where过滤字句

无条件为真

为假

别名不能直接用来当做查询来用

只能如此

下面这些语句是可以使用的,使用的是排序规则

时间: 2024-10-13 22:16:57

where过滤字句的相关文章

数据库编程1 Oracle 过滤 函数 分组 外连接 自连接

[本文谢绝转载原文来自http://990487026.blog.51cto.com] <大纲> 数据库编程1 Oracle 过滤 函数 分组 外连接 自连接 本文实验基于的数据表: winsows安装好Oracle11g之后,开始实验 SQLplus 登陆 ORacle sqlplus 退出的方式 查看用户之下有什么表 查看表的所有记录,不区分大小写 设置SQLplus行宽,页宽,列宽: 清屏命令 select as 语法 1,as别名的使用 2,没有引号带有空格的别名,无法识别: 3,带有

DQL 数据查询语言

1.select 1.select 单独使用 (1) 查询数据库的参数 查看端口: select @@port; 查看数据路径 select @@datadir; (2)调用内置函数 查看当前库 select database(); CONCAT 将内容拼接 select concat(user,host) from mysql.user; select concat(user,'@',host) from mysql.user; 列转行 select group_concat(xid) fro

SQL检索语句及过滤语句

首先推荐一款比较好用的数据库管理软件:navicat premium. 数据库中最重要的检索功能:SELECT语句 1.检索单个列:select 列名 from 表名: 2.检索多个列:select 列名1,列名2,...from 表名: 3.检索所有列:select * from 表名: 4.检索不同的行:select distinct 列名 from 表名:/*列中有重复值,只显示不同的值 5.检索限制行数:select 列名 from 表名 limit 数量:/*返回不多于几行的数据 6.

MySql中having字句对组记录进行筛选使用说明

having字句可以让我们筛选成组后的各种数据 having的用法 having字句可以让我们筛选成组后的各种数据,where字句在聚合前先筛选记录,也就是说作用在group by和having字句前.而 having子句在聚合后对组记录进行筛选. SQL实例: 一.显示每个地区的总人口数和总面积 SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region 先以region把返回记录分成多个组,这就是GROUP BY的字面

EF6与mvc5系列(3):在MVC应用程序中使用EF进行排序,过滤和分页

上节中,我们实现了基本增删查改功能,本节中要在Student的Index页面添加排序,分页和过滤功能,同时创建一个简单的分组页面. 在Student的Index页面添加列排序链接 为了在Index页面中实现排序.修改Index方法中的代码. 在Index方法中添加排序功能 修改Student控制器中的Index方法,在Index视图中添加代码. // GET: /Student/ public ActionResult Index(string sortOrder) { ViewBag.Name

Contacts群组添加成员,多选列表过滤已添加数据

Group添加联系人时,Contacts默认设计不会过滤已分组的联系人.之前看到小米,oppo都做过过滤,一直懒得改. 最近客户要求group添加成员时,不显示已分组的联系人,故记录一下实现过程. public void pickMembers() { Intent intent = new Intent(MultiPickContactActivity.ACTION_MULTI_PICK); intent.putExtra(MultiPickContactActivity.IS_CONTACT

高级过滤数据

-- 高级数据过滤 关键词:WHERE子句 | NOT 和IN 操作符 -- 组合WHERE子句 (给出多个WHERE子句.有两种使用方式:以AND子句或OR子句的方式使用) -- AND操作符(相当于给WHERE子句添加了附加条件)SELECT prod_id,prod_price,prod_nameFROM ProductsWHERE vend_id = 'DLL01' AND prod_price <=4; -- 因为只有一个AND子句,最多有两个过滤条件,可以增加多个过滤条件,每个条件间

基于Spark MLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统

基于Spark MLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统 又好一阵子没有写文章了,阿弥陀佛...最近项目中要做理财推荐,所以,回过头来回顾一下协同过滤算法在推荐系统中的应用. 说到推荐系统,大家可能立马会想到协同过滤算法.本文基于Spark MLlib平台实现一个向用户推荐电影的简单应用.其中,主要包括三部分内容: 协同过滤算法概述 基于模型的协同过滤应用---电影推荐 实时推荐架构分析     一.协同过滤算法概述 本人对算法的研究,目前还不是很深入,这里简单的介绍下其工作原理. 通常,

Falsy Bouncer(过滤数组假值)

Falsy Bouncer 过滤数组假值 (真假美猴王) 删除数组中的所有假值. 在JavaScript中,假值有false.null.0."".undefined 和 NaN. function bouncer(arr) { // 请把你的代码写在这里 return arr.filter(function(a){ return !!a; }); } bouncer([false, null, 0, NaN, undefined, ""]); 本来也不会,参考了别人