select openid, nickName, avatarUrl, total_score from users order by total_score desc limit 50 offset 0`

时间: 2024-02-16 11:01:58 浏览: 17
这似乎是一个 SQL 查询语句,它的功能是从名为 "users" 的数据表中选择 "openid","nickName","avatarUrl" 和 "total_score" 这四个列,并按照 "total_score" 列的降序排列,限制结果集的行数为 50,从第一行开始偏移 0 行。这个查询可能用于获取排名前 50 名用户的信息。
相关问题

你是一个软件测试人员,这段sql解释一下:select t1.shopid,ordStartDate,ordEndDate,userLogAcct,parentOrdId 订单号,ordStatus 订单状态, t1.skuId,category 产品线,goodsQtty 订单数量,ordAmt 订单金额 from jd_order_syn.bd_order_base_info_1000001782 t1 LEFT JOIN jd_order_syn.bd_sku_info_haier skuINFO on skuINFO.skuId = t1.skuId where parentOrdId in ( SELECT DISTINCT parentOrdId from jd_order_syn.bd_order_base_info_1000001782 where userLogAcct = 'LKaNtzHCSH8TBVRjltRatNWfR2Oa5VzTrnFncdL6q5M' and SUBSTRING(ordEndDate,1,10) = '2023-02-21' GROUP BY parentOrdId ) and t1.userLogAcct not in (SELECT openId from jd_order_syn.bd_crm_haier_check_pin_record) -- 剔除人员 and t1.skuId not in (select skuId from jd_order_syn.bd_crm_haier_package_exclusion_sku_info) -- 剔除sku -- and t1.parentOrdId not in (SELECT from jd_cjwxbrand.bd_crm_haier_package_point_send_record) -- 剔除已发放订单 ORDER BY parentOrdId,ordStartDate

这是一条 SQL 查询语句,通过连接表 jd_order_syn.bd_order_base_info_1000001782 和 jd_order_syn.bd_sku_info_haier,获取某个用户在指定日期内下单的所有订单及相关信息。其中,parentOrdId 指订单号,ordStatus 指订单状态,skuId 指产品 SKU 编号,category 指产品线,goodsQtty 指订单数量,ordAmt 指订单金额。同时,该语句剔除了一些已发放订单和特定人员和产品。

可以通过openId和session_key拿到用户信息码

是的,通过 OpenID 和 Session Key 可以获取用户的信息。OpenID 是用户在微信中的唯一标识符,而 Session Key 则是用户与小程序之间建立会话的密钥。通过调用微信接口,可以传入 OpenID 和 Session Key,获取用户的基本信息,例如昵称、头像等。需要注意的是,为了保护用户的隐私,获取用户信息需要用户授权。

相关推荐

select a.*, b.name activityName, c.name productName, c.member_max memberMax, d.status as complete, group_concat(if(e.face_value is null, "", e.face_value) separator "\n") as rewardAmount, group_concat(if(e.coupon_code is null, "", e.coupon_code ) separator "\n") as couponCode , group_concat(if(e.coupon_id is null, "", e.coupon_id) separator "\n") as caId from marketing_group_tool_group_member a left join marketing_group_tool_group_info d on a.group_id = d.id left join marketing_group_tool_activity b on a.activity_id = b.activity_id left join marketing_group_tool_product_base c on a.product_id = c.product_id left join marketing_group_tool_send_coupon_record e on (a.group_id = e.group_id and a.card_no = e.card_no) left join wx_recommend_organization organization on b.organization_id = organization.id where ((organization.tree_id between 2002000000000000 and 2002999999999999) or (organization.tree_id between 1000000000000000 and 1999999999999999) or (organization.tree_id between 2000000000000000 and 2999999999999999) or (organization.tree_id between 3000000000000000 and 3999999999999999) or (organization.tree_id between 4000000000000000 and 4999999999999999) or (organization.tree_id between 6000000000000000 and 6999999999999999) or (organization.tree_id between 5000000000000000 and 5999999999999999) or (organization.tree_id between 10000000000000000 and 10999999999999999) or (organization.tree_id between 8000000000000000 and 8999999999999999) or (organization.tree_id between 9000000000000000 and 9999999999999999) or (organization.tree_id between 11000000000000000 and 11999999999999999) or (organization.tree_id between 12000000000000000 and 12999999999999999) or (organization.tree_id between 13000000000000000 and 13999999999999999) or (organization.tree_id between 14000000000000000 and 14999999999999999) or (organization.tree_id between 15000000000000000 and 15999999999999999) or (organization.tree_id between 16000000000000000 and 16999999999999999) or (organization.tree_id between 17000000000000000 and 17999999999999999) ) and 1 = 1 group by a.id, a.activity_id , a.group_id , a.product_id , a.activity_referral_code, a.product_referral_code , a.openid , a.unionid , a.nickname , a.head_img , a.mobile , a.is_sub_buy , a.is_sub_progress , a.is_sub_success , a.sort , a.card_no , a.create_time , a.is_received_notice , a.is_received_progress , a.is_received_success , b.name, c.name, c.member_max , d.status order by a.id desc limit 0,20;

最新推荐

recommend-type

软考-考生常见操作说明-202405101400-纯图版.pdf

软考官网--2024常见操作说明:包括如何绘制网络图、UML图、表格等 模拟作答系统是计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试的电子化考试系统界面、作答过程的仿真系统,为各级别、各资格涉及输入和页面显示的部分题型提供体验性练习。
recommend-type

setuptools-34.0.3.zip

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

基于遗传优化GA的三目标优化仿真【包括程序,注释,操作步骤】

1.版本:matlab2022A。 2.包含:程序,中文注释,仿真操作步骤(使用windows media player播放)。 3.领域:遗传优化 4.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《基于遗传优化GA的三目标优化仿真》 5.内容:基于遗传优化GA的三目标优化仿真。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索优化方法,广泛应用于解决复杂优化问题,包括具有多个目标的优化问题,即多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA)。在这里,将三个目标函数进行统一的编码,通过单目标遗传优化的方式,同步求解三个目标函数的最优值。 6.注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径,必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
recommend-type

基于单通道脑电信号的自动睡眠分期研究.zip

本项目使用了Sleep-EDF公开数据集的SC数据进行实验,一共153条整晚的睡眠记录,使用Fpz-Cz通道,采样频率为100Hz 整套代码写的较为简洁,而且有添加相应的注释,因此进行分享,而且不仅仅说是睡眠分期,也可以作为学习如何使用神经网络去进行时序数据分类问题的一个入门项目,包括怎么用GRU、LSTM和Attention这些经典网络结构。 网络结构(具体可查看network.py文件): 网络整体结构类似于TinySleepNet,对RNN部分进行了修改,增加了双向RNN、GRU、Attention等网络结构,可根据参数进行调整选择。 定义了seq_len参数,可以更灵活地调整batch_size与seq_len。 数据集加载(具体可查看dataset.py文件) 直接继承自torch的Dataset,并定义了seq_len和shuffle_seed,方便调整输入,并复现实验。 训练(具体可查看train.py文件):
recommend-type

setuptools-27.3.1.tar.gz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。