sql中的简单函数都有哪些

在SQL中，常见的简单函数包括：

1. COUNT()：返回查询结果集中行的数量。
2. SUM()：返回查询结果集中指定列的总和。
3. AVG()：返回查询结果集中指定列的平均值。
4. MAX()：返回查询结果集中指定列的最大值。
5. MIN()：返回查询结果集中指定列的最小值。
6. ROUND()：返回指定数字的四舍五入值。
7. CONCAT()：用于将两个或多个字符串连接起来。
8. SUBSTR()：用于提取字符串中的子串。
9. UPPER()：将字符串转换为大写。
10. LOWER()：将字符串转换为小写。

还有很多其他的简单函数，不同的数据库系统可能会支持不同的函数。

相关问题

在SQL注入中不会被过滤的函数有哪些

在 SQL 注入中可能不会被过滤的函数取决于具体的 SQL 数据库和应用程序的配置。以下是一些常见的可能不会被过滤的函数:

1. UNION SELECT: UNION SELECT 是一种常用的 SQL 注入技术，用于将多个 SELECT 语句的结果合并在一起。它可以用于绕过一些简单的过滤机制。

2. SUBSTRING: SUBSTRING 函数用于提取字符串的一部分。在注入攻击中，可以通过 SUBSTRING 函数来逐个提取敏感数据。

3. CONCAT: CONCAT 函数用于将多个字符串连接在一起。在注入攻击中，可以使用 CONCAT 函数来构造恶意的 SQL 查询。

4. VERSION: VERSION 函数用于获取数据库的版本信息。攻击者可以利用这个函数来了解数据库的类型和版本，从而更好地针对漏洞进行注入攻击。

5. DATABASE: DATABASE 函数用于获取当前使用的数据库的名称。攻击者可以使用它来确定正在使用的数据库，从而更好地针对注入攻击进行定制。

请注意，这些函数只是一些常见的例子，并不是绝对的规则。具体的数据库和应用程序可能会有不同的配置和过滤机制，因此不能仅仅依赖于这些函数来进行 SQL 注入攻击。在编写应用程序时，务必采取正确的防御措施，如使用参数化查询或使用预编译语句来防止 SQL 注入攻击。

hivesql中排序函数

在HiveSQL中，有几个常用的排序函数，包括rank、dense_rank和row_number。这些函数可以用来对查询结果进行排序和生成序号。

rank函数是对查询结果进行排名，考虑over子句中排序字段值相同的情况。如果使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个。rank函数的使用方法与row_number函数完全相同。例如，可以使用以下语句在HiveSQL中使用rank函数来生成序号：

SELECT RANK() OVER (ORDER BY column_name) AS rank, *
FROM table_name;

dense_rank函数与rank函数类似，但在生成序号时是连续的。当出现相同排名时，dense_rank函数不会跳过相同排名号，而是紧接上一次的rank值。在各个分组内，rank()是跳跃排序，有两个第一名时接下来就是第四名，dense_rank()是连续排序，有两个第一名时仍然跟着第二名。可以使用以下语句在HiveSQL中使用dense_rank函数来生成序号：

SELECT DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column_name) AS dense_rank, *
FROM table_name;

row_number函数是最简单的排序函数，它为每一行生成一个唯一的序号，不考虑排序字段值相同的情况。可以使用以下语句在HiveSQL中使用row_number函数来生成序号：

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name) AS row_number, *
FROM table_name;

以上是HiveSQL中常用的排序函数的用法。根据具体的需求，可以选择合适的函数来生成序号。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【数据库】HIVE SQL几种排序函数（ROW_NUMBER&RANK&DENSE_RANK）](https://blog.csdn.net/Jarry_cm/article/details/81904294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数据分析EPHS(11)-详解Hive中的排序函数](https://blog.csdn.net/abcdefg90876/article/details/105085553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]