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零基础快速自学SQL,1天足矣

Sakura39  初学乍练(Lv1)
发表于 2019-1-24 21:40:20 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
--查询供应商的ID、公司名称、地区、城市和电话字段的值。其中的一些供应商位于华东或华南地区,另外一些供应商所在的城市是天津
截图201901242140172671.png
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suitang007 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2019-1-26 12:20:35 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
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ATFHMLYQ 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2019-1-29 09:19:45 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
努力钻研学习,按照进度走
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qumenghao 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2019-1-29 14:28:05 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
完成之后,把word文档回复在本帖嘛
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aqwei 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2019-2-11 16:30:01 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
下载的nav是英文版的,怎么没有中文版的
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trsilicon 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2019-2-12 14:03:09 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
来几个答案 可好
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liqp 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2019-2-12 14:43:43 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
来挖坟了。。。
不知道对不对,按照教程来。
Q:查询订购日期在1996年7月1日至1996年7月15日之间的订单的订购日期、订单ID、客户ID和雇员ID等字段的值
A:
SELECT
`订单`.`订购日期`,
`订单`.`订单ID`,
`订单`.`客户ID`,
`订单`.`雇员ID`
FROM
`订单`
WHERE
`订单`.`订购日期` BETWEEN 19960701 AND 19960715
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shalter 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 7 天前 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
多谢指点,避免了三个坑。在学习过程中下载了 SQL自学练习题(帆软社区版).zip,使用电脑上之前安装的HeidiSQL工具连接本机mysql5.7进行的操作学习。抓紧时间,争取半天搞定。
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shalter 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 7 天前 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
作业第一部分 SQL查询语句的学习单表查询
--查询订购日期在1996年7月1日至1996年7月15日之间的订单的订购日期、订单ID、客户ID和雇员ID等字段的值
select * from `订单` where `订购日期` > "1996-07-01 00:00:00" and `订购日期` < "1996-07-15 00:00:00";
截图201902141302495751.png
--查询供应商的ID、公司名称、地区、城市和电话字段的值。条件是“地区等于华北”并且“联系人头衔等于销售代表”。

select `供应商ID`,`公司名称`,`地区`,`城市`,`电话` from `供应商` where `地区` = "华北" and `联系人职务` = "销售代表";
截图201902141321173965.png
--查询供应商的ID、公司名称、地区、城市和电话字段的值。其中的一些供应商位于华东或华南地区,另外一些供应商所在的城市是天津
select `供应商ID`,`公司名称`,`地区`,`城市`,`电话` from `供应商` where `地区` = "华东" or `地区` = "华南" and `城市` = "天津";
截图201902141319452342.png
--查询位于“华东”或“华南”地区的供应商的ID、公司名称、地区、城市和电话字段的值

select `供应商ID`,`公司名称`,`地区`,`城市`,`电话` from `供应商` where `地区` = "华东" or `地区` = "华南";
截图201902141324595053.png

多表查询
--查询订购日期在1996年7月1日至1996年7月15日之间的订单的订购日期、订单ID、相应订单的客户公司名称、负责订单的雇员的姓氏和名字等字段的值,并将查询结果按雇员的“姓氏”和“名字”字段的升序排列,“姓氏”和“名字”值相同的记录按“订单 ID”的降序排列
select a.`订购日期`,a.`订单ID`,b.`公司名称`,c.`姓氏`,c.`名字` from `订单` a ,`客户` b ,`雇员` c  where a.`客户ID` = b.`客户ID` and a.`雇员ID` = c.`雇员ID` order by c.`姓氏` ,c.`名字`,a.`订单ID` desc;
截图201902141413225951.png
--查询“10248”和“10254”号订单的订单ID、运货商的公司名称、订单上所订购的产品的名称
select a.`订单ID`,b.`公司名称`,c.`产品名称` from `订单` a,`运货商` b, `产品` c,`订单明细` d  where a.`运货商` = b.`运货商ID` and a.`订单ID` = d.`订单ID` and d.`产品ID`=c.`产品ID` and a.`订单ID` =10248 or a.`订单ID`=10254;
截图201902141433189122.png
--查询“10248”和“10254”号订单的订单ID、订单上所订购的产品的名称、数量、单价和折扣
select a.`订单ID`,c.`产品名称`,b.`数量`,b.`单价`,b.`折扣` from `订单` a,`订单明细` b, `产品` c where a.`订单ID` = b.`订单ID` and b.`产品ID` = c.`产品ID` and a.`订单ID`=10248 or a.`订单ID`=10254;
截图201902141447057669.png
--查询“10248”和“10254”号订单的订单ID、订单上所订购的产品的名称及其销售金额
select a.`订单ID`,c.`产品名称`,c.`单价` from `订单` a,`订单明细` b, `产品` c where a.`订单ID` = b.`订单ID` and b.`产品ID` = c.`产品ID` and a.`订单ID`=10248 or a.`订单ID`=10254;
截图201902141448282370.png

综合查询
--查询所有运货商的公司名称和电话
select `公司名称`,`电话` from `运货商`;
截图201902141451302024.png

--查询所有客户的公司名称、电话、传真、地址、联系人姓名和联系人头衔
select `公司名称`,`电话`,`传真`,`地址`,`联系人姓名`,`联系人职务` from `客户`;
截图201902141454442680.png
--查询单价介于10至30元的所有产品的产品ID、产品名称和库存量
select `产品ID`,`产品名称`,`库存量` from `产品` where `单价`>10 and `单价`<30;
截图201902141458371614.png
--查询单价大于20元的所有产品的产品名称、单价以及供应商的公司名称、电话
select a.`产品名称`,a.`单价` ,b.`公司名称`,b.`电话` from `产品` a,`供应商` b where a.`供应商ID` = b.`供应商ID` and a.`单价`>20;
截图201902141600336677.png
--查询上海和北京的客户在1996年订购的所有订单的订单ID、所订购的产品名称和数量
select a.`订单ID`,c.`产品名称` ,b.`数量` from `订单` a,`订单明细` b,`产品` c where a.`订单ID`=b.`订单ID` and b.`产品ID`=c.`产品ID`;
截图201902141606121741.png
--查询华北客户的每份订单的订单ID、产品名称和销售金额
select a.`订单ID`,c.`产品名称` ,(b.`数量`*b.`单价`*(1-`折扣`)) as `销售金额` from `订单` a,`订单明细` b,`产品` c where a.`订单ID`=b.`订单ID` and b.`产品ID`=c.`产品ID`;
截图201902141611457255.png
--按运货商公司名称,统计1997年由各个运货商承运的订单的总数量
select b.`公司名称`, count(a.`订单ID`) from `订单` a, `运货商` b where a.`运货商`=b.`运货商ID` group by a.`运货商`;
截图201902141634389555.png
--统计1997年上半年的每份订单上所订购的产品的总数量
select b.`订单ID`, b.`数量` from `订单` a, `订单明细` b where a.`订购日期`>"1997-01-0100:00:00" and a.`订购日期`<"1997-07-0100:00:00" and a.`订单ID`=b.`订单ID`;
截图201902141645346766.png
--统计各类产品的平均价格
select b.`类别名称`,sum(a.`单价`)/count(a.`产品ID`) as `平均价格` from `产品` a,`类别` b where a.`类别ID`=b.`类别ID` group by a.`类别ID`;
截图201902141657374625.png

--统计各地区客户的总数量
select `地区`,count(`客户ID`) as `客户数量` from `客户` group by `地区`;
截图201902141701129501.png


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zxweerr 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 8 小时前 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
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