select p1.pro_c_id, p2.pro_c_id, count(*) as total_count from property as p1 inner join property as p2 on p1.pro_pif_id = p2.pro_pif_id where p1.pro_type = 1 and p2.pro_type = 1 and p1.pro_c_id <> p2.pro_c_id group by p1.pro_c_id, p2.pro_c_id having count(*) >= 2 order by p1.pro_c_id;

这段代码是一个 SQL 查询语句，用于从 property 表中查询具有相同属性值的不同 pro_c_id 的组合，并计算每个组合中的记录总数。具体来说，这个查询使用了内连接（inner join）的方式将 property 表自身连接了两次，从而将具有相同 pro_pif_id 的记录组合在一起。同时，查询还使用了 where 子句和 and 运算符来筛选出 pro_type 等于 1 的记录，并且 pro_c_id 不相等的记录。最后，查询使用了 group by 子句和 having 子句来对 pro_c_id 和 pro_pif_id 进行分组，并筛选出记录总数大于等于 2 的组合。最终，查询将结果按照 p1.pro_c_id 的升序排序，并返回每个组合的 p1.pro_c_id、p2.pro_c_id 和记录总数。

相关问题

SELECT c.movie_category, COUNT(m.movie_id) as total_movies什么意思

这是一个 SQL 查询语句，它的作用是统计每个电影分类下的电影总数。具体解释如下：

- `SELECT` 表示要选择的数据列。
- `c.movie_category` 表示选择电影分类列。
- `COUNT(m.movie_id)` 表示统计每个电影分类下的电影数量，`m.movie_id` 是电影表中的电影 ID 列。
- `as` 是起别名的关键字，将 `COUNT(m.movie_id)` 统计结果的列命名为 `total_movies`。
- 最后，该查询语句返回一个结果集，包含每个电影分类和该分类下的电影总数。

select * from ( select *, rank() over(partition by pac order by common desc,pbc asc) as crank from ( select distinct t1.pro_c_id as pac, t2.pro_c_id as pbc, count(t2.pro_c_id) as common from property as t1 join ( select distinct pro_c_id, pro_pif_id from property where pro_type = 1 )as t2 on t2.pro_pif_id = t1.pro_pif_id where pro_type = 1 and t2.pro_c_id <> t1.pro_c_id group by t1.pro_c_id, t2.pro_c_id ) as t3 ) as t4 where crank <3

这是一个SQL语句，用于查询拥有相同产品的公司，并找出其中拥有相同产品数量前两名的公司组合。具体的查询条件是：

首先从属性表中选择属性类型为1的记录，并根据产品ID（pro_pif_id）和公司ID（pro_c_id）进行去重，将结果作为t1表。

然后从t1表中选择公司ID和产品ID，并根据产品ID进行去重，将结果作为t2表。

接下来将t1表和t2表进行join操作，条件是t2表中的产品ID等于t1表中的产品ID，并且t2表中的公司ID不等于t1表中的公司ID。然后根据t1表中的公司ID和t2表中的公司ID进行分组，并计算它们拥有的相同产品数量，将结果作为t3表。

在t3表中，按照拥有相同产品数量从大到小排序，并且如果数量相同，则按照公司ID从小到大排序，最终计算每个公司排名值，将结果作为t4表。

最后在t4表中，选择排名值小于2的记录，并返回公司ID、共同产品数量以及它们的排名值。