用sql 按照企业类型进行统计数量 并把结果插入建的表格中 按照企业数量进行排序 实时展示排序结果和个数多少

你可以使用以下SQL查询语句来按照企业类型统计数量，并将结果插入到一个表格中：

INSERT INTO result_table (enterprise_type, count)
SELECT enterprise_type, COUNT(*) as count
FROM your_table
GROUP BY enterprise_type
ORDER BY count DESC;

在上述查询语句中，你需要将 `result_table` 替换为你想要插入结果的表格名称，`your_table` 替换为包含企业信息的表格名称，而 `enterprise_type` 是表格中存储企业类型的列名。

这个查询会根据企业类型进行分组，并统计每个类型的数量。然后，将结果按照数量进行降序排序，并将排序后的结果插入到指定的表格中。

要实时展示排序结果和数量，你可以使用编程语言与数据库连接，并定期执行上述查询语句，然后获取并展示最新的排序结果和数量。具体实现方法会根据你使用的编程语言和数据库进行略微调整。

相关问题

有个sql查询需求，字段为varchar类型，要求查询该字段中全是数字并且查询结果按照数字大小排序

你可以使用SQL的通配符和排序功能来实现这个查询需求。以下是一个示例查询语句：

SELECT your_column FROM your_table
WHERE your_column REGEXP '^[0-9]+$'
ORDER BY CAST(your_column AS UNSIGNED);

这个查询语句首先使用正则表达式来匹配只包含数字的字符串。然后，使用`CAST`函数将这些字符串转换为无符号整数，以便按数字大小进行排序。

请确保将`your_table`和`your_column`替换为实际的表名和字段名。这将返回按数字大小排序的结果集。

使用Spark SQL编程实现下面题目，并把结果保存在mysql中。 1. 统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序。

好的，下面是使用Spark SQL编程实现统计各个月份共享单车使用的总数，并将结果保存在MySQL中的代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("BikeSharing").getOrCreate()

# 读取train.csv文件并创建DataFrame对象
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/exam/学号/train.csv")

# 将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型
data = data.withColumn("month", data["datetime"].substr(6, 2).cast("int")).withColumn("count", data["count"].cast("int"))

# 使用Spark SQL进行统计
data.createOrReplaceTempView("bike_sharing")
result = spark.sql("SELECT month, SUM(count) AS total_count FROM bike_sharing GROUP BY month ORDER BY total_count DESC")

# 将结果保存到MySQL中
result.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name").option("dbtable", "table_name").option("user", "username").option("password", "password").save(mode="overwrite")

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

解释一下代码：

首先，我们创建了一个SparkSession对象。然后，使用`read()`方法读取train.csv文件，并创建DataFrame对象。

接下来，我们使用`withColumn()`方法将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型。这里使用了Spark SQL的函数和表达式来进行转换。

然后，我们使用`createOrReplaceTempView()`方法将DataFrame对象注册为一个临时表，以便使用Spark SQL进行统计。在SQL语句中，我们使用`GROUP BY`和`ORDER BY`子句来对数据进行分组和排序。

最后，我们使用`write()`方法将结果保存到MySQL中。需要注意的是，我们需要将MySQL的URL、表名、用户名和密码等信息填写到代码中。在这里，我们假设MySQL的数据库名为`database_name`，表名为`table_name`，用户名为`username`，密码为`password`。如果您的信息不同，请相应地修改代码。

注意：在代码中，我们假设train.csv文件已经上传到了HDFS的`/exam/学号`目录中。如果您的文件上传路径不同，请相应地修改代码。