select子查询的练习题

时间: 2023-10-23 12:12:50 浏览: 53
好的,这是一个关于select子查询的练习题: 假设有一个名为"orders"的表格,其中包含以下列: - order_id (订单ID) - customer_id (客户ID) - order_date (订单日期) - order_total (订单总额) 请写出一条SQL查询语句,找出每个客户的最大订单总额。 答案: ```sql SELECT customer_id, MAX(order_total) AS max_order_total FROM orders GROUP BY customer_id; ``` 解释: 这条SQL语句使用了"GROUP BY"子句,将订单按照客户ID分组。然后使用"MAX"函数找出每个客户的最大订单总额,并将结果命名为"max_order_total"。最后,将结果按照客户ID进行排序。
相关问题

经典51道SQL查询练习题

好的,以下是经典的51道SQL查询练习题: 1. 查询表中所有记录 ``` SELECT * FROM table_name; ``` 2. 查询表中的某些列 ``` SELECT column_name1, column_name2 FROM table_name; ``` 3. 查询表中不重复的某些列 ``` SELECT DISTINCT column_name1, column_name2 FROM table_name; ``` 4. 按条件查询表中的记录 ``` SELECT * FROM table_name WHERE condition; ``` 5. 对查询结果进行排序 ``` SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name; ``` 6. 对查询结果进行倒序排序 ``` SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name DESC; ``` 7. 查询表中前 n 条记录 ``` SELECT * FROM table_name LIMIT n; ``` 8. 查询表中第 m 条到第 n 条记录 ``` SELECT * FROM table_name LIMIT m, n-m+1; ``` 9. 对查询结果进行计数 ``` SELECT COUNT(*) FROM table_name; ``` 10. 对查询结果进行求和 ``` SELECT SUM(column_name) FROM table_name; ``` 11. 对查询结果进行平均值计算 ``` SELECT AVG(column_name) FROM table_name; ``` 12. 对查询结果进行最大值计算 ``` SELECT MAX(column_name) FROM table_name; ``` 13. 对查询结果进行最小值计算 ``` SELECT MIN(column_name) FROM table_name; ``` 14. 对查询结果进行分组计算 ``` SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name; ``` 15. 对查询结果进行分组计算并进行排序 ``` SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name ORDER BY COUNT(*) DESC; ``` 16. 对查询结果进行多条件查询 ``` SELECT * FROM table_name WHERE condition1 AND condition2; ``` 17. 对查询结果进行模糊查询 ``` SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%keyword%'; ``` 18. 对查询结果进行通配符查询 ``` SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '_keyword'; ``` 19. 对查询结果进行多表查询 ``` SELECT * FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name; ``` 20. 对查询结果进行多表联合查询 ``` SELECT * FROM table_name1 UNION SELECT * FROM table_name2; ``` 21. 对查询结果进行多表交集查询 ``` SELECT * FROM table_name1 INTERSECT SELECT * FROM table_name2; ``` 22. 对查询结果进行多表差集查询 ``` SELECT * FROM table_name1 EXCEPT SELECT * FROM table_name2; ``` 23. 对查询结果进行子查询 ``` SELECT * FROM table_name WHERE column_name IN (SELECT column_name FROM another_table WHERE condition); ``` 24. 对查询结果进行连接查询 ``` SELECT * FROM table_name1 LEFT JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name; ``` 25. 对查询结果进行左连接查询 ``` SELECT * FROM table_name1 LEFT OUTER JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name; ``` 26. 对查询结果进行右连接查询 ``` SELECT * FROM table_name1 RIGHT OUTER JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name; ``` 27. 对查询结果进行全连接查询 ``` SELECT * FROM table_name1 FULL OUTER JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name; ``` 28. 对查询结果进行自连接查询 ``` SELECT * FROM table_name t1, table_name t2 WHERE t1.column_name=t2.column_name; ``` 29. 对查询结果进行临时表查询 ``` CREATE TEMPORARY TABLE temp_table_name AS SELECT * FROM table_name WHERE condition; SELECT * FROM temp_table_name; ``` 30. 对查询结果进行自定义列名 ``` SELECT column_name1 AS name1, column_name2 AS name2 FROM table_name; ``` 31. 对查询结果进行多条件排序 ``` SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name1 ASC, column_name2 DESC; ``` 32. 对查询结果进行多表连接查询并进行分组计算 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name GROUP BY table_name1.column_name1; ``` 33. 对查询结果进行多表连接查询并进行聚合计算 ``` SELECT table_name1.column_name1, SUM(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name GROUP BY table_name1.column_name1; ``` 34. 对查询结果进行多表连接查询并进行统计计算 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1; ``` 35. 对查询结果进行分页查询 ``` SELECT * FROM table_name LIMIT m, n-m+1; ``` 36. 对查询结果进行日期计算 ``` SELECT DATE_ADD(date_column, INTERVAL 1 MONTH) FROM table_name; ``` 37. 对查询结果进行日期格式化 ``` SELECT DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m-%d') FROM table_name; ``` 38. 对查询结果进行日期比较 ``` SELECT * FROM table_name WHERE DATEDIFF(date_column1, date_column2) > 30; ``` 39. 对查询结果进行日期范围查询 ``` SELECT * FROM table_name WHERE date_column BETWEEN 'start_date' AND 'end_date'; ``` 40. 对查询结果进行日期部分提取 ``` SELECT YEAR(date_column), MONTH(date_column), DAY(date_column) FROM table_name; ``` 41. 对查询结果进行多表连接查询并进行分组计算和排序 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) DESC; ``` 42. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件排序 ``` SELECT * FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name ORDER BY table_name1.column_name1 ASC, table_name2.column_name2 DESC; ``` 43. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件分组计算和排序 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) DESC; ``` 44. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件聚合计算和排序 ``` SELECT table_name1.column_name1, SUM(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY SUM(table_name2.column_name2) DESC; ``` 45. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件统计计算和排序 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) ASC; ``` 46. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件分组计算、聚合计算和排序 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*), SUM(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) DESC, SUM(table_name2.column_name2) ASC; ``` 47. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件统计计算、聚合计算和排序 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*), SUM(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) ASC, SUM(table_name2.column_name2) DESC; ``` 48. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件分组计算、聚合计算、统计计算和排序 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*), SUM(table_name2.column_name2), AVG(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) DESC, SUM(table_name2.column_name2) ASC; ``` 49. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件分组计算、聚合计算、统计计算、排序和分页查询 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*), SUM(table_name2.column_name2), AVG(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) DESC, SUM(table_name2.column_name2) ASC LIMIT m, n-m+1; ``` 50. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件分组计算、聚合计算、统计计算、排序、分页查询和列过滤 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*), SUM(table_name2.column_name2), AVG(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 ORDER BY COUNT(*) DESC, SUM(table_name2.column_name2) ASC LIMIT m, n-m+1 OFFSET k ROWS FETCH NEXT l ROWS ONLY; ``` 51. 对查询结果进行多表连接查询并进行多条件分组计算、聚合计算、统计计算、排序、分页查询、列过滤和条件过滤 ``` SELECT table_name1.column_name1, COUNT(*), SUM(table_name2.column_name2), AVG(table_name2.column_name2) FROM table_name1 JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name WHERE condition GROUP BY table_name1.column_name1 HAVING COUNT(*) > 10 ORDER BY COUNT(*) DESC, SUM(table_name2.column_name2) ASC LIMIT m, n-m+1 OFFSET k ROWS FETCH NEXT l ROWS ONLY; ```

oracle数据库练习题

以下为Oracle数据库练习题的答案: 6. 查询同时学过课程1和课程2的同学的学号和姓名: ``` SELECT g.sno AS "学号", g.sname AS "姓名" FROM student g, (SELECT * FROM sc WHERE cno = 1) t WHERE t.sno IN (SELECT sno FROM sc WHERE cno = 2) AND g.sno = t.sno; ``` 该查询使用了子查询和多表连接,首先在子查询中选择了选修了课程1的学生的学号,然后通过连接操作找到同时选修了课程2的学生,并返回他们的学号和姓名。 7. 查询学过“李丁”老师所教的所有课程的所有同学的学号和姓名: ``` SELECT sno AS "学号", sname AS "姓名" FROM student WHERE sno IN ( SELECT p.sno FROM (SELECT * FROM sc WHERE cno = 4) p, (SELECT * FROM sc WHERE cno = 5) k WHERE p.sno = k.sno ); ``` 该查询使用了子查询和多表连接,在子查询中先选择了李丁老师所教的课程4的学生的学号,然后通过连接操作找到同时学习了课程5的学生,并返回他们的学号和姓名。 3. 查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩: ``` SELECT z."学号", g.sname AS "姓名", z."选课数", z."总分数" FROM ( SELECT s.sno AS "学号", COUNT(s.cno) AS "选课数", SUM(s.grade) AS "总分数" FROM course c, sc s WHERE c.cno = s.cno GROUP BY s.sno ORDER BY "总分数" DESC ) z, student g WHERE z."学号" = g.sno; ``` 该查询使用了子查询和表连接,首先在子查询中计算了每个学生的选课数和总成绩,并按照总成绩降序排序,然后通过连接操作将学生的学号、姓名、选课数和总成绩与student表连接起来,并返回结果。 以上是关于Oracle数据库练习题的答案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Oracle数据库练习题](https://blog.csdn.net/WhenTheWindBlows/article/details/89403828)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

oracle数据库经典题目

主要用于声明变量、常量、数据类型、游标、异常处理名称以及本地(局部)子程序定义等。  执行部分:是PL/SQL块的功能实现部分,以关键字BEGIN开始,EXCEPTION或END结束(如果PL/SQL块中没有异常处理部分,则以END...
recommend-type

“人力资源+大数据+薪酬报告+涨薪调薪”

人力资源+大数据+薪酬报告+涨薪调薪,在学习、工作生活中,越来越多的事务都会使用到报告,通常情况下,报告的内容含量大、篇幅较长。那么什么样的薪酬报告才是有效的呢?以下是小编精心整理的调薪申请报告,欢迎大家分享。相信老板看到这样的报告,一定会考虑涨薪的哦。
recommend-type

springboot+vue小区物业管理系统(源码+文档)

系统包括业主登录、管理员登录2部分,登录者身份不同,其管理权限也不一样。业主只能查询,而管理员则可以增删改查各个部分。业主部分主要包括报修信息管理,缴欠费信息查询,房屋信息查询以及业主信息查询这4个模块;管理员部分主要包括用户权限管理,报修信息管理,缴欠费信息管理,房屋信息管理以及业主信息管理 5个模块。
recommend-type

protobuf-3.15.6-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

个人简洁简历模板蓝黑色简历.zip

在求职的征途上,一份出色的简历是你通往梦想职位的敲门砖。我们精心准备了一系列面试求职简历模板,旨在帮助你以最佳形象站在潜在雇主面前。这些简历模板不仅设计精美,而且注重内容的清晰呈现,使招聘经理一目了然地看到你的能力和经验。 我们的模板集合了多种风格与布局,无论你是应届毕业生、职场跳槽者还是行业专家,都能在这里找到适合你职业形象的简历设计。每一个模板都经过精心设计,确保你的简历在众多求职者中脱颖而出,同时保持足够的专业度和可读性。 不仅如此,我们的简历模板易于编辑,你可以根据具体职位需求快速调整内容,展现你的个人优势和职业成就。使用这些模板,将大大提高你的面试机会,并帮助你更好地表达自己的价值和潜力。 别让传统且缺乏创意的简历阻碍你迈向成功的道路。立即下载这些精美的简历模板,让你的求职之路更加顺畅,向心仪的工作迈进吧!记住,一个良好的开始是成功的一半,而一份精致的简历,正是你成功的起点。
recommend-type

工业AI视觉检测解决方案.pptx

工业AI视觉检测解决方案.pptx是一个关于人工智能在工业领域的具体应用,特别是针对视觉检测的深入探讨。该报告首先回顾了人工智能的发展历程,从起步阶段的人工智能任务失败,到专家系统的兴起到深度学习和大数据的推动,展示了人工智能从理论研究到实际应用的逐步成熟过程。 1. 市场背景: - 人工智能经历了从计算智能(基于规则和符号推理)到感知智能(通过传感器收集数据)再到认知智能(理解复杂情境)的发展。《中国制造2025》政策强调了智能制造的重要性,指出新一代信息技术与制造技术的融合是关键,而机器视觉因其精度和效率的优势,在智能制造中扮演着核心角色。 - 随着中国老龄化问题加剧和劳动力成本上升,以及制造业转型升级的需求,机器视觉在汽车、食品饮料、医药等行业的渗透率有望提升。 2. 行业分布与应用: - 国内市场中,电子行业是机器视觉的主要应用领域,而汽车、食品饮料等其他行业的渗透率仍有增长空间。海外市场则以汽车和电子行业为主。 - 然而,实际的工业制造环境中,由于产品种类繁多、生产线场景各异、生产周期不一,以及标准化和个性化需求的矛盾,工业AI视觉检测的落地面临挑战。缺乏统一的标准和模型定义,使得定制化的解决方案成为必要。 3. 工业化前提条件: - 要实现工业AI视觉的广泛应用,必须克服标准缺失、场景多样性、设备技术不统一等问题。理想情况下,应有明确的需求定义、稳定的场景设置、统一的检测标准和安装方式,但现实中这些条件往往难以满足,需要通过技术创新来适应不断变化的需求。 4. 行业案例分析: - 如金属制造业、汽车制造业、PCB制造业和消费电子等行业,每个行业的检测需求和设备技术选择都有所不同,因此,解决方案需要具备跨行业的灵活性,同时兼顾个性化需求。 总结来说,工业AI视觉检测解决方案.pptx着重于阐述了人工智能如何在工业制造中找到应用场景,面临的挑战,以及如何通过标准化和技术创新来推进其在实际生产中的落地。理解这个解决方案,企业可以更好地规划AI投入,优化生产流程,提升产品质量和效率。
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

MySQL运维最佳实践:经验总结与建议

![MySQL运维最佳实践:经验总结与建议](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/2eb1709bbb6545aa8ffb3c9d655d9a0d.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. MySQL运维基础** MySQL运维是一项复杂而重要的任务,需要深入了解数据库技术和最佳实践。本章将介绍MySQL运维的基础知识,包括: - **MySQL架构和组件:**了解MySQL的架构和主要组件,包括服务器、客户端和存储引擎。 - **MySQL安装和配置:**涵盖MySQL的安装过
recommend-type

stata面板数据画图

Stata是一个统计分析软件,可以用来进行数据分析、数据可视化等工作。在Stata中,面板数据是一种特殊类型的数据,它包含了多个时间段和多个个体的数据。面板数据画图可以用来展示数据的趋势和变化,同时也可以用来比较不同个体之间的差异。 在Stata中,面板数据画图有很多种方法。以下是其中一些常见的方法
recommend-type

智慧医院信息化建设规划及愿景解决方案.pptx

"智慧医院信息化建设规划及愿景解决方案.pptx" 在当今信息化时代,智慧医院的建设已经成为提升医疗服务质量和效率的重要途径。本方案旨在探讨智慧医院信息化建设的背景、规划与愿景,以满足"健康中国2030"的战略目标。其中,"健康中国2030"规划纲要强调了人民健康的重要性,提出了一系列举措,如普及健康生活、优化健康服务、完善健康保障等,旨在打造以人民健康为中心的卫生与健康工作体系。 在建设背景方面,智慧医院的发展受到诸如分级诊疗制度、家庭医生签约服务、慢性病防治和远程医疗服务等政策的驱动。分级诊疗政策旨在优化医疗资源配置,提高基层医疗服务能力,通过家庭医生签约服务,确保每个家庭都能获得及时有效的医疗服务。同时,慢性病防治体系的建立和远程医疗服务的推广,有助于减少疾病发生,实现疾病的早诊早治。 在规划与愿景部分,智慧医院的信息化建设包括构建完善的电子健康档案系统、健康卡服务、远程医疗平台以及优化的分级诊疗流程。电子健康档案将记录每位居民的动态健康状况,便于医生进行个性化诊疗;健康卡则集成了各类医疗服务功能,方便患者就医;远程医疗技术可以跨越地域限制,使优质医疗资源下沉到基层;分级诊疗制度通过优化医疗结构,使得患者能在合适的层级医疗机构得到恰当的治疗。 在建设内容与预算方面,可能涉及硬件设施升级(如医疗设备智能化)、软件系统开发(如电子病历系统、预约挂号平台)、网络基础设施建设(如高速互联网接入)、数据安全与隐私保护措施、人员培训与技术支持等多个方面。预算应考虑项目周期、技术复杂性、维护成本等因素,以确保项目的可持续性和效益最大化。 此外,"互联网+医疗健康"的政策支持鼓励创新,智慧医院信息化建设还需要结合移动互联网、大数据、人工智能等先进技术,提升医疗服务的便捷性和精准度。例如,利用AI辅助诊断、物联网技术监控患者健康状态、区块链技术保障医疗数据的安全共享等。 智慧医院信息化建设是一项系统工程,需要政府、医疗机构、技术供应商和社会各方共同参与,以实现医疗服务质量的提升、医疗资源的优化配置,以及全民健康水平的提高。在2023年的背景下,这一进程将进一步加速,为我国的医疗健康事业带来深远影响。