解读下这段sqlselect region_code,count(*) from ( select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_gy.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_zy.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_lps.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_ga.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_as.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_bjs.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_trs.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_qn.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_qxn.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' union all select substr(region_code,0,6) region_code,receive_number from tysl_qdn.accept_business_index where receive_time between to_date('2023/5/1','yyyy/mm/dd') and to_date('2023/6/1','yyyy/mm/dd') and state !='90' )group by region_code order by region_code

时间: 2024-02-05 08:04:43 浏览: 18
这段 SQL 查询语句的作用是统计从 2023 年 5 月 1 日到 2023 年 6 月 1 日之间,多个表中的业务接收数量,并按照地区代码进行分组并排序。具体的解读如下: 首先,使用 union all 连接多个表中符合条件的数据,这些表分别是 tysl.accept_business_index、tysl_gy.accept_business_index、tysl_zy.accept_business_index、tysl_lps.accept_business_index、tysl_ga.accept_business_index、tysl_as.accept_business_index、tysl_bjs.accept_business_index、tysl_trs.accept_business_index、tysl_qn.accept_business_index、tysl_qxn.accept_business_index、tysl_qdn.accept_business_index。 接着,使用 substr 函数截取 region_code 字段的前六位,然后按照截取后的结果进行分组。 然后,使用 count 函数统计每个地区代码下的业务接收数量。 最后,通过 order by 子句按照地区代码进行排序,得到最终结果。
相关问题

group by SUBSTR(MI_CODE,1,5),''

在您的查询语句中,group by 子句用于按照指定的列或表达式对结果进行分组。在您的情况下,您使用了 SUBSTR(MI_CODE, 1, 5) 对 MI_CODE 字段的前五个字符进行分组。 然而,在 group by 子句中出现了一个空字符串 (''),这是不合法的。group by 子句应该包含要分组的列或表达式。 如果您想要仅按照 MI_CODE 字段的前五个字符进行分组,您可以简单地修改查询语句如下: ```sql SELECT SUBSTR(MI_CODE, 1, 5) AS MI_CODE_PREFIX, SUM(CASE WHEN MI_VALUE IS NULL THEN 1 WHEN MI_VALUE = 'null' THEN 1 ELSE 0 END) AS SL FROM CPM_EM_MNTING_W WHERE GX_TIME >= SYSDATE - 1 GROUP BY SUBSTR(MI_CODE, 1, 5) ``` 在修改后的查询中,我们添加了一个别名为 MI_CODE_PREFIX 的列来存储 MI_CODE 字段的前五个字符。同时,我们按照该列进行分组,并统计满足条件的记录数量。 如果您有任何其他问题,请随时提问。

帮我把以上代码中的org_code字符串长度限制为6

可以使用 MySQL 中的 SUBSTR 函数来截取 org_code 字符串的前 6 个字符,从而实现长度限制为 6 的效果。修改后的 SQL 查询语句如下所示: ``` SELECT SUBSTR(a.org_code, 1, 6) AS org_code, a.belong_org, a.depart_name FROM ( SELECT org_code AS belong_org, org_code, depart_name AS depart_name FROM sys_depart WHERE sys_depart.org_code LIKE CONCAT(#{orgCode}, '%') AND dep_type IN (1, 5) ) a; ``` 其中,SUBSTR 函数的第一个参数是要截取的字符串,第二个参数是起始位置,第三个参数是要截取的长度。这里将 org_code 截取前 6 个字符,并将其别名为 org_code。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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