A. sql 查询用户对应的所有收藏列表，sql语句该怎么写呢
select 收藏内容
from 收藏夹表 join 收藏表 on 收藏夹表.收藏夹id=收藏表.收藏夹id
where 用户id='111'
B. MYSQL怎么做用户收藏表结构才合理
第一个问题：
对应关系是多对多，也就是一篇文章可以给多人收藏，一人可以收藏多篇文章，使用第二种方法，可以任意扩展，第一种方法虽然在取值的时候方便，但是其他的扩展操作会很痛苦
第二个问题解法跟第一种一样
第三个问题：
缓存的使用，避免过度查询同样的sql，如果你的系统重复查询很少，你用缓存也没什么用，如果多，用缓存会快很多，你看你使用的情况，自己衡量什么时候该用
C. sql数据库查询语句例子
各位同学们好，我们今天继续来说，sql数据库。我们今天的文档中主要介绍了SQL查询语句、查询语句示例等。这里我给大家做了一个总结，有需要的同学可以参考一下。
首先，我们来了解一下SQL数据库组成基本：
查找Movies表里的Title字段：
查找ID小于5的电影的Title和Director的以下这些：
查看电影的总条数
以下查询语句是常用于班级统计的：
查询“001”课程比“002”课程成绩高的所有学生的学号：
查询平均成绩大于60分的同学的学号和平均成绩：
查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩：
查询姓“李”的老师的个数：
查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名：
查询学过“001”并且也学过编号“002”课程的同学的学号、姓名：
查询学过“叶平”老师所教的所有课的同学的学号、姓名：
查询课程编号“002”的成绩比课程编号“001”课程低的所有同学的学号、姓名：
查询所有课程成绩小于60分的同学的学号、姓名：
查询没有学全所有课的同学的学号、姓名：
好了，这就是关于sql数据库查询语句的基础了。我都替你们整理好了，感兴趣的同学收藏一来，需要用的时候直接拿起来用就可以了。我们今天就到这里，下期再见！
本篇文章使用以下硬件型号：联想小新Air15；系统版本：win10；软件版本：sqlserver2008。
D. SQL语句提取出中文的拼音首字母
正好最近收藏了一个 你可以看下思路
--将中文字符串转化成文字首拼音的组合
create function fun_getPY(@str nvarchar(4000))
returns nvarchar(4000)
as
begin
declare @word nchar(1),@PY nvarchar(4000)
set @PY=''
while len(@str)>0
begin
set @word=left(@str,1)
--如果非汉字字符，返回原字符
set @PY=@PY+(case when unicode(@word) between 19968 and 19968+20901
then (select top 1 PY from (
select 'A' as PY,N'骜' as word
union all select 'B',N'簿'
union all select 'C',N'错'
union all select 'D',N'鵽'
union all select 'E',N'樲'
union all select 'F',N'鳆'
union all select 'G',N'腂'
union all select 'H',N'夻'
union all select 'J',N'攈'
union all select 'K',N'穒'
union all select 'L',N'鱳'
union all select 'M',N'旀'
union all select 'N',N'桛'
union all select 'O',N'沤'
union all select 'P',N'曝'
union all select 'Q',N'囕'
union all select 'R',N'鶸'
union all select 'S',N'蜶'
union all select 'T',N'箨'
union all select 'W',N'鹜'
union all select 'X',N'鑂'
union all select 'Y',N'韵'
union all select 'Z',N'咗'
) T
where word>=@word collate Chinese_PRC_CS_AS_KS_WS
order by PY ASC) else @word end)
set @str=right(@str,len(@str)-1)
end
return @PY
end
--函数调用实例：
select dbo.fun_getPY('中华人民共和国AAA01')
/*
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ZHRMGHGAAA01
(1 行受影响)
*/
E. SQL语句， 我想在PHP中做一个收藏按钮 ，点击后从数据库表中调取用户和商店ID到新的表中
你可以先在数据库中写一个存储过程Add_Favorite，然后在收藏按钮添中调用加这个存储过程就可以了。
Oracle Procere Sample:
create or replace procere Add_Favorite (P_UserName in Varchar2, P_ShopName in Varchar2) As
BEGIN
Insert into Table_Name values(P_UserName, P_ShopName) ;
EXCEPTION
WHEN others THEN
rollback;
END Add_Favorite;
PHP 调用 Add_Favorite:
$sql_sp = "BEGIN Add_Favorite(:UserName, :ShopName); END;";
$stmt = OCIParse($conn, $sql_sp);
OCIBindByName($stmt, ":UserName", $id, 16);
OCIBindByName($stmt, ":ShopName", $name, 30);
OCIExecute($stmt);
F. 求一条SQL语句 求高手
给个模板 试试：
select a.id,b.name,c.point from a,b,c where a.id=b.id and b.id=c.id and id=4
但是这种评论数有两条的话会分成两条数据显示，你连接三张表还有多条数据SQL应该搞不定要存储过程 或者 1L 这样也行。
G. SQL Server数据库常用命令（建议收藏）
命令：create database 数据库名；
示例：create database student；
命令：drop database 数据库名；
示例：drop databasestudent;
命令：create table 表名
(列名数据类型，列名2.....)
示例：create table student
(snamechar(20),sidint)
命令：drop table 表名
示例：drop table student
(插入(新增)列)
命令：alter table 表名
add 新列名数据类型
示例：alter table student
addsageint
(删除列)
命令：alter table 表名
drop column 列名
示例：alter table student
drop column sid
(修改列类型)
命令：alter table 表名
altercolumn 列名数据类型
示例：alter table student
altercolumnsidfloat(浮点型)
（新增约束）
命令：alter table 表名
alter column 列名新数据类型
示例：alter table student
alter column PK_sidprimarykey(sid)(新增的约束类型是主键约束)
（删除约束）
命令：alter table 表名
drop列名
示例：alter table student
drop PK_sid
命令：select要查询的数据列名
from 表名
where筛选条件（无法对分组后的数据进行筛选）
（高级搜索）【groupby 列名（分组）
having筛选条件（只能对分组后的数据进行筛选）
order by排序方式（控制数据最后输出的排列方式有正序：asc、倒叙：desc）】
示例：selectsid
from student
wheresid=2
【group by sid
havingsid=1
order by desc】
命令：insertinto表名
(列名 ，列名)
values
(值，值)
示例：insertinto表名
(sname,sid,sage)
values
(‘张三’,12，15)
命令：update from 表名
set 列名=新值
示例：update from student
set sname='李四'
命令：insert into 表名(值的总数必须和列的总数相同)
select值，值，值union all
selevt值，值，值
示例：insertinto表名
select'张三'，15，18
select'李四',16,19
命令：create view 视图名
as
select 列
from 表名
示例：create view students
as
select sname
from student
H. SQL 语法速成手册（干货满满，建议收藏！）
SQL 语法结构包括：
例如： SELECT 与 select 、 Select 是相同的。
数据定义语言（Data Definition Language，DDL）是 SQL 语言集中负责数据结构定义与数据库对象定义的语言。
DDL 的主要功能是 定义数据库对象 。
DDL 的核心指令是 CREATE 、 ALTER 、 DROP 。
数据操纵语言（Data Manipulation Language, DML）是用于数据库操作，对数据库其中的对象和数据运行访问工作的编程语句。
DML 的主要功能是 访问数据 ，因此其语法都是以 读写数据库 为主。
DML 的核心指令是 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 、 SELECT 。这四个指令合称 CRUD(Create, Read, Update, Delete)，即增删改查。
事务控制语言 (Transaction Control Language, TCL) 用于 管理数据库中的事务 。这些用于管理由 DML 语句所做的更改。它还允许将语句分组为逻辑事务。
TCL 的核心指令是 COMMIT 、 ROLLBACK 。
数据控制语言 (Data Control Language, DCL) 是一种可对数据访问权进行控制的指令，它可以控制特定用户账户对数据表、查看表、预存程序、用户自定义函数等数据库对象的控制权。
DCL 的核心指令是 GRANT 、 REVOKE 。
DCL 以 控制用户的访问权限 为主，因此其指令作法并不复杂，可利用 DCL 控制的权限有： CONNECT 、 SELECT 、 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 、 EXECUTE 、 USAGE 、 REFERENCES 。
根据不同的 DBMS 以及不同的安全性实体，其支持的权限控制也有所不同。
（以下为 DML 语句用法）
插入完整的行
插入行的一部分
插入查询出来的数据
删除表中的指定数据
清空表中的数据
查询单列
查询多列
查询所有列
查询不同的值
限制查询结果
子查询的子查询
SELECT 语句中的 WHERE 子句
UPDATE 语句中的 WHERE 子句
DELETE 语句中的 WHERE 子句
IN 示例
BETWEEN 示例
AND 示例
OR 示例
NOT 示例
% 示例
_ 示例
组合查询
其中， SOUNDEX() 可以将一个字符串转换为描述其语音表示的字母数字模式。
AVG() 会忽略 NULL 行。
使用 DISTINCT 可以让汇总函数值汇总不同的值。
指定多个列的排序方向
分组
分组后排序
使用 WHERE 和 HAVING 过滤数据
（以下为 DDL 语句用法）
普通创建
根据已有的表创建新表
添加列
删除列
修改列
添加主键
删除主键
创建表时使用约束条件：
（以下为 TCL 语句用法）
（以下为 DCL 语句用法）
可以使用触发器来进行审计跟踪，把修改记录到另外一张表中。
MySQL 不允许在触发器中使用 CALL 语句 ，也就是不能调用存储过程。
BEGIN 和 END
当触发器的触发条件满足时，将会执行 BEGIN 和 END 之间的触发器执行动作。
NEW 和 OLD
CREATE TRIGGER 指令用于创建触发器。
语法：
说明：
示例：
I. 如何用SQL分析电商用户行为数据（案例）
本文以“淘宝用户行为数据集”的分析全过程为例，展示数据分析的全过程
——使用工具：MySQL，Excel，Navicat，PowerBI
——分析类型：描述分析，诊断分析
——分析方法：漏斗分析，用户路径分析，RFM用户价值分析，活跃/存留分析，帕累托分析，假设验证分析。
（考虑到阅读体验文章中只放了SQL截图，如需PDF版本，再公众号后台回复“用户行为分析”领取）
（目录如下）
1.分析流程和方法
当没有清晰的数据看板时我们需要先清洗杂乱的数据，基于分析模型做可视化，搭建描述性的数据看板。
然后基于描述性的数据挖掘问题，提出假设做优化，或者基于用户特征数据进行预测分析找规律，基于规律设计策略。简单来说：
——描述性分析就是：“画地图”
——诊断性分析就是：“找问题”
——预测性分析就是 ：“找规律”
在数据分析中有两个典型的场景：
一种是有数据，没有问题：需要先整体分析数据，然后再根据初步的描述分析，挖掘问题做诊断性分析，提出假设，设计策略解决问题。
另一种是已经发现了问题，或者已经有了假设，这种做数据分析更偏向于验证假设。
2.淘宝用户行为分析
本次是对“淘宝用户行为数据集”进行分析，在分析之前我们并不知道有什么问题，所以需要先进行描述性分析，分析数据挖掘问题。
我们首先来看下这个数据集的元数据：
根据以上数据字段我们可以拿用户行为为主轴从纵深方向提出一些问题，然后再从数据中找答案
纵向：
——这个数据集中用户的日活跃和周活跃时间有什么规律吗？
——在当日活跃的用户次日，三日，四日……还有多少活跃？
深向：
——用户从浏览到购买的整体转化率怎么样？
——用户从浏览到购买的路径是怎么样子的？
——平台主要会给用户推送什么商品？
——用户喜欢什么类目？喜欢什么商品？
——怎么判断哪些是高价值用户 ？
下面是叮当整理的常用分析方法：
我们可以给前面的问题匹配一下分析方法，便于后面的分析：
为了便于后面的数据分析，在分析之前我们需要先对做一下清洗
看元数据（字段解释，数据来源，数据类型，数据量……）初步发现问题为之后的处理做准备。
确定缺失值范围，去除不需要字段，填充缺失内容
根据元数据格式和后续分析需要的格式对数据进行处理
去除重复值，异常值
——去除重复值：并把用户ID,商品ID，时间戳设置为主键
——异常值处理：查询并删除2017年11月25日至2017年12月3日之外的数据
查询并删除小于2017-11-25的
——验证数据：
——分析思路：
——SQL提数：
——Excel可视化：
活跃曲线整体为上升状态，同为周六日，12月2号，3号相比11月25日，26日活跃度更高。
用户在周六周日相比其他时间更活跃（周六周日为休息日，用户有更多时间）
一天内用户活跃的最高峰期为21点（用户在这个时间段空闲较多）
——分析思路：
——SQL提数：
列出每用户每天及当天后面又活跃的日期，并创建“活跃时间间隔表”用于后面求次日存留，三日存留……
对“活跃时间间隔表视图”引用进行分组统计，计算每日存留人数并创建视图
对存留人数表进行计算，统计活跃用户留存率
——Excel可视化：
——分析思路：
——SQL提数：
-把各种用户行为分离出来并创建视图方便后续查询用户行为数据
查询整体数据漏斗
——Excel可视化：
用户从浏览到购买整体转化率2.3%，具体主要在哪个环节流失还需要再细分用户路径分析
——分析思路：
——SQL提数：
——PowerBI可视化：
用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越底
路径1：浏览→购买：转化率1.45%
路径2：浏览→加购物车→购买：转化率0.33
路径3：浏览→收藏→购买：转化率0.11%
路径4：浏览→收藏→加购物车→购买：转化率0.03%
——分析思路：
——SQL提数：
——Excel可视化：
——描述性分析：
浏览量top100的商品浏览量呈阶梯分布，越靠前的阶梯之间的落差相对越大在这个阶梯中的商品越少，越靠后商品浏览量阶梯之间的落差相对越小，同阶梯内的商品越多。
浏览量TOP100的商品所属类目中，4756105，3607361，4357323三个类目浏览量远超其他类目。
——分析思路：
——SQL提数：
查询计算商品转化率，升序排列，取前100个
——Excel可视化：
——描述性分析：
从商品看：有17款商品转化率超过了1。
从类目看：这些商品所属类目分布均匀，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933这7个类目之外，其他类目都只有一个商品在转化率TOP100的商品中。
——分析思路：
用户价值分析常用的分析方式是RFM模型
本次分析中的R,F,M具体定义（仅用于演示分析方法，无实际业务参考价值）：
——SQL取数与分析：
1）建立打分标准：先计算R,F的值，并排序，根据R,F值最大值和最小值得区间设计本次得打分标准
-查询并计算R，F值创建视图
-引用RF数值表，分别查询R,F的最大值和最小值
-结合人工浏览的建立打分标准
2）给R，F按价值打分
3）计算价值的平均值
4）用平均值和用户分类规则表比较得出用户分类
——Excel可视化
通过描述性分析得到可视化的数据后我们一般会先看一下是否符合业务常识
如果符合常识接下来我们会通过与行业平均数据和本产品的同比环比对比看是否正常，如果不正常就要找原因，设计解决方案，如果正常那就看是否有可以优化的地方。
我们首先来看一下这些描述性分析是否符合业务常识和指标是否正常：
1.活跃曲线整体为上升状态，同为周六日，12月2号，3号相比11月25日，26日活跃度更高。
2.用户在周六周日相比其他时间更活跃
3.一天内用户活跃的最高峰期为21点
4.从2017年11月15日致2017年12月3日，活跃用户新增38%
5.从2017年11月15日致2017年12月3日，活跃用户次日留存增长18.67%，当日的活跃用户留存也在快速增长，第七日留存比次日留存高18.56%。
6.用户从浏览到购买整体转化率2.3%
7.用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越低。
8.浏览量top100的商品浏览量呈阶梯分布，越靠前的阶梯之间的落差相对越大在这个阶梯中的商品越少，越靠后商品浏览量阶梯之间的落差相对越小，同阶梯内的商品越多。
9.浏览量TOP100的商品所属类目中，4756105，3607361，4357323三个类目浏览量远超其他类目。
10.从商品看：有17款商品转化率超过了1。
11.从类目看：这些商品所属类目分布均匀，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933这7个类目之外，其他类目都只有一个商品在转化率TOP100的商品中。
根据以上诊断分析我们梳理出了以下假设，做假设验证。
假设1：这些商品中有高转化率的爆款商品
对比浏览量TOP5的商品，发现这些商品转化率在同一类目下并不高，假设不成立
假设2：4756105，3607361，4357323三个类目属于高频刚需类目
-创建类目购买频次表
-计算类目购买频次平均值
-查询4756105，3607361，4357323三个类目的购买频次
4756105，3607361，4357323三个类目的用户购买频次明显高于平均值，假设成立
假设3：有部分用户是未点击商详直接从收藏和购物车购买的。
用户不是直接从收藏和购物车购买的，只是后续复购未点击商详，假设不成立
假设4：淘宝推荐的商品主要是“同一类目下的高转化商品”
用Excel对浏览量TOP100的商品ID和转化率TOP100的商品ID进行去重，结果无重复值，假设不成立
3.结论：
1）用户活跃：用户活跃曲线整体呈上升趋势，在一周中周六，周日活跃度比平时更高，在一天中用户活跃曲线从凌晨4点开始往上升，在中午12点和下午5~6点有两个小低谷（吃饭），到晚上9点时活跃度达到顶峰。
2）用户留存：从2017年11月15日致2017年12月3日的用户留存数据来看，淘宝的用户留存数据较好，活跃用户次日留存增长18.67%，当日的活跃用户留存也在快速增长，第七日留存比次日留存高18.56%。
3）用户转化：整体转化2.3%，用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越低。
4）平台推荐与用户偏好：从数据集中的数据来看，排除用户兴趣偏好标签，淘宝给用户用户推送的商品主要是高频刚需的类目，促使用户复购，流量回流平台。
以上结论受数据量和数据类型的影响，并不一定准确，仅用来练习数据分析方法。
（考虑到阅读体验文章中只放了SQL截图，如需PDF版本，再公众号后台回复“用户行为分析”领取）
J. 很有意思的SQL查询题目，看看大家如何解决
两个难点：
1、如何让Sql Server取到字符串中的数字，比如1、2、4和11、12、4虽然都是三位数字，但前者只有个位，后者含有十位和个位，用substring肯定是不行了。
2、如果取出了数字，还要依次遍历整张表，循环取ID，并去除重复ID
总得说来第一条智能取数比较折磨人。
标记一下，看有无高人进来
--------------------------------
仔细思考了下，还是做出来了，真的很折磨人。
下面的语句全部一下执行就可以看到结果了。
其中@strIn就是需要查找的字符串，如果要查看其他数据，修改这个值就可以了。
思路是把一个字段值变成多行数据，把','变为' union all'拼接语句实现。
--建立测试变量表@T，并赋值
declare @T table(id int,strnum varchar(50))
insert into @T
select 1,'1,2,4,5,8,9'
union all
select 2,'1,3,5,6,7,8,9,11'
union all
select 3,'3,4,5,6,7'
union all
select 4,'1,5,7,8,9'
union all
select 5,'3,5,6,9,11,12'
union all
select 6,'2,3,4,5,7'
union all
select 7,'3,4,5,6,7,8'
union all
select 8,'1,2,3,4,5,6,7,8,9,10'
union all
select 9,'1,7,8,9'
--@strIn查找的字符串
declare @strIn varchar(1000)
set @strIn = '1,11,12'
declare @strtable table(strSql varchar(4000))
insert into @strtable
Select 'select '''+cast(id as varchar(3))+''' as id,'''+replace(strnum,',',''' as num Union all Select ' + ''''+cast(id as varchar(3))+''' as id, ''') + ''' as num'
from @T
declare @comtable table(strSql varchar(4000))
insert into @comtable
select 'select '''+replace(@strIn,',',''' as num Union all Select ''' )+ ''' as num'
declare @textsql varchar(4000)
set @textsql = ''
Select @textsql=@textsql+strSql+' Union all ' from @strtable
set @textsql = substring(@textsql,1,len(@textsql)-10)
declare @comsql varchar(4000)
set @comsql = ''
Select @comsql=@comsql+strSql+' Union all ' from @comtable
set @comsql = substring(@comsql,1,len(@comsql)-10)
set @textsql = 'declare @Rtexttable table(id int,num varchar(3)) insert into @Rtexttable '+@textsql+
' declare @Rcomtable table(num varchar(3)) insert into @Rcomtable '+@comsql+' select distinct id from @Rtexttable a join @Rcomtable b on a.num = b.num'
exec (@textsql)
-------------------------
看了WHITE_WIN的，醍醐灌顶，豁然开朗。本人不喜欢用函数就改成存储过程了
declare @T table(id int,strnum varchar(50))
insert into @T
select 1,'1,2,4,5,8,9'
union all
select 2,'1,3,5,6,7,8,9,11'
union all
select 3,'3,4,5,6,7'
union all
select 4,'1,5,7,8,9'
union all
select 5,'3,5,6,9,11,12'
union all
select 6,'2,3,4,5,7'
union all
select 7,'3,4,5,6,7,8'
union all
select 8,'1,2,3,4,5,6,7,8,9,10'
union all
select 9,'1,7,8,9'
declare @strIn varchar(100)
set @strIn = '1,11,12'
declare @RT table (strnum varchar(30))
while charindex(',',@strIn)>0
begin
insert into @RT select left(@strIn,charindex(',',@strIn)-1)
set @strIn = substring(@strIn,charindex(',',@strIn)+1,len(@strIn))
end
If(len(@strIn)>0)
begin
insert into @RT select @strIn
end
select a.id from @T a, @RT b where ','+a.strnum+',' like '%,'+b.strnum+',%'
group by a.id
order by a.id