select device_id,age,university from user_profile where university like '%北京%'; MySQL中常用的模糊查询有 _ % [] ^ 例23．查询学生表中姓‘张’的学生的详细信息。 SELECT * FROM 学生表 WHERE 姓名 LIKE ‘张%’例24．查询姓“张”且名字是3个字的学生姓名。 SELECT * FROM 学生表 WHERE 姓名 LIKE '张__’ 如果把姓名列的类型改为nchar(20)，在SQL Server 2012中执行没有结果。原因是姓名列的类型是char(20)，当姓名少于20个汉...

题目要求dept_no要在右边,因此可以直接使用右连接合并表格 select s.emp_no,s.salary,s.from_date,s.to_date,d.dept_no from salaries s right join dept_manager d on s.emp_no = d.emp_no order by s.emp_no

连接步骤 1.下载ODBC驱动 直接使用Excel点击从MySQL中获取数,会提示需要你安装一个或多个组件,其实就是需要你安装一个ODBC驱动; 这里需要十分注意,32/64位不是取决于你的操作系统,而是取决于你的Excel;下载网址 常见错误 1.像这个情况,就是你没有下载和Excel同样的版本,此时如果你下载的是64位ODBC驱动,那么将32位的下载了即可; 2.如果安装驱动的过程中提示这个情况,将Visual Studio 2019安装后再将驱动安装就可以了,下面是各个版本的必要组件库下载路径,直接复制下载就可以了 Microsoft Visual C++ Redistri...

窗口函数求和 -> 倒序 -> 过滤剩下一行 select name,sum(grade_num)over(partition by user_id) as grade_sum from grade_info,user where grade_info.user_id = user.id order by grade_sum desc limit 1

前半段使用了row_number函数,计算出用户购买日期的排序,后续筛选出购买课程大于1的客户 with t as( select * ,count(*)over(partition by user_id) as cnt ,row_number()over(partition by user_id order by date) as numb from order_info where date >'2025-10-15' and product_name in('C++','Java','Python') and status='completed') 下半段借助大佬的分享修改的代码,...

看完题目和输出图片中观察到排名的情况刚好和dense_rank一致,即可以使用窗口函数; select *,dense_rank()over(partition by language_id order by score desc)as rs from grade)c left join language as l on c.language_id = l.id 查询出成绩表格中的成绩排名后将对应的语言名名称左连接; select c.id,l.name,c.score from( select *,dense_rank()over(partition by language_id order...

题解 | #牛客的课程订单分析(六)#题目与 #牛客的课程订单分析(三)#的区别在于增加了一个表格与是否团购,因此在(三)的结果上增加一个左连接表格,并修改一下最终select的内容即可完成题目; select c.id,c.is_group_buy,client.name as client_name from (select *,count(*)over(partition by user_id ) as c1 from order_info where `date`>='2025-10-15' and `status`='completed' and product_name i...

题解 | #牛客的课程订单分析(三)#:根据题目可知,使用到的表格只有一个,同一个用户下单2个以及2个以上状态为购买成功的C++课程或Java课程或Python课程的订单信息可知,需要在group by进行count,果断选择窗口函数 select id,user_id,product_name,`status`,client_id,`date` from( select id,user_id,product_name,`status`,client_id,`date`,count(*)over(partition by user_id ) as c1 from order_info wher...