select nvc_name,i_cp_identifier,rank()over(partition by nvc_name order by i_cp_identifier)as 名字排序 from t_contact_person group by nvc_name,i_cp_identifier;在这个SQL语句中,怎么编写SQL:进一步找到名字排序=1的内容?
时间: 2023-08-24 11:05:10 浏览: 37
可以在原有 SQL 语句的基础上添加一个外层 SELECT,使用 WHERE 子句筛选出排名为 1 的记录,如下所示:
```
SELECT nvc_name, i_cp_identifier, 名字排序
FROM (
SELECT nvc_name, i_cp_identifier, RANK() OVER (PARTITION BY nvc_name ORDER BY i_cp_identifier) AS 名字排序
FROM t_contact_person
GROUP BY nvc_name, i_cp_identifier
) AS t
WHERE 名字排序 = 1;
```
在这个 SQL 语句中,外层 SELECT 语句选择了第一层查询结果中的 nvc_name、i_cp_identifier 和 名字排序 三个字段,其中 名字排序 是第一层查询结果中计算出的字段。第一层查询语句与你给出的 SQL 语句相同,使用 RANK() OVER (PARTITION BY nvc_name ORDER BY i_cp_identifier) AS 名字排序 计算出每个 nvc_name 分组中 i_cp_identifier 的排名。最后,WHERE 子句选择了排名为 1 的记录。
相关问题
user_info.insert (i_ui_identifier,nvc_user_name,nvc_company,nvc_phone) VALUES (%s,%s,%s,%s)",(i_ui_identifier,nvc_user_name,nvc_company,nvc_phone)这样写python代码,对吗?如何修改
这段代码是SQL语句,不是Python代码。如果你要在Python中执行这个SQL语句,可以使用Python中的数据库操作模块,如pymysql、sqlite3、psycopg2等。以pymysql为例,代码可以写成:
```python
import pymysql
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', db='database')
cursor = connection.cursor()
i_ui_identifier = 1
nvc_user_name = 'John'
nvc_company = 'ABC Company'
nvc_phone = '1234567890'
sql = "INSERT INTO user_info (i_ui_identifier, nvc_user_name, nvc_company, nvc_phone) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
values = (i_ui_identifier, nvc_user_name, nvc_company, nvc_phone)
cursor.execute(sql, values)
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()
```
这样就可以成功向数据库中插入一条数据了。如果你要修改这段代码,可以根据你的需求修改变量的值和SQL语句。
sql_query = "SELECT i_ui_identifier,nvc_user_name FROM t_user_info" sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn)这是什么意思
这段代码是在使用 Python 从 SQL Server 数据库中读取数据。具体来说:
- `sql_query` 是 SQL 查询语句,用于从数据库表 `t_user_info` 中选择 `i_ui_identifier` 和 `nvc_user_name` 两列数据。
- `sqlserver_conn` 是连接 SQL Server 数据库的连接对象。需要首先使用类似 `pyodbc` 等库建立连接并授权认证。
- `pd.read_sql` 是 Pandas 库中的一个函数,用于将 SQL 查询结果转化为 Pandas DataFrame 格式的数据。在这里,它接收两个参数:第一个参数是 SQL 查询语句,第二个参数是连接 SQL Server 数据库的连接对象。
最终,`sql_server_df` 就是一个 Pandas DataFrame,它包含了从 SQL Server 中查询到的 `t_user_info` 表中的 `i_ui_identifier` 和 `nvc_user_name` 两列数据。