法
SQL ROUND() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表：
现在，我们希望把名称和价格舍入为最接近的整数。
我们使用如下 SQL 语句：
NOW() 函数
NOW 函数返回当前的日期和时间。
SQL NOW() 语法
我们拥有下面这个 "Products" 表：
现在，我们希望显示当天的日期所对应的名称和价格。
我们使用如下 SQL 语句：
FORMAT() 函数
FORMAT 函数用于对字段的显示进行格式化。
SQL FORMAT() 语法
SQL FORMAT() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表：
现在，我们希望显示每天日期所对应的名称和价格（日期的显示格式是 "YYYY-MM-DD"）。
我们使用如下 SQL 语句：
· Previous Page
· Next Page
SQL 语句
COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）：
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name
SQL COUNT(*) 语法COUNT(*) 函数返回表中的记录数：
SELECT COUNT(*) FROM table_name
SQL COUNT(DISTINCT column_name) 语法COUNT(DISTINCT column_name) 函数返回指定列的不同值的数目：
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name
注释：COUNT(DISTINCT) 适用于 ORACLE 和 Microsoft SQL Server，但是无法用于 Microsoft Access。SQL COUNT(column_name) 实例
我们拥有下列 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT COUNT(Customer) AS CustomerNilsen FROM Orders
WHERE Customer='Carter'
以上 SQL 语句的结果是 2，因为客户 Carter 共有 2 个订单：WHERE Customer='Carter'
| CustomerNilsen |
| 2 |
如果我们省略 WHERE 子句，比如这样：
SELECT COUNT(*) AS NumberOfOrders FROM Orders
结果集类似这样：| NumberOfOrders |
| 6 |
SQL COUNT(DISTINCT column_name) 实例
现在，我们希望计算 "Orders" 表中不同客户的数目。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT COUNT(DISTINCT Customer) AS NumberOfCustomers FROM Orders
结果集类似这样：| NumberOfCustomers |
| 3 |
FIRST() 函数
FIRST() 函数返回指定的字段中第一个记录的值。
提示：可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。
SQL FIRST() 语法
SELECT FIRST(column_name) FROM table_name
SQL FIRST() 实例我们拥有下面这个 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT FIRST(OrderPrice) AS FirstOrderPrice FROM Orders
结果集类似这样：| FirstOrderPrice |
| 1000 |
LAST() 函数返回指定的字段中最后一个记录的值。
提示：可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。
SQL LAST() 语法
SELECT LAST(column_name) FROM table_name
SQL LAST() 实例我们拥有下面这个 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT LAST(OrderPrice) AS LastOrderPrice FROM Orders
结果集类似这样：| LastOrderPrice |
| 100 |
MAX 函数返回一列中的最大值。NULL 值不包括在计算中。
SQL MAX() 语法
SELECT MAX(column_name) FROM table_name
注释：MIN 和 MAX 也可用于文本列，以获得按字母顺序排列的最高或最低值。SQL MAX() 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT MAX(OrderPrice) AS LargestOrderPrice FROM Orders
结果集类似这样：| LargestOrderPrice |
| 2000 |
MIN 函数返回一列中的最小值。NULL 值不包括在计算中。
SQL MIN() 语法
SELECT MIN(column_name) FROM table_name
注释：MIN 和 MAX 也可用于文本列，以获得按字母顺序排列的最高或最低值。SQL MIN() 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT MIN(OrderPrice) AS SmallestOrderPrice FROM Orders
结果集类似这样：| SmallestOrderPrice |
| 100 |
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· SUM() 函数
· SUM 函数返回数值列的总数（总额）。
· SQL SUM() 语法
· SELECT SUM(column_name) FROM table_name
· SQL SUM() 实例· 我们拥有下面这个 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
· 我们使用如下 SQL 语句：
· SELECT SUM(OrderPrice) AS OrderTotal FROM Orders
· 结果集类似这样：| OrderTotal |
| 5700 |
GROUP BY 语句
GROUP BY 语句用于结合合计函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。
SQL GROUP BY 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
SQL GROUP BY 实例FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
我们想要使用 GROUP BY 语句对客户进行组合。
我们使用下列 SQL 语句：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
结果集类似这样：GROUP BY Customer
| Customer | SUM(OrderPrice) |
| Bush | 2000 |
| Carter | 1700 |
| Adams | 2000 |
让我们看一下如果省略 GROUP BY 会出现什么情况：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
结果集类似这样：| Customer | SUM(OrderPrice) |
| Bush | 5700 |
| Carter | 5700 |
| Bush | 5700 |
| Bush | 5700 |
| Adams | 5700 |
| Carter | 5700 |
那么为什么不能使用上面这条 SELECT 语句呢？解释如下：上面的 SELECT 语句指定了两列（Customer 和 SUM(OrderPrice)）。"SUM(OrderPrice)" 返回一个单独的值（"OrderPrice" 列的总计），而 "Customer" 返回 6 个值（每个值对应 "Orders" 表中的每一行）。因此，我们得不到正确的结果。不过，您已经看到了，GROUP BY 语句解决了这个问题。
GROUP BY 一个以上的列
我们也可以对一个以上的列应用 GROUP BY 语句，就像这样：
SELECT Customer,OrderDate,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer,OrderDate
HAVING 子句GROUP BY Customer,OrderDate
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。
SQL HAVING 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
HAVING aggregate_function(column_name) operator value
SQL HAVING 实例FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
HAVING aggregate_function(column_name) operator value
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
| O_Id | OrderDate | OrderPrice | Customer |
| 1 | 2008/12/29 | 1000 | Bush |
| 2 | 2008/11/23 | 1600 | Carter |
| 3 | 2008/10/05 | 700 | Bush |
| 4 | 2008/09/28 | 300 | Bush |
| 5 | 2008/08/06 | 2000 | Adams |
| 6 | 2008/07/21 | 100 | Carter |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)<2000
结果集类似：GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)<2000
| Customer | SUM(OrderPrice) |
| Carter | 1700 |
我们在 SQL 语句中增加了一个普通的 WHERE 子句：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
WHERE Customer='Bush' OR Customer='Adams'
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)>1500
结果集：WHERE Customer='Bush' OR Customer='Adams'
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)>1500
| Customer | SUM(OrderPrice) |
| Bush | 2000 |
| Adams | 2000 |
UCASE 函数把字段的值转换为大写。
SQL UCASE() 语法
SELECT UCASE(column_name) FROM table_name
SQL UCASE() 实例我们拥有下面这个 "Persons" 表：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT UCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
结果集类似这样：| LastName | FirstName |
| ADAMS | John |
| BUSH | George |
| CARTER | Thomas |
LCASE 函数把字段的值转换为小写。
SQL LCASE() 语法
SELECT LCASE(column_name) FROM table_name
SQL LCASE() 实例我们拥有下面这个 "Persons" 表：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT LCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
结果集类似这样：| LastName | FirstName |
| adams | John |
| bush | George |
| carter | Thomas |
· MID() 函数
· MID 函数用于从文本字段中提取字符。
· SQL MID() 语法
· SELECT MID(column_name,start[,length]) FROM table_name
| 参数 | 描述 |
| column_name | 必需。要提取字符的字段。 |
| start | 必需。规定开始位置（起始值是 1）。 |
| length | 可选。要返回的字符数。如果省略，则 MID() 函数返回剩余文本。 |
· 我们拥有下面这个 "Persons" 表：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
· 我们使用如下 SQL 语句：
· SELECT MID(City,1,3) as SmallCity FROM Persons
· 结果集类似这样：| SmallCity |
| Lon |
| New |
| Bei |
LEN 函数返回文本字段中值的长度。
SQL LEN() 语法
SELECT LEN(column_name) FROM table_name
SQL LEN() 实例我们拥有下面这个 "Persons" 表：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT LEN(City) as LengthOfAddress FROM Persons
结果集类似这样：| LengthOfCity |
| 6 |
| 8 |
| 7 |
ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数。
SQL ROUND() 语法
SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_name
| 参数 | 描述 |
| column_name | 必需。要舍入的字段。 |
| decimals | 必需。规定要返回的小数位数。 |
我们拥有下面这个 "Products" 表：
| Prod_Id | ProductName | Unit | UnitPrice |
| 1 | gold | 1000 g | 32.35 |
| 2 | silver | 1000 g | 11.56 |
| 3 | copper | 1000 g | 6.85 |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT ProductName, ROUND(UnitPrice,0) as UnitPrice FROM Products
结果集类似这样：| ProductName | UnitPrice |
| gold | 32 |
| silver | 12 |
| copper | 7 |
NOW 函数返回当前的日期和时间。
SQL NOW() 语法
SELECT NOW() FROM table_name
SQL NOW() 实例我们拥有下面这个 "Products" 表：
| Prod_Id | ProductName | Unit | UnitPrice |
| 1 | gold | 1000 g | 32.35 |
| 2 | silver | 1000 g | 11.56 |
| 3 | copper | 1000 g | 6.85 |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT ProductName, UnitPrice, Now() as PerDate FROM Products
结果集类似这样：| ProductName | UnitPrice | PerDate |
| gold | 32.35 | 12/29/2008 11:36:05 AM |
| silver | 11.56 | 12/29/2008 11:36:05 AM |
| copper | 6.85 | 12/29/2008 11:36:05 AM |
FORMAT 函数用于对字段的显示进行格式化。
SQL FORMAT() 语法
SELECT FORMAT(column_name,format) FROM table_name
| 参数 | 描述 |
| column_name | 必需。要格式化的字段。 |
| format | 必需。规定格式。 |
我们拥有下面这个 "Products" 表：
| Prod_Id | ProductName | Unit | UnitPrice |
| 1 | gold | 1000 g | 32.35 |
| 2 | silver | 1000 g | 11.56 |
| 3 | copper | 1000 g | 6.85 |
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT ProductName, UnitPrice, FORMAT(Now(),'YYYY-MM-DD') as PerDate
FROM Products
结果集类似这样：FROM Products
| ProductName | UnitPrice | PerDate |
| gold | 32.35 | 12/29/2008 |
| silver | 11.56 | 12/29/2008 |
| copper | 6.85 | 12/29/2008 |
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SQL 语句
| 语句 | 语法 |
| AND / OR |
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE condition AND|OR condition |
| ALTER TABLE (add column) |
ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype |
| ALTER TABLE (drop column) |
ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name |
| AS (alias for column) |
SELECT column_name AS column_alias FROM table_name |
| AS (alias for table) |
SELECT column_name FROM table_name AS table_alias |
| BETWEEN |
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2 |
| CREATE DATABASE | CREATE DATABASE database_name |
| CREATE INDEX |
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name) |
| CREATE TABLE |
CREATE TABLE table_name ( column_name1 data_type, column_name2 data_type, ....... ) |
| CREATE UNIQUE INDEX |
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_name) |
| CREATE VIEW |
CREATE VIEW view_name AS SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE condition |
| DELETE FROM |
DELETE FROM table_name (Note: Deletes the entire table!!) or DELETE FROM table_name WHERE condition |
| DROP DATABASE | DROP DATABASE database_name |
| DROP INDEX | DROP INDEX table_name.index_name |
| DROP TABLE | DROP TABLE table_name |
| GROUP BY |
SELECT column_name1,SUM(column_name2) FROM table_name GROUP BY column_name1 |
| HAVING |
SELECT column_name1,SUM(column_name2) FROM table_name GROUP BY column_name1 HAVING SUM(column_name2) condition value |
| IN |
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name IN (value1,value2,..) |
| INSERT INTO |
INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2,....) or INSERT INTO table_name (column_name1, column_name2,...) VALUES (value1, value2,....) |
| LIKE |
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern |
| ORDER BY |
SELECT column_name(s) FROM table_name ORDER BY column_name [ASC|DESC] |
| SELECT |
SELECT column_name(s) FROM table_name |
| SELECT * |
SELECT * FROM table_name |
| SELECT DISTINCT |
SELECT DISTINCT column_name(s) FROM table_name |
|
SELECT INTO (used to create backup copies of tables) |
SELECT * INTO new_table_name FROM original_table_name or SELECT column_name(s) INTO new_table_name FROM original_table_name |
|
TRUNCATE TABLE (deletes only the data inside the table) |
TRUNCATE TABLE table_name |
| UPDATE |
UPDATE table_name SET column_name=new_value [, column_name=new_value] WHERE column_name=some_value |
| WHERE |
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE condition |
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