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时间: 2023-07-21 20:09:39 浏览: 145

实用sql语句：查询结果导出到excel_收缩数据库.doc

实用 SQL 语句：查询结果导出到 Excel 收缩数据库 SQL 语句是数据库管理系统的核心组件之一，能够对数据库进行各种操作，包括查询、插入、更新和删除等。本文将介绍一些实用的 SQL 语句，用于查询结果导出到 Excel、收缩数据库、查看数据库结构等。一、查询结果导出到 Excel 在实际工作中，经常需要将查询结果导出到 Excel，以便于数据分析和报表生成。下面是一个将查询结果导出到 Excel 的 SQL 语句： ``` exec master..xp_cmdshell 'bcp "select * from mydatabase.dbo.mytable" queryout c:\temp.xls -c -q -S "." -U "sa" -P "1"' ``` 这条语句使用 `xp_cmdshell` 扩展存储过程，将查询结果导出到 `c:\temp.xls` 文件中。二、收缩数据库数据库文件的大小会随着数据的增长而增加，影响数据库的性能。下面是一个收缩数据库的 SQL 语句： ``` backup log mydatabase with no_log dbcc shrinkdatabase('mydatabase', 0) ``` 这两个语句首先备份事务日志，然后收缩数据库文件。三、查看数据库结构了解数据库的结构是非常重要的，包括视图、表名、列名和列描述等。下面是一些查看数据库结构的 SQL 语句： ``` -- 查看视图 select text from syscomments where id = object_id('reportsbaseview') -- 查看表名 select * from information_schema.tables where table_name like '%MYTABLE%' -- 查看列名 select * from information_schema.columns where table_name = 'MYTABLE' -- 查看列描述 SELECT * FROM ::fn_listextendedproperty (NULL, 'user', 'dbo', 'table', 'MYTABLE', 'column', default) ``` 这些语句可以查看视图、表名、列名和列描述等信息。四、插入测试记录在测试数据库时，需要插入一些测试记录。下面是一个插入 100 条测试记录的 SQL 语句： ``` declare i int set i = 500 while (i < 600) begin insert into MYTABLE(invitesetid, invitesetno, invitesetname, managerid, projectid, invitesetstatus, projecttypeid) values(i, i, i, '100001', 136, 0, 11) set i = i + 1 end ``` 这条语句使用 while 循环插入 100 条测试记录。五、查询每个表的记录数在了解数据库结构时，需要了解每个表的记录数。下面是一个查询每个表的记录数的 SQL 语句： ``` declare colId varchar(50) DECLARE detailCustom_Cursor CURSOR FOR select top 90 table_name as tableName from information_schema.tables order by tableName OPEN detailCustom_Cursor FETCH NEXT FROM detailCustom_Cursor into colId begin tran t1 declare sql varchar(8000) set sql = '' WHILE FETCH_STATUS = 0 BEGIN if (len(sql) <= 7800) begin set sql = sql + ' select ''' + colId + ''' as tableName, count(*) as data from ' + colId set sql = sql + ' union all ' end FETCH NEXT FROM detailCustom_Cursor into colId END set sql = sql + ' select 1' ``` 这条语句使用游标查询每个表的记录数，并将结果 UNION ALL 在一起。这些 SQL 语句可以满足日常工作中的各种需求，包括查询结果导出到 Excel、收缩数据库、查看数据库结构和插入测试记录等。

这个警告信息是由 Pandas 库提供的，意思是在读取 csv 文件时，第 4 列包含了不同类型的数据，可能是数字也可能是字符串，这可能会导致数据类型不匹配的问题。为了避免这个问题，可以在读取 csv 文件的时候指定数据类型，或者在读取时不对数据类型进行检查，具体可以使用以下方法： 1. 指定数据类型： ``` df = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/all.csv', dtype={'列名': 数据类型}) ``` 2. 不检查数据类型： ``` df = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/all.csv', low_memory=False) ``` 需要注意的是，第一种方式需要知道列名和数据类型的对应关系，而第二种方式可能会消耗更多的内存，所以需要根据实际情况进行选择。

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C:\Users\36485\AppData\Local\Temp\ipykernel_25156\1275910201.py:2: DtypeWarning: Columns (4) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. df = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/all.csv')

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