sql中where从句

㈠ sql语句的作用是什么

和数据库对话

SQL介绍：

本书假设你是在SQL操作Microsoft SQL Sever 的数据库。你也可以用SQL操作许多其它类型的数据库。SQL是操作数据库的标准语言。（事实上，关于SQL语言有一个专门的ANSI标准〕

注意：

不要在你的站点上试图用Microsoft Access代替Microsoft SQL Sever。SQL Sever可以同时服务于许多用户，如果你希望你的站点有较高的访问率，MS Access是不能胜任的。

在学习SQL的细节之前，你需要理解它的两大特点。一个特点容易掌握，另一个掌握起来有点困难。

第一个特点是所有SQL数据库中的数据都存储在表中。一个表由行和列组成。例如，下面这个简单的表包括name 和e-mail address：

Name Email Address

................................................................

Bill Gates [email protected]

president Clinton [email protected]

Stephen Walther [email protected]

这个表有两列（列也称为字段，域〕：Name和Email Address。有三行，每一行包含一组数据。一行中的数据组合在一起称为一条记录。

无论何时你向表中添加新数据，你就添加了一条新记录。一个数据表可以有几十个记录，也可以有几千甚至几十亿个记录。虽然你也许永远不需要存储十亿个Email地址，但知道你能这样做总是好的，也许有一天你会有这样的需要。

你的数据库很有可能包含几十个表，所有存储在你数据库中的信息都被存储在这些表中。当你考虑怎样把信息存储在数据库中时，你应该考虑怎样把它们存储在表中。

SQL的第二个特点有些难于掌握。这种语言被设计为不允许你按照某种特定的顺序来取出记录，因为这样做会降低SQL Sever取记录的效率。使用SQL，你只能按查询条件来读取记录。

当考虑如何从表中取出记录时，自然会想到按记录的位置读取它们。例如，也许你会尝试通过一个循环，逐个记录地扫描，来选出特定的记录。在使用SQL时，你必须训练自己，不要有这种思路。

假如你想选出所有的名字是“Bill Gates”的记录，如果使用传统的编程语言，你也许会构造一个循环，逐个查看表中的记录，看名字域是否是“Bill Gates”。

这种选择记录的方法是可行的，但是效率不高。使用SQL，你只要说，“选择所有名字域等于Bill Gates的记录”，SQL就会为你选出所有符合条件的记录。SQL会确定实现查询的最佳方法。

建设你想取出表中的前十个记录。使用传统的编程语言，你可以做一个循环，取出前十个记录后结束循环。但使用标准的SQL查询，这是不可能实现的。从SQL的角度来说，在一个表中不存在前十个记录这种概念。

开始时，当你知道你不能用SQL实现某些你感觉应该能实现的功能，你会受到挫折。你也许会以头撞墙甚至想写恶毒的信件给SQL的设计者们。但后来你会认识到，SQL的这个特点不仅不是个限制，反而是其长处。因为SQL不根据位置来读取记录，它读取记录可以很快。

㈡ db2中sql语句的where从句 不等于怎么写

sql中有两种方式表示不等于，一种是"<>"(不含引号)，另一种是"!="(不含引号），用法是一样的。操作方法如下：

1、首先，向数据库表中插入数据。

㈢ impala怎么解析sql语句

Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)这个函数（在impala-beeswax-server.cc中实现）完成的。
在impala中一条SQL语句先后经历BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最后把TExecRequest交由impala-coordinator分发给多个backend处理。本文主要讲一条SQL语句是怎么一步一步变成TExecRequest的。
本文以下内容都以这样的一个SQL为例说明：
select jobinfo.dt,user,
max(taskinfo.finish_time-taskinfo.start_time),
max(jobinfo.finish_time-jobinfo.submit_time)
from taskinfo join jobinfo on jobinfo.jobid=taskinfo.jobid
where jobinfo.job_status='SUCCESS' and taskinfo.task_status='SUCCESS'
group by jobinfo.dt,user

通过调用Status ImpalaServer::GetExecRequest(const TClientRequest& request, TExecRequest* result) 函数把TClientRequest转化成TExecRequest
在这个函数里通过JNI接口调用frontend.createExecRequest()生成TExecRequest。首先调用AnalysisContext.analyze(String stmt)分析提交的SQL语句。
注释：Analyzer对象是个存放这个SQL所涉及到的所有信息（包含Table, conjunct, slot，slotRefMap， eqJoinConjuncts等）的知识库，所有跟这个SQL有关的东西都会存到Analyzer对象里面。
1，SQL的词法分析，语法分析
AnalysisContext.analyze(String stmt)会调用SelectStmt.analyze()函数，这个函数就是对SQL的analyze和向中央知识库Analyzer register各种信息。
(1)处理这个SQL所涉及到的Table（即TableRefs），这些Table是在from从句中提取出来的（包含关键字from, join, on/using）。注意JOIN操作以及on/using条件是存储在参与JOIN操作的右边的表的TableRef中并分析的。依次analyze()每个TableRef，向Analyzer注册registerBaseTableRef(填充TupleDescriptor)。如果对应的TableRef涉及到JOIN操作，还要analyzeJoin()。在analyzeJoin()时会向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成员变量：conjuncts，tuplePredicates（TupleId与conjunct的映射），slotPredicates（SlotId与conjunct的映射），eqJoinConjuncts。本例中on从句是一种BinaryPredicate，然后onClause.analyze(analyzer)会递归analyze这个on从句里的各种组件。
(2)处理select从句(包含关键字select, MAX(), AVG()等聚集函数)：分析这个SQL都select了哪几项，每一项都是个Expr类型的子类对象，把这几项填入resultExprs数组和colLabels。然后把resultExprs里面的Expr都递归analyze一下，要分析到树的最底层，向Analyzer注册SlotRef等。
(3)分析where从句（关键字where），首先递归Analyze从句中Expr组成的树，然后向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成员变量(同1，此外还要填充whereClauseConjuncts) 。
(4)处理sort相关信息(关键字order by)。先是解析aliases和ordinals，然后从order by后面的从句中提取Expr填入orderingExprs，接着递归Analyze从句中Expr组成的树，最后创建SortInfo对象。
(5)处理aggregation相关信息（关键字group by, having, avg, max等）。首先递归分析group by从句里的Expr，然后如果有having从句就像where从句一样，先是analyze having从句中Expr组成的树，然后向Analyzer registerConjunct()等。
(6)处理InlineView。
关于SQL解析中所涉及到的各种数据结构表示如下：

至此词法分析，语法分析结束，有点像一个小的编译器。我们现在回到frontend.createExecRequest()函数中。调用完AnalysisContext.analyze()之后，就开始填充TExecRequest内的成员变量。
(1)如果是DDL命令（use, show tables, show databases, describe），那么调用createDdlExecRequest()；
(2)另外一种情况就是Query或者DML命令，那么就得创建和填充TQueryExecRequest了。
2，根据SQL语法树生成执行计划（PlanNode和PlanFragment的生成）
下面就是用Planner把SQL解析出的语法树转换成Plan fragments，后者能在各个backend被执行。
Planner planner = new Planner();
ArrayListfragments =
planner.createPlanFragments(analysisResult, request.queryOptions);
这个createPlanFragments()函数是frontend最重要的函数：根据SQL解析的结果和client传入的query options，生成执行计划。执行计划是用PlanFragment的数组表示的，最后会序列化到TQueryExecRequest.fragments然后传给backend的coordinator去调度执行。
下面进入Planner.createPlanFragments()函数看看执行计划是怎么生成的：
首先要搞清楚两个概念：PlanNode和PlanFragment。
PlanNode是SQL解析出来的逻辑功能节点；PlanFragment是真正的执行计划节点。
2.1，创建PlanNode
PlanNode singleNodePlan =
createQueryPlan(queryStmt, analyzer, queryOptions.getDefault_order_by_limit());
(1)这个函数首先根据from从句中的第一个TableRef创建一个PlanNode，一般为ScanNode（HdfsScanNode或者HBaseScanNode）。这个ScanNode关联一个ValueRange的数组（由多个cluster column取值区间组成）表示要读取的Table的范围，还关联一个conjunct（where从句）。
(2)这个SQL语句中TableRef中剩下的其他Table就需要建立HashJoinNode了。进入Planner.createHashJoinNode()函数：首先为这个Table建立ScanNode（同上），然后调用getHashLookupJoinConjuncts()获取两表或者多表JOIN的eqJoinConjuncts和eqJoinPredicates，利用这两个条件创建HashJoinNode。每个HashJoinNode也是树状的，会有孩子节点，对于我们举例的两表JOIN，孩子节点分别是两个表对应的ScanNode。（注意目前impala只支持一大一小两个表的JOIN，默认是左大右小，是通过把右边的小表分发到每个节点的内存中分别于左边大表的一个区间进行JOIN过滤实现的。）
(3)如果有group by从句，创建AggregationNode，并把刚才的HashJoinNode设为它的孩子。这里暂时不考虑DISTINCT aggregation function。
(4)如果有order by… limit从句，创建SortNode。
这样createQueryPlan()函数执行完毕，PlanNode组成的execution tree形成如下：

2.2，创建PlanFragment
接下来就看impala backend节点数目有多少，如果只有一个节点，那么整棵执行树都在同一个impalad上执行；否则调用createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)把PlanNode组成的执行树转换成PlanFragment组成的执行计划。
下面进入createPlanFragments（）这个函数：
这是一个递归函数，沿着PlanNode组成的执行树递归下去，分别创建对应的Fragment。
(1)如果是ScanNode，创建一个PlanFragment（这个PlanFragment的root node是这个ScanNode，而且这个PlanFragment只包含一个PlanNode）。
(2)如果是HashJoinNode，并不是创建一个新的PlanFragment，而是修改leftChildFragment(是一个ScanNode)为以HashJoinNode作为root node的PlanFragment。因为对于HashJoinNode一般有两个ScanNode孩子，在处理HashJoinNode之前已经把这两个ScanNode变成了对应的PlanFragment。那么此时要得到HashJoinNode作为root node的PlanFragment是通过Planner.createHashJoinFragment()函数完成的：首先把当前HashJoinNode作为HashJoinFragment的root node；然后把leftChildFragment中的root PlanNode（也就是参与JOIN的两个表中左边的那个表对应的ScanNode）作为HashJoinNode的左孩子；通过调用Planner.connectChildFragment()函数把HashJoinNode的右孩子设置为一个ExchangeNode（这个ExchangeNode表示一个1:n的数据流的receiver）；同时把rightChildFragment（ScanNode作为root node）的destination设置为这个ExchangeNode。
(3)如果是AggregationNode，聚集操作很复杂了。以我们的例子来说明：如果这个AggregationNode不是DISTINCT aggregation的2nd phase（因为本例中的AggregationNode的孩子是HashJoinNode而不是另外一个AggregationNode），首先把刚才生成的HashJoinNode作为root node对应的PlanFragment的root node设置为该AggregationNode，并把原来的root node（即HashJoinNode）设为新root node的孩子。然后通过Planner.createParentFragment()创建一个包含ExchangeNode作为root node的新的PlanFragment。并把孩子PlanFragment的destination设置为这个ExchangeNode。然后在这个新的PlanFragment中创建一个新的AggregationNode作为新的root node并把刚才的ExchangeNode作为其孩子节点。
至此，createPlanFragments（）调用完成，生成的三个PlanFragment如下：

通过createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)获取了所以执行计划PlanFragment组成的数组fragments，这个数组的最后一个元素就是根节点PlanFragment。然后就是调用PlanFragment.finalize()把这个执行计划finalize(递归finalize每个PlanNode)同时为每个PlanFragment指定 DataStreamSink。
然后回到frontend.createExecRequest()函数中。执行完Planner.createPlanFragments()返回的ArrayList就是完整的执行计划了。然后就是一次调用PlanFragment.toThrift()把它序列化到TQueryExecRequest。填充TQueryExecRequest的相关变量：dest_fragment_idx，per_node_scan_ranges，query_globals，result_set_metadata等。最后返回TExecRequest型的对象给backend执行。

㈣ where的用法

where用作连接副词,where用作关系副词,引导定语从句
where用于引申意义,where引导名词性从句，相当于the place （point）,

where 的用法
【用法1】 where用作疑问副词, 在(往、从)哪里, 在什么地方:
Where are you? 你在哪儿?
Where did you get the computer (form)? 你从哪儿弄到这台电脑的?
Where did you study medicine? 你从哪儿学的医?
【用法2】where用作连接副词, 引导下列从句：
Where bees are, there is honey. 〔状语从句〕哪儿有蜜蜂哪儿就有蜜。
I’m going to do what I like and go where I like. 〔状语从句〕我要做我想做的事,去我想去的地方。
I wonder where she lives. 〔宾语从句〕我想知道她住在哪里。
It’s really no business of yours where I spend my summer. 〔主语从句〕
我真不知道她去哪儿了。
I really have no idea where she has gone.〔同位语从句〕我真不知道她去哪儿了。
The problem is where we should put the vase. 〔表语从句〕问题是我们把花瓶放在哪里呢。
【用法3】where用作关系副词,引导定语从句:
England is one of the few countries where (=in which) people drive on the left. 英国是少数沿左侧开车的国家之一。
We then moved to Paris, where we lived for six years. 我们后来搬到巴黎,在那里住了六年。
【用法4】where用于引申意义:
Where will all this trouble lead? ( =What result will it have? ) 这件麻烦的事会惹出什么结果?
The crisis has reached a point where the receiver will have to be called in.危机已经到达非把破产管理人叫来不可的地步。
Where others are weak, he is strong. 别人的弱点正是他的优势。
Where the money is, there’s the power. 有钱就有势。
Can you succeed where others failed? 别人干砸的事情， 你能干成吗？
【用法5】where引导名词性从句，相当于the place （point）where：
A bird had settled on a tree close to where I was standing. 鸟儿栖息在离我站的地方很近的一棵树上。
That’s where the battle took place. 那儿就是那场战役发生的地方。
The car is where you parked it. 车子还在你停放的地方。
That’s where we differ. 这就是我们的分歧所在。
That’s just where we basically disagree with him. 这就是我们同他的根本分歧点。
This is where we help each other. 我们就在这方面互相帮助。
That’s where you are wrong. 你错就错在这儿。

㈤ 在数据库查询中，我要用SQL语句查询“字符数大于N”，用where从句该怎么写比如我要查询身份证

15-18之间

select*from表名wherelen(身份证号)between15and18

15以下

select*from表名wherelen(身份证号)<15

18以上

select*from表名wherelen(身份证号)>18

㈥ 这段SQL语句有什么问题

在Oracle的SQL中，create [unique] Index 语句是没有where从句的。而且，你这里的where从句完全没有必要。建索引的目的是为了提高查询速度，不能因为字段有空值就不建。如果空值影响了索引，就先把空值消去再建好了。

㈦ sql注入问题

通过程序代码拼接的sql是动态构造的，由一个不变的基查询字符串和一个用户输入字符串连接而成。例如一个攻击者在前端文本框中输入字符串“name' OR 'a'='a”，那么构造的查询就会变成：SELECT * FROM XXX WHERE _file = 'name' OR 'a'='a';
可以见得附加条件 OR 'a'='a' 会使 where 从句永远评估为 true，因此该查询在逻辑上将等同于一个更为简化的查询：SELECT * FROM items;
你说的1、2、3步骤总结到最后就是输入上述的那种字符串

㈧ SQL语言的问题

SQL语言快速入门之一
SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。按照ANSI（美国国家标准协会）的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。目前，绝大多数流行的关系型数据库管理系统，如Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, ACCESS等都采用了SQL语言标准。虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展，但是包括Select, Insert, Update, Delete, Create, 以及Drop在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。下面，我们就来详细介绍一下SQL语言的基本知识。

数据库表格

一个典型的关系型数据库通常由一个或多个被称作表格的对象组成。数据库中的所有数据或信息都被保存在这些数据库表格中。数据库中的每一个表格都具有自己唯一的表格名称，都是由行和列组成，其中每一列包括了该列名称，数据类型，以及列的其它属性等信息，而行则具体包含某一列的记录或数据。以下，是一个名为天气的数据库表格的实例。

城市 最高气温 最低气温
北京 10 5
上海 15 8
天津 8 2
重庆 20 13

该表格中“城市”， “最高气温”和“最低气温”就是三个不同的列，而表格中的每一行则包含了具体的表格数据。

数据查询

在众多的SQL命令中，select语句应该算是使用最频繁的。Select语句主要被用来对数据库进行查询并返回符合用户查询标准的结果数据。Select语句的语法格式如下：
select column1 [, column2,etc] from tablename
[where condition];
（[] 表示可选项）
select语句中位于select关键词之后的列名用来决定那些列将作为查询结果返回。用户可以按照自己的需要选择任意列，还可以使用通配符“*”来设定返回表格中的所有列。
select语句中位于from关键词之后的表格名称用来决定将要进行查询操作的目标表格。
Select语句中的where可选从句用来规定哪些数据值或哪些行将被作为查询结果返回或显示。
在where条件从句中可以使用以下一些运算符来设定查询标准：
= 等于
> 大于
< 小于
>= 大于等于
<= 小于等于
<> 不等于
除了上面所提到的运算符外，LIKE运算符在where条件从句中也非常重要。LIKE运算符的功能非常强大，通过使用LIKE运算符可以设定只选择与用户规定格式相同的记录。此外，我们还可以使用通配符“%”用来代替任何字符串。举例如下：
select firstname, lastname, city
from employee
where firstname LIKE ‘E%’;
（注意，字符串必须被包含在单括号内）
上述SQL语句将会查询所有名称以E开头的姓名。或者，通过如下语句：
select * from employee
where firstname = ‘May’；
查询所有名称为May的行。

SQL语言快速入门之二
创建表格
SQL语言中的create table语句被用来建立新的数据库表格。Create table语句的使用格式如下：
create table tablename
(column1 data type,
column2 data type,
column3 data type);
如果用户希望在建立新表格时规定列的限制条件，可以使用可选的条件选项：
create table tablename
(column1 data type [constraint],
column2 data type [constraint],
column3 data type [constraint]);
举例如下：
create table employee
(firstname varchar(15),
lastname varchar(20),
age number(3),
address varchar(30),
city varchar(20));
简单来说，创建新表格时，在关键词create table后面加入所要建立的表格的名称，然后在括号内顺次设定各列的名称，数据类型，以及可选的限制条件等。注意，所有的SQL语句在结尾处都要使用“；”符号。
使用SQL语句创建的数据库表格和表格中列的名称必须以字母开头，后面可以使用字母，数字或下划线，名称的长度不能超过30个字符。注意，用户在选择表格名称时不要使用SQL语言中的保留关键词，如select, create, insert等，作为表格或列的名称。
数据类型用来设定某一个具体列中数据的类型。例如，在姓名列中只能采用varchar或char的数据类型，而不能使用number的数据类型。
SQL语言中较为常用的数据类型为：
char(size)：固定长度字符串，其中括号中的size用来设定字符串的最大长度。Char类型的最大长度为255字节。
varchar(size)：可变长度字符串，最大长度由size设定。
number(size)：数字类型，其中数字的最大位数由size设定。
Date：日期类型。
number(size,d)：数字类型，size决定该数字总的最大位数，而d则用于设定该数字在小数点后的位数。
最后，在创建新表格时需要注意的一点就是表格中列的限制条件。所谓限制条件就是当向特定列输入数据时所必须遵守的规则。例如，unique这一限制条件要求某一列中不能存在两个值相同的记录，所有记录的值都必须是唯一的。除unique之外，较为常用的列的限制条件还包括not null和primary key等。Not null用来规定表格中某一列的值不能为空。Primary key则为表格中的所有记录规定了唯一的标识符。
向表格中插入数据SQL语言使用insert语句向数据库表格中插入或添加新的数据行。Insert语句的使用格式如下：
insert into tablename
(first_column,...last_column)
values (first_value,...last_value);
例如：
insert into employee
(firstname, lastname, age, address, city)
values (‘Li’, ‘Ming’, 45, ‘No.77 Changan Road’, ‘Beijing”);
简单来说，当向数据库表格中添加新记录时，在关键词insert into后面输入所要添加的表格名称，然后在括号中列出将要添加新值的列的名称。最后，在关键词values的后面按照前面输入的列的顺序对应的输入所有要添加的记录值。

更新记录
SQL语言使用update语句更新或修改满足规定条件的现有记录。Update语句的格式为：
update tablename
set columnname = newvalue [, nextcolumn = newvalue2...]
where columnname OPERATOR value [and|or column OPERATOR value];
例如：
update employee
set age = age+1
where first_name= ‘Mary’and last_name= ‘Williams’;
使用update语句时，关键一点就是要设定好用于进行判断的where条件从句。

删除记录
SQL语言使用delete语句删除数据库表格中的行或记录。Delete语句的格式为：
delete from tablename
where columnname OPERATOR value [and|or column OPERATOR value];
例如：
delete from employee
where lastname = May;
简单来说，当需要删除某一行或某个记录时，在delete from关键词之后输入表格名称，然后在where从句中设定删除记录的判断条件。注意，如果用户在使用delete语句时不设定where从句，则表格中的所有记录将全部被删除。

删除数据库表格

在SQL语言中使用drop table命令删除某个表格以及该表格中的所有记录。Drop table命令的使用格式为：
drop table tablename；
例如：
drop table employee;
如果用户希望将某个数据库表格完全删除，只需要在drop table命令后输入希望删除的表格名称即可。Drop table命令的作用与删除表格中的所有记录不同。删除表格中的全部记录之后，该表格仍然存在，而且表格中列的信息不会改变。而使用drop table命令则会将整个数据库表格的所有信息全部删除。

以上，我们对SQL语言主要的命令和语句进行了较为详细的介绍。应该说SQL语句的语法结构和风格还是相当简单和直观的，只要用户结合实践多加练习，一定会在短期内迅速掌握。

SQL语言快速入门之三
我们日常使用SQL语言的工作过程中，使用最多的还是从已经建立好的数据库中查询信息。下面，我们就来详细介绍一下如何使用SQL语言实现各种数据库查询操作。

SELECT…FROM

为方便讲解，我们在数据库中创建名为Store_Information的如下数据表。

Store_Information

Store_Name
Sales
Date

Los Angeles
$1500
Jan-10-2000

San Diego
$250
Jan-11-2000

Los Angeles
$300
Jan-12-2000

Boston
$700
Jan-12-2000

SQL语言中用于数据库查询的最简单的命令就是SELECT…FROM，语法格式为：
SELECT "column_name" FROM "table_name"
例如，如果我们希望查询Store_Information数据表中所有的商店名称时，可以使用如下命令：
SELECT store_name FROM Store_Information
查询结果显示为：
Store_Name
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston
如果用户希望一次查询多个字段，可以将所要查询的字段名称依次加入SELECT关键字之后，中间用“，”隔开即可。

DISTINCT

SELECT关键字支持用户查询数据表中指定字段的所有数据，但是这样有时就会不可避免的出现重复信息。如果用户希望只查询那些具有不同记录值的信息的话，可以使用SQL语言的DISTINCT关键字。语法格式如下：
SELECT DISTINCT "column_name"
FROM "table_name"
例如，我们可以使用以下命令查询Store_Information数据表具有不同记录值的所有记录。
SELECT DISTINCT Store_Name FROM Store_Information
查询结果如下：
Store_Name
Los Angeles
San Diego
Boston

WHERE

除了选择具有不同记录值的记录之外，有时我们可能还会需要根据某些条件对数据库中的数据进行查询。例如，我们可能需要查询Store_Information数据表中销售额超过1000美圆的商店。为此，我们可以使用SQL语言的WHERE关键字设定查询条件。语法格式如下：
SELECT "column_name"
FROM "table_name"
WHERE "condition"
由此，我们可以使用如下命令查询销售额超过1000美圆的商店信息：
SELECT store_name FROM Store_Information WHERE Sales > 1000
查询结果显示为：
store_name
Los Angeles
运算函数

现在，我们已经了解到在使用SQL语言进行数据库查询操作时可以通过对数值的判断设定灵活的查询条件。为了增强对运算的支持能力，SQL提供了众多实用的运算函数供广大用户使用。例如，我们可以直接在SQL命令中调用SUM或AVG这两个分别用于计算总数和平均数的函数。语法格式如下：
SELECT "function type"("column_name")
FROM "table_name"
如果我们希望查询Store_Information数据表中所有商店的总销售额的话，可以使用如下命令：
SELECT SUM(Sales) FROM Store_Information
查询结果显示为：
SUM(Sales)
$2750

COUNT

除了SUM和AVG函数之外，COUNT函数是SQL语言中另一个较为常用的运算函数。COUNT函数可以用来计算数据表中指定字段所包含的记录数目。语法格式为：
SELECT COUNT("column_name")
FROM "table_name"
例如，如果我们希望查询Store_Information数据表中的有关商店的记录条数时，可以使用如下命令：
SELECT COUNT(store_name)
FROM Store_Information
查询结果显示为：
Count(store_name)
4
COUNT函数可以和DISTINCT关键字一起使用从而可以查询数据表中指定字段中所有具有不同记录值的记录数目。例如，如果我们希望查询Store_Information数据表中不同商店的数目时，可以使用如下命令：
SELECT COUNT(DISTINCT store_name)
FROM Store_Information
查询结果显示为：
Count(DISTINCT store_name)
3

GROUP BY

下面我们来进一步看一下SQL语言中的集合函数。上文中，我们曾使用SUM函数计算所有商店的销售总额，如果我们希望计算每一家商店各自的总销售额时该怎么办呢？要实现这一目的我们需要做两件事：首先，我们需要查询商店名称和销售额两个字段；然后，我们使用SQL语言的GROUP BY命令将销售额按照不同的商店进行分组，从而计算出不同商店的销售总额。GROUP BY命令的语法格式为：
SELECT "column_name1", SUM("column_name2")
FROM "table_name"
GROUP BY "column_name1"
我们可以使用如下命令实现上述查询目的：
SELECT store_name, SUM(Sales)
FROM Store_Information
GROUP BY store_name
查询结果显示为：
store_name SUM(Sales)
Los Angeles $1800
San Diego $250
Boston $700
小注：
GROUP BY关键字一般应用于同时查询多个字段并对字段进行算术运算的SQL命令中。
HAVING

用户在使用SQL语言的过程中可能希望解决的另一个问题就是对由sum或其它集合函数运算结果的输出进行限制。例如，我们可能只希望看到Store_Information数据表中销售总额超过1500美圆的商店的信息，这时我们就需要使用HAVING从句。语法格式为：
SELECT "column_name1", SUM("column_name2")
FROM "table_name"
GROUP BY "column_name1"
HAVING (arithematic function condition)
（GROUP BY从句可选）
由此，我们可以使用如下命令实现上述查询目的：
SELECT store_name, SUM(sales)
FROM Store_Information
GROUP BY store_name
HAVING SUM(sales) > 1500
查询结果显示为：
store_name SUM(Sales)
Los Angeles $1800
小注：
SQL语言中设定集合函数的查询条件时使用HAVING从句而不是WHERE从句。通常情况下，HAVING从句被放置在SQL命令的结尾处。下面，我们重点介绍一下如何在SQL命令中设定别名。SQL语言中一般使用两种类型的别名，分别为字段别名和数据表别名。
简单的说，使用字段别名可以帮助我们有效的组织查询的输出结果。例如，上文所列举的多个实例中，当我们计算商店销售总额时，显示结果中就会出现SUM(sales)。虽然SUM(sales)并不会对我们理解查询结果带来不便，但是如果我们需要在查询中使用多项复杂运算时，显示结果就不会这么直观了。如果这时我们使用字段别名就会极大的提高查询结果的可读性。
对于数据表别名，我们可以通过将别名直接放置在FROM从句中数据表名称的后面设定。数据表别名在我们下面将要讲述的连接多个数据表进行查询的操作中极为有用。
字段和数据表别名的语法格式如下：
SELECT "table_alias"."column_name1" "column_alias"
FROM "table_name" "table_alias"
即别名都直接放置在各自对应名称的后面，中间用空格分开。
以Store_Information数据表为例，我们可以在GROUP BY一节中所使用的SQL命令中设置如下字段和数据表别名：
SELECT A1.store_name Store, SUM(Sales) "Total Sales"
FROM Store_Information A1
GROUP BY A1.store_name
查询结果显示为：
Store Total Sales
Los Angeles $1800
San Diego $250
Boston $700

连接多个数据表

最后，我们来看一下如果使用SQL语言连接多个数据表，实现对多个数据表的查询。为方便讲解，我们在数据库中分别创建了两个名为Store_Information和Region的数据表。

Store_Information

Store_Name
Sales
Date

Los Angeles
$1500
Jan-10-2000

San Diego
$250
Jan-11-2000

Los Angeles
$300
Jan-12-2000

Boston
$700
Jan-12-2000

Region

Region_Name
Store_Name

East
Boston

East
New York

West
Los Angeles

West
San Diego

下面，我们就来看一下通过数据表的连接实现按不同区域查询销售额。
我们注意到在名为Region的数据表中包含区域和商店两个字段信息，而在名为Store_Information的数据表中则包含每一家商店的销售信息。因此，为了得到按区域划分的销售信息，我们需要将两个不同数据表的信息结合在一起进行查询。通过对上述两个数据表的分析，我们发现每个数据表中都包含一个名为Store_Name的字段，因此，我们可以使用如下命令实现查询目的：
SELECT A1.region_name REGION, SUM(A2.Sales) SALES
FROM Geography A1, Store_Information A2
WHERE A1.store_name = A2.store_name
GROUP BY A1.region_name
查询结果显示为：
REGION SALES
East $700
West $2050
说明：
上述查询命令的前两行用于指定所要查询的目标字段，分别为Region数据表中的Region_Name字段和Store_Information数据表中Sales字段的记录值总数。这里，我们设定两个字段的别名分别为REGION和SALES，两个数据表的别名分别为A1和A2。如果我们只使用字段别名而不设定数据表别名的话，上述SQL命令的第一行就变成 如下形式：
SELECT Region.Region_Name REGION, SUM(Store_Information.Sales) SALES
由此我们可以看出有效的使用数据表别名，可以极大的简化对多个数据表进行操作的SQL命令。
上述查询命令的第3行为WHERE从句，正是该从句设定了两个数据表的连接条件。因为我们希望确保Region数据表中的Store_Name字段能够与Store_Information数据表中的同名字段相对应，所以我们规定两个字段的记录值应当相等。在连接多个数据表时，一定要准确设定数据表的连接条件，如果WHERE从句设定不正确，则可能导致查询结果中出现众多不相关的数据

㈨ sql语句中伪列用于where从句。

这个涉及到执行顺序题。
select from where group by having order by 中，
首先执行的是from后的语句，说明数据的来源；
-->执行where后的语句，对记录进行初步筛选；
-->执行group by后的语句，对初步筛选后剩下的字段进行分组；
-->执行having后的语句，对分组后的记录进行二次筛选；
-->执行select后的语句，在二次筛选后的字段中进行选择并显示出来；
-->执行order by后的语句，对select 后的字段进行排序。
就用你的这个sql语句来说吧，当你用num筛选记录的时候，table表里面还没有num这个字段，所以会提示num 不在table集合里面。可以有以下方式供参考：
1、select t1.num from (select 1 as num ,t.* from table t) t1 where t1.num>0
2、select * from table where rownum>0