Sql 学习查询多种条件（记录自己常用一些方法，本人学习用）
- 根据 PROCDEFID 对表 BO_ACT_MPDL_PROCESS 最后就行查重 查出多余重复的数据
- 1、in和exists
- 方式二：遍历使用
- 2、not in 和not exists
- 4.exists防止插入重复记录
- 5.关于exists更多说明
- 文章 书本笔记
关联查询 查询BO_ACT_MPDL_PROCESS的appid为cwgj时候WFC_PROCESS 的ID,和BO_ACT_MPDL_PROCESS的bindid相等的数据
select * from WFC_PROCESS w where EXISTS (select 1 from BO_ACT_MPDL_PROCESS where appid='com.awspaas.user.apps.cwgl' and bindid=w.id)查询appid 为cwgl的数据
select * from BO_ACT_MPDL_PROCESS where appid='com.awspaas.user.apps.cwgl'查询a.appid不在 BO_ACT_DICT_KV_ITEM.CNNAME中的数据
SELECT * FROM BO_ACT_MPDL_PROCESS as a WHERE a.appid NOT IN (SELECT CNNAME FROM BO_ACT_DICT_KV_ITEM);根据 PROCDEFID 对表 BO_ACT_MPDL_PROCESS 最后就行查重 查出多余重复的数据
select * from BO_ACT_MPDL_PROCESS
where PROCDEFID in (select PROCDEFID from BO_ACT_MPDL_PROCESS group by PROCDEFID having count(PROCDEFID) > 1);删除重复的数据 BO_ACT_MPDL_PROCESS表名 PROCDEFID查出多出字段为唯一 id为最小的保存的数据
–删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（id）来判断，只留有rowid最小的记录
delete from BO_ACT_MPDL_PROCESS
where PROCDEFID in (select PROCDEFID from BO_ACT_MPDL_PROCESS group by PROCDEFID having count(PROCDEFID) > 1)
and id not in (select min(id) from BO_ACT_MPDL_PROCESS group by PROCDEFID having count(PROCDEFID)>1)查询多个字段关联的数据 查重
SELECT
a.*
FROM
BO_ACT_MPDL_TASK a,
( SELECT PROCDEFID, TASKID FROM BO_ACT_MPDL_TASK GROUP BY PROCDEFID, TASKID HAVING COUNT ( 1 ) > 1 ) AS b
WHERE
a.PROCDEFID= b.PROCDEFID
AND a.PROCDEFID= b.PROCDEFID查出重复的数据 然后把重复得数据展示下 重复的展示的时候只展示一个
SELECT
a.*
FROM
BO_ACT_MPDL_TASK a,
( SELECT PROCDEFID, TASKID FROM BO_ACT_MPDL_TASK GROUP BY PROCDEFID, TASKID HAVING COUNT ( 1 ) > 1 ) AS b
WHERE
a.PROCDEFID= b.PROCDEFID
AND a.TASKID= b.TASKID删除表 BO_ACT_MPDL_TASK 中字段 A、B、C 同时重复的数据，并保留一条
–删除重复记录(保留最新记录)
DELETE FROM BO_ACT_MPDL_TASK
WHERE EXISTS
(
SELECT * FROM (
SELECT
MAX(ID) ID,
PROCDEFID,TASKID,NAME
FROM BO_ACT_MPDL_TASK
GROUP BY PROCDEFID,TASKID,NAME
HAVING COUNT(1)>1) T
WHERE BO_ACT_MPDL_TASK.PROCDEFID=T.PROCDEFID
AND BO_ACT_MPDL_TASK.TASKID=T.TASKID
AND BO_ACT_MPDL_TASK.NAME=T.NAME
AND BO_ACT_MPDL_TASK.ID<T.ID
)Convert(decimal(18,1) 保留一位 sumtime的和除counttimes sum和（数据和）
SELECT Convert(decimal(18,1),sum(sumtime)/sum(counttimes)) FROM BO_EU_BPA_F_T_TGET_SUBTOTAL_M WHERE TARGETS='zhangxiang' AND Y='2022' AND M='04'top 10 前10条所有的数据
select top 10 * from WFC_TASK;找到唯一的数据且不为空不重复
SELECT DISTINCT(EXT4) FROM ORGDEPARTMENT WHERE ISNULL(EXT4,'')<>'';查到关联条件数据
查询
SELECT *
FROM WFC_TASK
WHERE WFC_TASK.TASKTITLE='-[百思得发票申请][]'
AND EXISTS (SELECT 1 FROM WFC_PROCESS WHERE WFC_TASK.PROCESSINSTID = WFC_PROCESS.ID );
删除
DELETE
FROM WFC_TASK, WFC_PROCESS
WHERE WFC_TASK.TASKTITLE='填报88888888'
and WFC_TASK.PROCESSINSTID = WFC_PROCESS.ID查询WFC_TASK 包含【】- 并且长度小于15的数据
SELECT * FROM WFC_TASK WHERE CHARINDEX ('[]',TASKTITLE)>0 and CHARINDEX ('-',TASKTITLE)>0 and len(TASKTITLE)<15–查出TASKTITLE 包含[] 并且第一位是 -
SELECT * FROM WFC_TASK WHERE CHARINDEX('[]',TASKTITLE)>0 and TASKTITLE like'-%'下面对关键字进行详细解读：
1、in和exists
in是把外表和内表作hash(字典集合)连接，而exists是对外表作循环，每次循环再对内表进行查询。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的，如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in。
例如：表A(小表)，表B(大表)
方式一：索引使用
1）select * from A where id in(select id from B) -->效率低，用到了A表上id列的索引
2）select * from A where exists(select id from B where id=A.id) -->效率高，用到了B表上id列的索引
3）select * from B where id in(select id from A) -->效率高，用到了B表上id列的索引
4）select * from B where exists(select id from A where id=B.id) -->效率低，用到了A表上id列的索引方式二：遍历使用
1）in()只执行一次，它查出B表中的所有id字段并缓存起来。然后检查A表的id是否与B表中的id相等，如果相等则将A表的记录加入结果集中，直到遍历完A表的所有记录。
它的查询过程类似于以下代码的执行过程：
List resultSet = {};
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);
for(int i=0;i<A.length;i++) {
for(int j=0;j<B.length;j++) {
if(A[i].id==B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
return resultSet;可以看出，当B表数据较大时不适合使用in()，因为它会把B表数据全部遍历一次。
如：A表有10000条记录，B表有1000000条记录，那么最多有可能遍历10000*1000000次，效率很差。
如：A表有10000条记录，B表有100条记录，那么最多有可能遍历10000*100次，遍历次数大大减少，效率大大提升。
结论：in()适合B表比A表数据小的情况
2）exists()会执行A.length次，它并不缓存exists()结果集，因为exists()结果集的内容并不重要，重要的是其内查询语句的结果集空或者非空，空则返回false，非空则返回true。
它的查询过程类似于以下代码的执行过程：
List resultSet={};
Array A=(select * from A);
for(int i=0;i<A.length;i++) {
if(exists(A[i].id) { //执行select id from B where B.id=A.id是否有记录返回
resultSet.add(A[i]);
}
}
return resultSet;当B表比A表数据大时适合使用exists()，因为它没有那么多遍历操作，只需要再执行一次查询就行。
如：A表有10000条记录，B表有1000000条记录，那么exists()会执行10000次去判断A表中的id是否与B表中的id相等。
如：A表有10000条记录，B表有100000000条记录，那么exists()还是执行10000次，因为它只执行A.length次，可见B表数据越多，越适合exists()发挥效果。
再如：A表有10000条记录，B表有100条记录，那么exists()还是执行10000次，还不如使用in()遍历10000*100次，因为in()是在内存里遍历比较，而exists()需要查询数据库，我们都知道查询数据库所消耗的性能更高，而内存比较很快。
结论：exists()适合B表比A表数据大的情况。
当A表数据与B表数据一样大时，in与exists效率差不多，可任选一个使用。
2、not in 和not exists
not in 逻辑上不完全等同于not exists，如果你误用了not in，小心你的程序存在致命的bug。
请看下面的例子：
create table A1 (c1 int,c2 int);
create table A2 (c1 int,c2 int);
insert into A1 values(1,2);
insert into A1 values(1,3);
insert into A2 values(1,2);
insert into A2 values(1,null);
select * from A1 where c2 not in(select c2 from A2); -->执行结果：无（null）
select * from A1 where not exists(select c2 from A2 where A2.c2=A1.c2); -->执行结果：1 3
正如所看到的，not in出现了不期望的结果集，存在逻辑错误。使用not in(它会调用子查询)，而使用not exists（它会调用关联子查询）。如果子查询中返回的任意一条记录含有空值，则查询将不返回任何记录。如果子查询字段有非空限制，这时可以使用not in。
如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。
3、in 和 等于号（=）
select name from employee where name in('张三','李四','王五');
与
select name from employee where name='张三' or name='李四' or name='王五';
的结果是相同的。
4.exists防止插入重复记录
有时需要插入非重复记录，在Mysql中可以使用ignore关键字来忽略已有记录，但是其只能通过主键忽略，不能根据自定义条件忽略。
其语法为：insert ignore into tableName (column1,column2,……) values (value1,value2,……);但是其他数据库不一定提供类似ignore关键字，所以可以使用exists条件句防止插入重复记录。
insert into A (name,age) select name,age from B where not exists (select 1 from A where A.id=B.id);5.关于exists更多说明
exists用于检查子查询返回的结果集是否为空，该子查询实际上并不返回任何数据，而是返回值true或false。
语法： exists subQuery
参数： subQuery 是一个受限的 select 语句 (不允许有 compute 子句和 into 关键字)。
结果类型： boolean 如果子查询包含行，则返回 true ，否则返回 false 。
结论：select * from A where exists (select 1 from B where A.id=B.id);
一种通俗的可以理解为：将外查询表的每一行，代入内查询作为检验，如果内查询返回的结果集非空，则exists子句返回true，这一行方可作为外查询的结果行，否则不能作为结果。
--------以上sql内容根据网上提供的资料整理出的结果，均适用与Mysql、Sql
文章 书本笔记
摘录自身边朋友
