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oracle--单表查询

---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1,字段名2,...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用:方便查看查询结果 --注意:as关键字可以省略不写,别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作,mgr as "领导编号" from emp; --连接符:select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符,使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意:一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示,可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息",job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意:去除重复的规则是按照行进行去除的,多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序,如果字段1的值相同,则按照字段2排序,.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意:字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000,sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名,字段名,...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意:如果条件中的值为字符,必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习: --查看工资等于1250的员工信息

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一场pandas与SQL的巅峰大战(二)

上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。

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