SELECT* from biz_tt_finance_category where organize_id=1459090536851894273 and del_flag=0 and finance_type="pay" and name="梵思诺”;这SQL错误嘛
时间: 2024-03-08 09:50:23 浏览: 46
这个 SQL 语句也有一个错误,应该将最后一个双引号改成单引号,即 `name='梵思诺'`。同时建议在字符串比较时使用单引号,这是 SQL 语法的要求。正确的 SQL 语句为:
```
SELECT * FROM biz_tt_finance_category WHERE organize_id=1459090536851894273 AND del_flag=0 AND finance_type='pay' AND name='梵思诺';
```
相关问题
SELECT pj.type AS type, count( pj.id ) AS project_count, count( evt.id ) AS alarm_count, ( SELECT count(id) from t_device where type=1) as camera_count, ( SELECT count(id) from t_device where type=2) as ai_box_count, ( SELECT count(id) from t_device where type=3) as radar_count, ( SELECT count(id) from t_device where type=4) as sensor_count, ( SELECT count(evt.id) FROM t_probably where project=pj.id AND status <> 1 and status is not null ORDER BY alarm_time DESC LIMIT 1 ) AS dissipate_event FROM t_project AS pj LEFT JOIN t_device AS dev ON pj.id = dev.project LEFT JOIN t_probably AS evt ON pj.id = evt.project LEFT JOIN t_organize AS org ON pj.organize = org.id ORDER BY pj.type DESC 在这段sql中,为什么project_count的数据和表里数据数量不一致
可能是因为在 JOIN 表时,有些项目(t_project)没有对应的设备(t_device)或报警(t_probably),这些项目在统计 project_count 时会被算作 0,导致最终的 project_count 数量和表中的数据数量不一致。另外,如果在 t_project 表中有重复的 id,也会导致最终的统计结果与表中的数据数量不一致。
select mon,name,avg(days) '人均月活天数' from ( select DATE_FORMAT(l.create_time,'%Y-%m') mon,o.name,l.userid,count(distinct DATE_FORMAT(l.create_time,'%y-%m-%d')) days from sys_log l,sys_user s,basic_tm_organize o,sys_user_depart up ,sys_depart p where l.log_content like '%登录成功%' and s.organize_id = o.id and l.userid = s.username and l.create_time > '2021-11-01 00:00:00' and up.dep_id = p.id and up.user_id = s.id and p.depart_name != '智库事业部' group by DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m'),l.userid,o.name ) z group by mon,name ;请解释一下这段SQL
这段SQL查询的是一个系统的用户活跃度,通过统计每个用户在每个月内的登录天数来计算其活跃度。具体解释如下:
1. 外层查询语句:
```
select mon,name,avg(days) '人均月活天数'
```
查询结果包括三列,分别是月份(mon)、部门名称(name)和人均月活天数(avg(days))。
2. 内层查询语句:
```
select DATE_FORMAT(l.create_time,'%Y-%m') mon,o.name,l.userid,count(distinct DATE_FORMAT(l.create_time,'%y-%m-%d')) days
from sys_log l,sys_user s,basic_tm_organize o,sys_user_depart up ,sys_depart p
where l.log_content like '%登录成功%'
and s.organize_id = o.id
and l.userid = s.username
and l.create_time > '2021-11-01 00:00:00'
and up.dep_id = p.id
and up.user_id = s.id
and p.depart_name != '智库事业部'
group by DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m'),l.userid,o.name
```
这里进行了多表关联查询,包括sys_log、sys_user、basic_tm_organize、sys_user_depart和sys_depart五张表,查询条件为:
- 日志内容包括“登录成功”;
- 用户属于某个组织机构;
- 日志记录的用户ID与用户表中的用户名相同;
- 日志记录时间在2021年11月1日之后;
- 用户所在部门不是“智库事业部”。
查询结果包括四列,分别是月份(mon)、部门名称(name)、用户ID(userid)和该用户在该月内的登录天数(days)。
3. 整个查询语句:
```
select mon,name,avg(days) '人均月活天数' from (内层查询语句) z group by mon,name ;
```
这里使用了内层查询语句作为子查询,然后按照月份和部门名称分组,计算每个部门每个月的人均月活天数。
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