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distinct关键词解读_sql中distinct多列去重(2024年12月精选)

内容来源:天哥SEO所属栏目:新闻更新日期:2024-11-30

distinct关键词

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

SQL学习总结:必知必会知识点梳理 最近开始学习SQL,真是个大工程!花了整整一天时间,刷了九章内容,进度条从162跳到了442,感觉像是打通了任督二脉。𐟒ꊥ…𓩔𙦀𛧻“ DISTINCT:这个关键词可不是只对最后一列生效哦,它会对所有列都起作用。 LIMIT:要返回前几行,直接用LIMIT x;要返回后几行,得用LIMIT x OFFSET y,或者更简单地写成LIMIT y, x,意思是从第y行开始,返回接下来的x行。 WHERE子句:当AND和OR同时出现时,优先处理AND。为了明确,最好用小括号括起来。 ORDER BY:默认是升序排序,除了用列名,还可以用相对位置。但要注意,如果用相对位置,排序的列必须在SELECT的列里面。降序排序用DESC,但要明确指定每一列,不能只对最后一列生效。 工具推荐 软件:MySQL、Xmind、Notion 这些工具真的帮我理清了思路,尤其是Xmind,用它来做思维导图,把复杂的关系理清楚,感觉效率提升了不少。Notion也是个好帮手,用来整理笔记和总结,简直不要太方便。 总之,SQL的学习是个长期的过程,但每一步都走得很扎实。希望这些小技巧能帮到你们,大家一起加油吧!𐟚€

SQL必备基础语句清单,效率翻倍! 掌握这些SQL基础语句,你将能够更高效地管理数据库和执行复杂的数据分析任务。快来学习吧! SELECT 语句:用于从数据库表中检索数据。 INSERT 语句:用于向数据库表中插入新数据。 UPDATE 语句:用于修改数据库表中的现有数据。 DELETE 语句:用于从数据库表中删除数据。 CREATE 语句:用于创建新的数据库表。 ALTER 语句:用于修改现有数据库表的结构。 DROP 语句:用于删除数据库表。 JOIN 语句:用于将多个表中的数据组合在一起。 WHERE 语句:用于过滤查询结果。 ORDER BY 语句:用于对查询结果进行排序。 GROUP BY 语句:用于将查询结果按指定列进行分组。 HAVING 语句:用于对分组后的数据进行过滤。 LIMIT 语句:用于限制查询结果的数量。 OFFSET 语句:用于跳过指定数量的查询结果。 COUNT 函数:用于计算查询结果中的行数。 SUM 函数:用于计算数值列的总和。 AVG 函数:用于计算数值列的平均值。 MAX 函数:用于找到数值列中的最大值。 MIN 函数:用于找到数值列中的最小值。 LIKE 操作符:用于在查询中进行模糊匹配。 DISTINCT 关键词:用于返回唯一不同的值。 NULL 关键词:用于匹配空值或缺失数据。 IN 关键词:用于匹配多个值中的一个。 BETWEEN 关键词:用于匹配在指定范围内的值。

AI绘画工具在艺术设计中的4大应用技巧 𐟌Ÿ 重要提醒: 对于设计类考生来说,AI绘画工具是一种辅助创作的工具,而不是替代品!𐟚련𝏯𜌁I只能提供灵感和提升效率,不能直接代替你的创造力! 1️⃣ 批判性思维: 用批判的眼光看待AI生成的作品,分析其优缺点,汲取精华,改进自己的设计。 2️⃣ 时间效率: AI工具可以帮你节省时间。通过文字描述,可以快速生成初步草图。例如,在同一国风主题下,尝试不同的视角和构图,预先对比不同版本,选择最符合预期的效果。 3️⃣ 创意突破: AI工具可以突破传统设计思路,提供大量的创意灵感,避免设计瓶颈。AI绘画可以探索多种艺术风格,如超现实主义、未来主义、抽象风格等。例如,在创作关键词中明确提到超现实主义风格,生成的作品中会出现一些突破现实场景的构图。 4️⃣ 色彩调整: AI可以帮助提升作品的质量,特别是在色彩调整方面。例如,通过AI工具预看配色效果,进行色彩调整,避免上色翻车。 𐟌Ÿ 工具推荐:Midjourney 𐟌Ÿ 咒语示例:A Chinese-style pencil sketch with strong contrasts of light and shadow, distinct black, white, and gray tones. The composition is small-scale and viewed from above, featuring traditional Chinese lanterns and a close-up of a lion dance. Part of the street scene is meticulously detailed, surrealist elements,clear distinctions between sharp and blurred area

𐟔 SQL技巧:去除数据中的重复项 𐟓Š 在数据分析和处理中,重复的数据是一个常见且需要解决的问题。重复的记录可能会扭曲您的分析结果,因此,去除它们至关重要。 𐟑‰ SQL 提供了一种有效的方法来识别和删除数据中的重复项。通过使用特定的 SQL 语句和函数,您可以轻松地找出并删除那些重复的数据条目,使您的数据更加简洁明了。 𐟒ᠤ𞋥悯𜌦‚襏碌夽🧔蠓QL 的 DISTINCT 关键字来去除重复的数据。这个关键字会返回唯一不同的值,从而帮助您清理数据并确保分析的准确性。 𐟔젦�䖯𜌓QL 还提供了其他强大的工具和技术,如索引、触发器等,以帮助您更有效地管理和维护数据。这些工具可以确保您的数据始终保持准确和完整,从而为您的分析提供可靠的依据。 𐟚€ 总的来说,掌握 SQL 的这些技巧,将使您能够更高效地处理和分析数据,从而做出更明智的决策。

𐟚€ SQL数据分析快速入门与进阶指南 𐟔 想要快速掌握SQL并应用于数据分析?这里有一份简洁的学习路径,助你轻松应对面试和实际工作! 𐟓【入门基础】 ⏺ 观看小破站大师兄的SQL课程,仅需三小时,即可快速入门。 ⏺ 掌握SQL必知必会知识点,一周内即可完成。 𐟓【刷题练习】 ➡️ 直接开始刷题,推荐牛客网和LeetCode。优先选择牛客网,小破站有UP主讲解牛客网全题。 ➡️ 集中练习查找语句部分,删改部分可略过。时间允许的话,自己敲一遍代码,时间紧张则听讲解理解思路。 ➡️ LeetCode的部分题目难度较高,可暂时不做。 ✔️ 两周内完成刷题,逐步补齐语法漏洞,培养代码思维。解答难题时,选择最易理解的解法。 𐟓【常见题型】 ▶️ 排序类问题(普通排序、窗口排序) ▶️ 复合指标计算(如留存率、复购率、完播率) ▶️ 新用户数、连续登陆、最长连续登陆问题 ▶️ 中位数问题(不常见) ▶️ 行列转置(不常见) ▶️ 偏移类求和求平均问题(LAG、LEAD函数) 𐟑† 以上题型覆盖了面试中约90%的问题,具体解法可通过小破站或百度搜索关键词获取。 𐟓【工作中常用函数】 ▶️ LEFT JOIN、INNER JOIN ▶️ 窗口函数 ▶️ SUM(CASE WHEN)、COUNT(DISTINCT CASE WHEN) ▶️ CONCAT(SUBSTR()) ▶️ DATE、YEAR函数 ▶️ UNION ALL

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