我有两个表(country & ducks),其中country表包含世界上每个国家,ducks表包含一个鸭子列表,该列表带有一个country_id字段,可以链接到主要国家。
我正在尝试获得一个国家列表,其中至少有一只鸭子在其中,并从鸭子表中为该国家中评级最高的鸭子找到一条匹配的记录。到目前为止,我有:
SELECT *
FROM country c
INNER JOIN ducks d ON c.id = d.country_id
ORDER BY c.country ASC, d.rating DESC
这将返回每只鸭子的列表,而不是每个国家/地区的列表。
如果有人能为我指明正
我需要在Django中创建一个模型表单,并具有以下任意场景。 Real Estates
============
ID
...some extra fields...
CityID
Cities
======
ID
Name
Region
======
ID
Name
Country
=======
ID
Name 我想要做的是让用户首先选择国家,然后是地区,最后是城市。(在用户选择父类别后,使用javascript填充子类别。)但是,我不想将'Region‘和'Country’字段添加到'Real Real‘表中。字段的顺序也很重要,即1)国家、2)地区和3)
我是SQL的超级新手,一直在处理这个查询,似乎不能让它工作。我需要汇总类别(每个国家/地区有多少客户,每个员工有多少客户)。这是我试图在每个国家/地区获得客户总数的方法: COUNT(*) TotalCount,
country.id, country.country
FROM client
INNER JOIN country
ON client.country_id = country.id
GROUP BY country.id, country.country 下面是我的表格: CREATE TABLE employee(
id INT AUTO_INCREMENT PRIM
我有一个分类问题。我正在使用SQL Server 2012。我有以下数据集。空行用于显示。
Country CountryUser State StateUser
---------------------------------------------------------
Canada User1 null null
Canada User2 null null
USA User2 n
我有一张桌子,上面有一张国家的列表。假设其中一个国家是“马其顿”。
如果搜索“共和国”,哪条SQL查询会返回“made”记录?
我相信在linq中它会是这样的
var countryToSearch = "Republic of Macedonia";
var result = from c in Countries
where countryToSearch.Contains(c.cName)
select c;
现在,上面查询的SQL等价物是什么?
如果是另一种方式(即数据库存储了国家名称的长版本),下面的查询应
我有这样的数据:
object category country
495647 1 RUS
477462 2 GER
431567 3 USA
449136 1 RUS
367260 1 USA
495649 1 RUS
477461 2 GER
431562 3 USA
449133 2 RUS
367264 2 USA
...
其中一个对象出现在不同的(category, country)对中,并且国家/地区共享
我是bigquery的新手,也是我的SQL之旅的早期。我有一个SQL查询,其目标是带回访问记录的总访问量为该特定国家的特定领域。国家/地区由指定hits.customDimensions.index和hits.customDimensions.value以及页面主机的组合确定,我希望能够按国家/地区返回总访问量。然而,我下面的代码给出了每个国家/地区的完全夸大的数字。有人能帮我解决这个不可靠的聚合问题吗?
SELECT
date,
hits.customDimensions.index,
hits.customDimensions.value,
SUM(totals.visits) AS to
我有一个下面的例子-表中有名称,部门和国家。我需要创建一条select语句,列出所有记录,并为每组部门和国家/地区(本例中为group列)分配唯一编号:
Name Department Country Group
====== ============ ========= =====
James HR UK 1
John HR UK 1
Alice Finance UK 2
Bob Finance DE 3
Frank Finance DE