不能百分百確認你的表結構，按大致的理解：
按個人理解，表結構大致為：
銷售商表：銷售商ID、銷售商編號、銷售商名稱等
銷售商商品表：主鍵ID、銷售商ID、商品ID、銷售量、上架時間等
商品表：商品ID、商品名稱等
那麼SQL語句即為：
select a.銷售商編號,a.銷售商名稱,c.商品名稱,b.銷售量 from 銷售商商品表 as b left join 銷售商表 as a on b.銷售商ID=a.銷售商ID left join 商品表 as c on b.商品ID=c.商品ID
B. 如何利用sql查詢一段時間內每天、沒人的銷售總額我要詳細的sql語句，我可以把表貼出來，求大神指導！！
首先你要先有一張時間表類似作為代碼表。（必須為你要查找的全集） time
然後你要有一張姓名表也是全集 name
然後你要根據這兩張表查出時間和姓名的全集 （select time.time,name.name from time,name）
先有的這張表查詢出銷量：（select time,name sum(sale) as zs from test group by time,name ）
然後將查出的兩張表進行關聯就可以查出來了
總SQL應該為： select a.*,nvl(zs,0) zs from （select time.time,name.name from time,name）a,（select time,name sum(sale) as zs from test group by time,name ） b where a.time=b.time(+) and a.name=b.name(+) order by a.time
C. 什麼是資料庫營銷資料庫營銷的概念是什麼
資料庫營銷是為了實現接洽、交易和建立客戶關系等目標而建立、維護和利用顧客數據與其他顧客資料的過程。資料庫營銷（Database Marketing Service，DMS）是在IT、Internet與 Database技術發展上逐漸興起和成熟起來的一種市場營銷推廣手段，在企業市場營銷行為中具備廣闊的發展前景。它不僅僅是一種營銷方法、工具、技術和平台，更重要的是一種企業經營理念，也改變了企業的市場營銷模式與服務模式，從本質上講是改變了企業營銷的基本價值觀。通過收集和積累消費者大量的信息，經過處理後預測消費者有多大可能去購買某種產品，以及利用這些信息給產品以精確定位，有針對性地製作營銷信息達到說服消費者去購買產品地目的。通過資料庫的建立和分析，各個部門都對顧客的資料有詳細全面的了解，可以給予顧客更加個性化的服務支持和營銷設計，使 「 一對一的顧客關系管理 」 成為可能。
資料庫營銷在西方發達國家的企業里已相當普及，在美國，1994年Donnelley Marketing 公司的調查顯示，56% 的零售商和製造商有營銷資料庫，10%的零售商和製造商正在計劃建設營銷資料庫，85%的零售商和製造商認為在本世紀末，他們將需要一個強大的營銷資料庫來支持他們的競爭實力。從全球來看，資料庫營銷作為市場營銷的一種形式，正越來越受到企業管理者的青睞，在維系顧客、提高銷售額中扮演著越來越重要的作用。
一、宏觀功能——市場預測和實時反應
客戶資料庫的各種原始數據，可以利用 「 數據挖掘技術 」 和 「 智能分析 」 在潛在的數據中發現贏利機會。基於顧客年齡、性別、人口統計數據和其它類似因素，對顧客購買某一具體貨物可能性作出預測；能夠根據資料庫中顧客信息特徵有針對性的判定營銷策略，促銷手段，提高營銷效率，幫助公司決定製造適銷的產品以及使產品制定合適的價格；可以以所有可能的方式研究數據，按地區、國家、顧客大小、產品、銷售人員、甚至按郵編，從而比較出不同市場銷售業績，找出數字背後的原因，挖掘出市場潛力。企業產品質量上或者功能的反饋信息首先通過市場、銷售、服務等一線人員從面對面的顧客口中得知，把有關的信息整理好以後，輸入資料庫，定期對市場上的顧客信息進行分析，提出報告，幫助產品在工藝或功能上的改善和完美，產品開發部門作出前瞻性的研究和開發；管理人員可以根據市場上的實時信息隨時調整生產和原料的采購，或者調整生產產品的品種，最大限度的減少庫存，做到 「 適時性生產 」 （ JIT ）。
二、微觀功能——分析每位顧客的贏利率
事實上，對於一個企業來說，真正給企業帶來豐厚利潤的顧客只佔所有顧客中的 20% ，他們是企業的最佳顧客，贏利率是最高的，對這些顧客，企業應該提供特別的服務、折扣或獎勵，並要保持足夠的警惕，因為競爭對手也是瞄準這些顧客發動競爭攻擊的。然而絕大多數的企業的顧客戰略只是獲取顧客，很少花精力去辨別和保護他們的最佳顧客，同時去除不良顧客；他們也很少花精力考慮到競爭者手中去策反顧客，增加產品和服務，來提高贏利率。利用企業資料庫中的詳細資料我們能夠深入到信息的微觀程度，加強顧客區分的統計技術，計算每位顧客的贏利率，然後去搶奪競爭者的最佳顧客，保護好自己的最佳顧客，培養自己極具潛力的顧客，驅逐自己最差的顧客。通用電氣公司的消費者資料庫能顯示每個顧客的各種詳細資料，保存了每次的交易記錄。他們可以根據消費者購買公司家用電器的歷史，來判斷誰對公司和新式錄象機感興趣，能確認誰是公司的大買主，並給他們送上價值30 美圓的小禮物，以換取他們對公司產生下一次的購買。
目前在我國，傳統的營銷方式仍占據著相當的地位，資料庫營銷只是對傳統營銷方式的補充和改變。但從長期看，資料庫營銷必將隨著企業管理水平、尤其是營銷管理水平的提升而得到創新使用。現在一些具有領先觀念的企業如上海羅氏、通用汽車、廣東美的已經建設了CRM 系統。
隨著經濟的日益發展和信息技術對傳統產業的改造，消費者的個性化需求的滿足成為了可能，中國加入WTO 以後，企業將面臨更加嚴峻的形勢，如何在這場強敵環飼的角力中勝出，需要全方位的提升企業的競爭力——特別是企業的客戶信息能力，作為企業經營戰略中非常重要的營銷體制也必須吸收西方先進的營銷理念和手段，革除傳統營銷模式的弊端，資料庫營銷是先進的營銷理念和現代信息技術的結晶，必然是企業未來的選擇。
資料庫營銷的基本作用
（1）更加充分地了解顧客的需要。
（2）為顧客提供更好的服務。顧客資料庫中的資料是個性化營銷和顧客關系管理的重要基礎。
（3）對顧客的價值進行評估。通過區分高價值顧客和一般顧客，對各類顧客採取相應的營銷策略。
（4）了解顧客的價值。利用資料庫的資料，可以計算顧客生命周期的價值，以及顧客的價值周期。
（5）分析顧客需求行為。根據顧客的歷史資料不僅可以預測需求趨勢，還可以評估需求傾向的改變。
（6）市場調查和預測。資料庫為市場調查提供了豐富的資料，根據顧客的資料可以分析潛在的目標市場。
與傳統的資料庫營銷相比，網路資料庫營銷的獨特價值主要表現在三個方面：動態更新、顧客主動加入、改善顧客關系。
（1）動態更新
在傳統的資料庫營銷中，無論是獲取新的顧客資料，還是對顧客反應的跟蹤都需要較長的時間，而且反饋率通常較低，收集到的反饋信息還需要繁瑣的人工錄入，因而資料庫的更新效率很低，更新周期比較長，同時也造成了過期、無效數據記錄比例較高，資料庫維護成本相應也比較高。 網路資料庫營銷具有數據量大、易於修改、能實現動態數據更新、便於遠程維護等多種優點，還可以實現顧客資料的自我更新。網路資料庫的動態更新功能不僅節約了大量的時間和資金，同時也更加精確地實現了營銷定位，從而有助於改善營銷效果。
（2）顧客主動加入
僅靠現有顧客資料的資料庫是不夠的，除了對現有資料不斷更新維護之外，還需要不斷挖掘潛在顧客的資料，這項工作也是資料庫營銷策略的重要內容。在沒有藉助互聯網的情況下，尋找潛在顧客的信息一般比較難，要花很大代價，比如利用有獎銷售或者免費使用等機會要求顧客填寫某種包含有用信息的表格，不僅需要投入大量資金和人力，而且又受地理區域的限制，覆蓋的范圍非常有限。
在網路營銷環境中，顧客數據在增加要方便得多，而且往往是顧客自願加入網站的資料庫。最新的調查表明，為了獲得個性化服務或獲得有價值的信息，有超過50%的顧客願意提供自己的部分個人信息，這對於網路營銷人員來說，無疑是一個好消息。請求顧客加入資料庫的通常的做法是在網站設置一些表格，在要求顧客注冊為會員時填寫。但是，網上的信息很豐富，對顧客資源的爭奪也很激烈，顧客的要求是很挑剔的，並非什麼樣的表單都能引起顧客的注意和興趣，顧客希望得到真正的價值，但肯定不希望對個人利益造成損害，因此，需要從顧客的實際利益出發，合理地利用顧客的主動性來豐富和擴大顧客資料庫。在某種意義上，郵件列表可以認為是一種簡單的資料庫營銷，資料庫營銷同樣要遵循自願加入、自由退出的原則。
（3）改善顧客關系
顧客服務是一個企業能留住顧客的重要手段，在電子商務領域，顧客服務同樣是取得成功的最重要因素。一個優秀的顧客資料庫是網路營銷取得成功的重要保證。 在互聯網上，顧客希望得到更多個性化的服務，比如，顧客定製的信息接收方式和接收時間，顧客的興趣愛好、購物習慣等等都是網路資料庫的重要內容，根據顧客個人需求提供針對性的服務是網路資料庫營銷的基本職能，因此，網路資料庫營銷是改善顧客關系最有效的工具。
網路資料庫由於其種種獨特功能而在網路營銷中占據重要地位，網路資料庫營銷通常不是孤立的，應當從網站規劃階段開始考慮，列為網路營銷的重要內容，另外，資料庫營銷與個性化營銷、一對一營銷有著密切的關系，顧客資料庫資料是顧客服務和顧客關系管理的重要基礎。
資料庫的建立與管理
一、日益重要的資料庫
企業顧客的基本資料分別加以搜集、篩選、測試、整理、編集及充實之後，妥善儲存、保管。等到企業進行各種直復營銷活動之時，依照特定的目的需求，迅速且完整地提供相關個別顧客資料。現在，由於計算機技術發展得十分迅速，電腦在顧客資料庫的利用上，貢獻很大。
直復營銷是以目標顧客個人為對象，以雙向溝通的方式進行信息傳遞的，因此，慎重選擇目標顧客群，有系統地搜集目標顧客個別資料，進而形成顧客資料庫，並有效運用顧客數據，將是直復營銷成功的重要關鍵。
二、資料庫形成的六個階段
顧客資料庫從決定成立到向直復營銷人員提供信息，大致上有六個階段：
1、決定建立顧客資料庫 2、顧客資料的搜集 3、個別顧客資料卡的內容填寫 4、資料的整理及篩選 5、智慧型信息的完成 6、靈活使用顧客資料庫的信息。
資料庫營銷的前景
資料庫營銷縮短了商業企業與顧客之間的距離，有利於培養和識別顧客忠誠，與顧客建立長期關系，也為開發關系營銷和「一對一」營銷創造了條件。
（1） 以資料庫為基礎的顧客管理，為關系營銷奠定了基礎。
關系營銷強調與顧客之間建立長期的友好關系以獲取長期利益。實踐證明，進行顧客管理，培養顧客忠誠度，建立長期穩定的關系，對商業企業是十分重要的。資料庫營銷不僅受到沃爾瑪、麥德龍等傳統企業的重視，像亞馬遜這樣的新型網上企業更是十分重視客戶管理。比如，當客戶向亞馬遜買一本書以後，亞馬遜會自動記錄下顧客的電子郵箱地址、圖書類別，以後定期以電子郵件的形式向顧客推薦此類新書。這種方式極大推動了亞馬遜網上銷售業務的增長。
（2） 資料庫營銷，使商業企業能夠更詳細地了解顧客，增加了「一對一」營銷的可能。
「一對一」營銷是基於信息技術的發展提出的新的營銷理念，就是將市場細分到消費者個體，根據其消費習慣和需求特點提供個性服務。最近，在美國許多大城市出現一些「快速服裝店」，其目標顧客是有一定身份和地位的職業女性。她們或者工作很忙無暇購物，或者是厭煩挑選商品的煩瑣過程，但都需要不斷改變形象。服裝店便專門為這類顧客建立「一對一」檔案，從身高、體重、體形到氣質、職業、性格，都有詳細的記錄和分析。
D. SQL銷售管理資料庫系統實訓報告
一個月的資料庫實訓就轉眼間就上完了，期間講解了一個學生管理系統，最後還做了一個小的資料庫鏈接作業。現在就說說關於vb鏈接的資料庫的一些方法。
首先說資料庫，簡單的說就是建表格,然後把一張一張的表格和在一起,成為一大堆的數據集合。他是依照某種數據結構組織起來並存放二級存儲器中的數據集合，基本分為三個層次，物理數據層，概念數據層和邏輯數據層。不同層次間的聯系是通過映射來轉換的。
大多數vb鏈接資料庫都使用ado控制項，他可以分為分為有源資料庫和無源資料庫，即是否使用了dsn數據源。在連接資料庫前首先要在vb菜單中「工程」-「引用」或「部件」從中選擇 microsoft activex data objects 2.6 library和 microsoft activex data objects recordset 2.6兩個組件，然後定義鏈接的對象，用什麼名字由自己決定。下面的代碼也要由自己建立的資料庫來具體設置參數。
set db = new adodb.connection
set xs = new adodb.recordset
conn.connectionstring = "dsn=login;uid=;pwd=;"
conn.connectiontimeout = 30
conn.open
rs.open "select 用戶名 from login", conn, adopenstatic, adlockreadonly, adcmdtext
dim i as string
for t = 0 to val(rs.recordcount) - 1
i = trim(rs.fields("用戶名").value)
rs.movenext
combo1.additem i
next t
rs.close
這樣資料庫也就基本上鏈接好了。
E. 什麼是資料庫營銷以及它的優勢是什麼
什麼是資料庫營銷
所謂資料庫營銷就是企業通過收集和積累消費者的大量信息，經過處理後預測消費者有多大可能去購買某種產品，以及利用這些信息給產品以精確定位，有針對性地製作營銷信息，以達到說服消費者去購買產品的目的。
資料庫營銷的優勢
資料庫營銷在歐美已經得到了廣泛的應用。在中國大陸地區，也已經開始呈現「星星之火，快速燎原」之勢頭。包括DM(Direct Mail, 定向直郵), EDM(Email DM，電子郵件營銷) ,E-Fax(網路傳真營銷)和SMS(Short Message Server,短消息服務)等在內的多種形式的資料庫營銷手段，得到了越來越多的中國企業的青睞。
之所以越來越多的企業開始選擇資料庫營銷，這與它相對傳統營銷所具有的獨特優勢是密不可分的。
一、可測試性
資料庫營銷就像科學實驗，每推進一步，都可以精心的測試，其結果還可以進行分析。假設你有一間酒吧，可以發出一封郵件，宣布所有光臨的女士都可以免費獲得一杯雞尾酒。而在另一封郵件中，你可以宣布除周六、周日外所有顧客都可以獲得8折優惠。在進行一段時間的小規模測試後，計算哪一封郵件產生的回報最高，之後就運用獲得最佳反應的方案進行更大規模的郵寄。不管企業的大小如何，只要運用適當的形式，都可以進行小規模的測試，以便了解哪種策略最有可能取得成功。
二、可測度
資料庫營銷是惟一一種可測度的廣告形式。你能夠准確地知道如何獲得客戶的反應以及這些反映來自何處。這些信息將被用於繼續、擴展或重新制定、調整你的營銷計劃。
而傳統的廣告形式（報紙、雜志、網路、電視等）只能面對一個模糊的大致的群體，究竟目標人群佔多少無法統計，所以效果和反饋率總是讓人失望。正如零售商巨頭Wanamaker說過：「我知道花在廣告上的錢，有一半被浪費掉了，但我不知道是哪一半」。
三、獲得更多的長期忠實客戶
權威專家分析，維持一個老顧客所需的成本是尋求一個新顧客成本的0.5倍，而要使一個失去的老顧客重新成為新顧客所花費的成本則是尋求一個新客戶成本的10倍。如果比競爭對手更了解顧客的需求和慾望，留住的最佳顧客就更多，就能創造出更大的競爭優勢。用資料庫營銷經常地與消費者保持溝通和聯系，可以維持和增強企業與消費者之間的感情紐帶。另外，運用儲存的消費記錄來推測其未來消費者行為具有相當精確性，從而使企業能更好地滿足消費者的需求，建立起長期的穩定的客戶關系。
四、降低成本，提高營銷效率
資料庫營銷可以使企業能夠集中精力於更少的人身上，最終目標集中在最小消費單位到個人身上，實現准確定位。目前美國已有56％的企業正在建立資料庫，85％的企業認為他們需要資料庫營銷來加強競爭力。由於運用消費者資料庫能夠准確找出某種產品的目標消費者，企業就可以避免使用昂貴的大眾傳播媒體，可以運用更經濟的促銷方式，從而降低成本，增強企業的競爭力。具有關資料統計，運用資料庫技術進行篩選消費者，其郵寄宣傳品的反饋率，是沒有運用資料庫技術進行篩選而發送郵寄宣傳品的反饋率的10倍以上。
五、企業制勝的秘密武器
傳統營銷中，運用大眾傳媒（電視、報紙、雜志、網路等）大規模地宣傳新品上市，或實施新的促銷方案，容易引起競爭對手的注意，使他們緊跟其後推出對抗方案，勢必影響預期的效果。而運用資料庫營銷，可與消費者建立緊密關系，一般不會引起競爭對手的注意，避免公開對抗。如今，很多知名企業都將這種現代化的營銷手段運用到了自身的企業，將其作為一種秘密武器運用於激烈的市場競爭中去，從而在市場上站穩了腳跟。
由此可見資料庫營銷以一種新型市場營銷方式結合它的便利性推動了企業與消費者之間的互動。
F. 銷售部門用得到sql嗎
銷售部門用得到sql。具體用spl來做以下事情：在MySQL資料庫中對公司的銷售數據進行查詢統計，根據統計結果進行分析並得出結論。本次項目實踐操作環境為MySQL server 5.7，資料庫連接客戶端工具用的是Navicat for MySQL 11.1.3。熟悉資料庫操作工具：「工欲善其器，必先利其器」，首先需要熟悉資料庫操作工具navicat的相關操作，熟悉快捷鍵的用法，對提高工作效率有很大幫助。
G. 電力營銷系統sql語句查詢
select a.kh_mc 客戶名字,a.hbs_bh 戶標示號,b.hj_dl 合計電量 from zl_yhjbqk a,gc_dfys b
where a.hbs_bh=b.hbs_bh
and b.dffs_ny='200909'/*電費發生月份*/
and a.hbs_bh in ('5705096118','5705051520'『5705051179』)
ORDER BY A.HBS_BH DESC
就是按照 abs_bh從大到小的順序輸出 正好符合你的要求
資料庫表中的行是沒有順序的，如果你想讓他們排序，就必須指定排序方式，不太可能按照所謂的「輸入順序」來排序
按('5705096118',『5705051179』、'5705051520')沒法處理，因為他不是大小順序，中間小兩頭大，沒有這種排序方式
H. 社群營銷與資料庫營銷區別
社群營銷：是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起，將一個興趣圈打造成為消費家園。
資料庫營銷：通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動，讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台，不過性質的社群，依賴於群主對群的組織和維護能力。
I. 求查詢銷售相關的SQL語句，統計一周的銷售！最好寫詳細一點哦！
select top 100 商品編號,銷量,銷售,sum(銷售) 周銷量 from tablename where 日期>getdate()-7 group by 商品編號 order by 周銷量 asc
類似於此，具體的日期那些可能還要調試調試
J. SQL 做銷售日報
先確保被查詢的表裡有其他日期的數據，然後你這個應該group by
selectdate_format(create_time,'%Y-%m-%d')ascreate_date,
sum(order_money)assum_of_order,
count(order_money)ascount_of_order,
avg(order_money)fromorders_0828.hy_order_20170410
groupbydate_format(create_time,'%Y-%m-%d')
orderbydate_format(create_time,'%Y-%m-%d');