status_dk in ('PUBLISHED','CONFIRMED') and (ifnull(qty,0) - ifnull(created_delivery_qty,0))>0 and order_type_code!='LargePlannedOrder' and ((exe_sale_order_dtl_b.sale_status_b != 'DELETE' and exe_sale_order_dtl_b.sale_status_b != 'CLOSE') OR exe_sale_order_dtl_b.sale_status_b IS NULL) or ( status_dk in ('PUBLISHED','CONFIRMED') and (ifnull(qty,0) - ifnull(created_delivery_qty,0))>0 and order_type_code!='LargePlannedOrder' and ((exe_sale_order_dtl_b.sale_status_b != 'DELETE' and exe_sale_order_dtl_b.sale_status_b != 'CLOSE') OR exe_sale_order_dtl_b.sale_status_b IS NULL) and customer_code_show like (select POSITION as name from jy_person where id = '${PERSON_ID}') || "%" ) 这个sql的where条件里 "%" 这个是什么作用

在SQL语句中，百分号（%）是一个通配符，用于模糊匹配字符串。在这个特定的SQL语句中，%用于与子查询的结果进行字符串拼接，以实现更精确的匹配条件。

具体来说，这个子查询是：`select POSITION as name from jy_person where id = '${PERSON_ID}'`。它会返回一个名为name的结果集，该结果集包含了满足条件`id = '${PERSON_ID}'`的jy_person表中的POSITION字段的值。

然后，将这个子查询的结果与"%"进行字符串拼接，并将拼接后的字符串用作WHERE条件中的customer_code_show字段的值，以实现更精确的匹配。这样可以根据特定的人员ID来筛选符合条件的数据。

总之，%在这个SQL语句中用于模糊匹配和字符串拼接，以实现更精确的条件筛选。

相关问题

[Errno 2] No such file or directory: 'time_series_covid19_confirmed_global.csv' ​

这个错误通常表示你的代码无法找到名为 "time_series_covid19_confirmed_global.csv" 的文件。请确认该文件是否存在于你的当前工作目录中，或者你是否正确指定了文件路径。你可以使用以下代码检查当前工作目录：

import os
print(os.getcwd())

如果文件不在当前工作目录中，你需要指定正确的文件路径。例如，如果文件在 "data" 文件夹中，你可以使用以下代码指定路径：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/time_series_covid19_confirmed_global.csv')

confirmed_cases <- coronavirus %>% group_by(country) %>% summarize(total_cases = sum(cases)) %>% arrange(desc(total_cases))输出

这段代码是用 R 语言对一个名为 "coronavirus" 的数据集进行处理，首先按照国家对数据进行分组，然后计算每个国家的确诊病例总数，并将结果按照总数降序排列。具体来说，这段代码使用了 %>% 管道符连接了多个函数，其中包括 group_by()、summarize() 和 arrange() 函数。