# SQL Server 累加 — 理论与实践
在数据库的各种运算中，累加（Cumulative Sum）是一个非常常见且有用的概念。它可以帮助我们在数据分析中计算每个数据点到当前的总和，往往被用在报表、数据分析和数据可视化中。本文将通过代码示例阐述如何在 SQL Server 中实现累加，以及如何对结果进行可视化展示。
## 一、累加的基本概念
累加就是把一系列数值累加到一个总和中。例如，
原创
2024-10-25 03:35:52
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SQL 是描述性语言？ 我们在学习 SQL 时，常常会看到这样的论调：SQL 是一种描述性语言，你只需要告诉它要做什么，而不需要告诉它怎么做，它会自己找到实现方法。也就是说，你要只用它描述任务目标，而不需要说明计算过程，这和传统的过程式语言有本质的差别。真是这样的吗？试一个例子，我们用 SQL 来查询员工中中国男性的数量，写出来是这样：SELECT COUNT(*) FROM 员工表
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2024-09-29 20:39:53
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对于生产环境的图数据库选型，图查询语言一直是用户首要考虑的问题之一。一些考虑因素包括但不限于易用性、表达性和与ISO 标准的一致性。当谈到将图数据库投入生产时，我们的经验表明，足够的表达能力是首位的。在之前的博客中，我们剖析了累加器的基本语义和使用模式。我们得到了很多反馈。最常见的问题之一是，累加器是否可以实现在 SQL 中 GROUP BY聚合操作？答案是可以的，不仅如此，通过累加器甚至可以实现
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2023-08-25 23:06:36
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文章目录1. 前言2. 常见题型3. 前置准备3.1 表DDL3.2 mock数据3.3 同步到表4. 面试案例4.1 需求4.2 答题step 1 求每月每个用户写的代码量step 2 自己关联自己找出比自己小的月份记录step3 累计比自己小的月份4.3 其他解法4.3.1 开窗函数法拓展 1. 前言在如今的程序员面试过程中,考察SQL部分能力,虽不是难点,但几乎是必考. 为检查思路盲点,避
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2023-09-02 02:08:45
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我们做软件开发的，大部分人都离不开跟数据库打交道，特别是erp开发的，跟数据库打交道更是频繁，存储过程动不动就是上千行，如果数据量大，人员流动大，那么我么还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗?那么还能保证下一个人能看懂我么的存储过程吗?那么我结合公司平时的培训和平时个人工作经验和大家分享一下，希望对大家有帮助。要知道sql语句，我想我们有必要知道sqlserver查询分析器怎么执行我么sql语句
select *, (select sum(planmoney) as pl from table as inn where project_id = table.project_id and inn.date <= table.date) as plan_total, (select sum(actualmoney) as act from table as inn where proje
原创
2023-01-09 17:38:03
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在本博文中，我将描述如何在MongoDB中进行计算累加的封装，并将其转化为SQL查询。这一过程不仅涉及到数据的逻辑组织，还需要掌握MongoDB的执行效率和查询优化。
## 协议背景
在大数据时代，关系型数据库和非关系型数据库并存，MongoDB作为一种流行的非关系型数据库，其灵活性和可扩展性使其在快速发展的现代应用中占据重要地位。左侧的关系图展示了MongoDB与SQL关系数据库之间的主要区
今天看到一篇帖子中有这样一个题目 表形式如下： Year      Salary 2000        1000 2001        2000 2002  
原创
2012-05-14 22:17:49
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比如有这样一个需求，一张表格（User_Salary）包含每个人（UserName）每个月份（Month）发的薪水（Salary）求这样一个结果集：每个人每月所发薪水及累计所得薪水和，如下表UserNameMonthSalaryAAA2010/121000AAA2011/012000AAA2011/023000BBB2010/122000BBB2011/012500BBB2011/022500结果
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2023-08-01 15:14:43
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函数
stuff(param1, startIndex, length, param2)函数说明将param1中自startIndex(SQL中都是从1开始，而非0)起，删除length个字符，然后用param2替换删掉的字符。例子
我有个#tmp1 的表，内容为
执行下面语句
SELECT PRODID,KTL_CustRef, PO = stuff ((SELECT ' ' + PO FR
原创
2021-10-22 09:23:49
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# SQL Server中的累加与合计操作
在SQL Server中，我们经常需要对数据进行累加和合计操作。累加是指逐行累积计算某个数值的总和，而合计则是指对某一列数据进行汇总计算。本文将介绍如何在SQL Server中实现累加和合计操作，并提供相应的代码示例。
## 累加操作
在SQL Server中实现累加操作通常需要使用窗口函数。窗口函数可以对查询结果集进行排序、分组和分析，其中SUM
原创
2024-05-16 07:45:21
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## 用Flink SQL实现实时累加并将结果存入MySQL
### 介绍
在实时数据处理领域，Apache Flink作为一种流式计算引擎，提供了强大的功能和性能。其中，Flink SQL作为Flink的SQL查询引擎，使得用户可以使用SQL语言来进行流式计算。本文将介绍如何使用Flink SQL实现实时数据的累加，并将结果存入MySQL数据库。
### 准备工作
在开始之前，需要确保已
原创
2024-06-30 05:00:34
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Flink SQL & Table简单实例简介pom依赖数据源流源码数据源流源码FlinkSQL处理代码OutputSelector处理解析表数据转流数据toRetractStream实现效果附录问题描述问题现象原因解决方案SQL DDL/DML 简介与传统的SQL查询相比，FlinkSQL是动态表查询，SQL不会中止，会不断的执行；Kafka数据不断的被注入到动态表中，FlinkSQL
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2023-10-23 19:39:27
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# SQL Server累加到当前行
在SQL Server中，我们经常需要对数据进行累加操作，特别是在处理时间序列数据或者计算累积值时。本文将介绍如何使用SQL Server实现累加到当前行的功能，并提供代码示例。
## 什么是累加到当前行？
累加到当前行是指在一个数据集中，每一行的值都是前面所有行的值的累加和。例如，我们有一个包含销售数据的表，每行表示一个销售记录，其中包含销售日期和销售
原创
2023-10-19 12:12:03
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# SQL Server 累加多个字段的方法
在数据处理的过程中，我们常常需要对多个字段进行累加操作。在 SQL Server 中，你可以通过简单的 SQL 查询来实现这一目标。本文将通过一步步的流程教学，带你了解如何在 SQL Server 中实现多个字段的累加。
### 流程概述
下面是实现 SQL Server 累加多个字段的基本步骤：
| 步骤 | 描述
通常，你需要获得当前日期和计算一些其他的日期，例如，你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。你们大部分人大概都知道怎样把日期进行分割（年、月、日等），然后仅仅用分割出来的年、月、日等放在几个函数中计算出自己所需要的日期！在这篇文章里，我将告诉你如何使用DATEADD和DATEDIFF函数来计算出在你的程序中可能你要用到的一些不同日期。
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目录基于 RBO 的优化谓词下推（Predicate Pushdown）具体代码列剪裁（Column Pruning）常量替换（Constant Folding）基于 CBO 的优化Statistics 收集具体代码使用 CBO广播 JoinSMB Join Spark SQL核心是Catalyst, Catalyst执行流程主要分4个阶段, 语句解析, 逻辑计划与优化, 物理计划与优化, 代
Hive 不是一个引擎，它的框架使用MapReduce、TeZ 或者Spark 引擎去执行查询，而且它并不运行SQL，而是HiveQL，一种类似SQL 的语言，非常接近SQL。“SQL-in-Hadoop” 也不适用，虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop，但是Spark、Drill、HAWQ 和Presto 还可以和各种其他的数据存储系统配合使用。不像关系型数据库，SQL 引擎独立于
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2023-07-13 11:21:14
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一、基本的Select 操作语法SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list [HAVING condition]][ CLUSTER BY col_list | [DI
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2023-07-12 12:10:51
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8个值得关注的SQL-on-Hadoop框架 数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标自然就是能够在Hadoop上使用SQL。这些工具有些只是在MapReduce之上做了简单的包装，有些则是在HDFS之上实现了完整的数据仓库，而有些则介于这两者之间。这样的工具有很多，来自于Shoutlet的软件开发工程师Matthew Rathbone最近发表了一篇文章，他列举了一些常用的工具并对各个工具
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2023-12-28 22:58:08
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