文章目录
- 第5章 数据透视表遇见SQL
- 5-1如何在查询中使用SQL语句？
- 5-2SQL查询语句（数据透视表的辅助列）
- 5-3SQL常用运算符（案例：添加分析维度）
- 5-4SQL筛选语句（数据透视表数据源的过滤）
- 5-5SQL语句（逻辑运算符升级版）
- 5-6SQL的like运算符-1（字符串模糊筛选）
- 5-7SQL的like运算符-2（字符组的应用）
- 5-8SQL语句之前几项与唯一值
- 5-9SQL语句之排序（采购数量前100汇总）
- 5-10SQL语句之分组聚合-1（数据汇总分析）
- 5-11SQL语句之分组聚合-2（条件分组）
- 5-12SQL常用聚合函数
- 5-13SQL逻辑分支函数-iif
- 5-14SQL结构比iif更简洁的switch
- 5-15SQL的数字分支结构-choose
- 5-16SQL常用文本提取函数-1（实例：性别判断）
- 5-17SQL常用文本查找函数-2（实例：文本拆分）
- 5-18SQL常用文本替换函数-3（实例：部门拆分整理）
- 5-19、5-20、5-21、5-22SQL常用文本格式化函数-4
- 5-23SQL常用日期函数-1（实例：根据身份证做年龄段统计）
- 5-24SQL常用日期函数-2（实例：分析结算日期）
- 5-25SQL常用日期函数-3（实例：工龄计算）
- 5-26SQL的合并语句（实例：多表合并统计）
- 5-27SQL的合并语句（实例：多表合并统计进阶）
- 5-28SQL的笛卡尔运算（实例：跨表查询数据）
- 5-29SQL的笛卡尔运算进阶（实例：多表数据横向合并）
- 5-30SQL内连接（案例：查询并做统计汇总）
- 5-31SQL左右连接（案例：查询两表所有人业绩）
- 5-32SQL左右连接进阶（案例：三表关联查询汇总）
- 5-33SQL嵌套子查询应用-1
- 5-34SQL嵌套子查询应用-2
- 5-35SQL相关子查询应用-1
- 5-36SQL相关子查询应用-2（美式排名）
- 5-37SQL相关子查询应用-3（中式排名）
第5章 数据透视表遇见SQL
5-1如何在查询中使用SQL语句？
1、制作数据透视表时编写SQL语句
外部数据源制作动态数据透视表
找到文件数据
统计工资>=8000各部门有多少人
select * from [数据源$] where 基础工资>=8000
2、3d快捷键导入外部数据时SQL语句编写
先按Alt 松开，再按d松开，再按d松开，再按d松开
Alt+d+d+d
5-2SQL查询语句（数据透视表的辅助列）
1.如何编写SQL查询语句
alt+d+d+d导入外部数据源放在新工作表，成超级表格
编写SQL语句
获取全部字段
select * from [销售表$]
获取某个字段
select 日期,数量 from [销售表$]
2.如何添加新增列（辅助列）
新增金额
select *,数量*单价 as 金额 from [销售表$]
操作步骤：
1）导入数据
2）数据透视表新增一列
5-3SQL常用运算符（案例：添加分析维度）
- 算术运算符：+、-、*、/、\
select *,单价+1 from [销售表$]
- 比较运算符：>、>=、<、<=、<>、=
select *,数量>=400 from [销售表$]
- 连接运算符：&
select *,名称&"-"&单价 from [销售表$]
- 逻辑运算符：and、or、not
select *,-1 and -1 and -1 from [销售表$]
select *,-1 or 0 or -1 from [销售表$]
select *,not 0 from [销售表$]
判断金额>=2000
5-4SQL筛选语句（数据透视表数据源的过滤）
1.普通筛选
select * from [销售表$] where 数量>=200
2.与关系筛选
select * from [销售表$] where 数量>=200 and 数量<=300
两个条件同时满足
3.或关系筛选
select * from [销售表$] where 单价>=5 or 数量<=400
只要一个条件满足
4.日期数据筛选
日期书写使用 ##
select * from [销售表$] where (单价>=5 or 数量<=400) and 日期<=#2022-1-5#
制作数据透视表
5-5SQL语句（逻辑运算符升级版）
1.Between（可以看作and的简化）
select * from [销售表$] where 数量>=100 and 数量<=200
select * from [销售表$] where 数量 between 100 and 200
select * from [销售表$] where 日期 between #2022-1-5# and #2022-1-10#
2.In（可以看作or的简化）
select * from [销售表$] where 名称="小米" or 名称="大豆" or 名称="红豆"
select * from [销售表$] where 名称 in ("小米", "大豆" ,"红豆")
select * from [销售表$$] where 名称 in (select 名称 from [条件表$])
5-6SQL的like运算符-1（字符串模糊筛选）
1.任意多个字符%
2.任意单个字符_
3.%与_的常见应用方法
| like 是 等于 | |
|---|---|
| select * from [销售表$] where 名称 like “大%” | 以"大"字开头的名称 |
| select * from [销售表$] where 名称 like “%豆” | 以"豆"字结尾的名称 |
| select * from [销售表$] where 名称 like “%水%” | 包含"水"字的名称 |
| select * from [销售表$] where 名称 like “___” | 三根下划线就是三个字符名称 |
| select * from [销售表$] where 名称 like “_稻” | 以“稻”结尾的两个字符的名称 |
5-7SQL的like运算符-2（字符组的应用）
字符组表示方法：[……]，表示字符长度为1。[!……]表示排除字符组中的字符。
汉字：[一-龥]
字母：[a-z]
数字：[0-9]
| 要求 | 语句 |
|---|---|
| 以字母开头的品名 | select * from [订单表$] where 品名 like “[a-z]%” |
| 以abcd开头的品名 | select * from [订单表$] where 品名 like “[abcd]%” |
| 以数字开头的品名 | select * from [订单表$] where 品名 like “[0-9]%” |
| 以13579开头的品名 | select * from [订单表$] where 品名 like “[13579]%” |
| 包含%的品名 | select * from [订单表$] where 品名 like “%[%]%” |
| 包含_的品名 | select * from [订单表$] where 品名 like “%[_]%” |
| 不以字母开头的品名，加! | select * from [订单表$] where 品名 like “[!a-z]%” |
| 以汉字开头的品名 | select * from [订单表$] where 品名 like “[一-龥]%” |
5-8SQL语句之前几项与唯一值
1.TOP前几项
2.Distinct获取唯一值
| 前三项 | select top 3 * from [销售表$] |
| 去重 | select distinct * from [销售表$] |
| 对日期去重 | select distinct 日期 from [销售表$] |
3.实例：统计每天的采购品名数
select distinct 日期,名称 from [销售表$]
5-9SQL语句之排序（采购数量前100汇总）
1.排序（升序asc、降序desc）
| 以数量进行升序 | select * from [销售表$] order by 数量 asc |
| 以数量进行降序 | select * from [销售表$] order by 数量 desc |
| 以数量、单价进行降序 | select * from [销售表$] order by 数量 asc,单价 asc |
| 以日期进行排序 | select * from [销售表$] order by 日期 |
2.实例：对采购数量前100汇总
select top 100 * from [销售表$] order by 数量 desc
5-10SQL语句之分组聚合-1（数据汇总分析）
1.group by分组基本写法
统计每一日的总金额
select 日期,sum(数量*单价) as 总金额 from [销售表$] group by 日期
2.实例1：统计出总金额大于等于10000的日期。
3.实例2：对采购金额用千为频段，统计记录数。
获取频段：
select 数量*单价\1000 as 频段 from [销售表$] group by 数量*单价\1000
统计记录数：
select 数量*单价\1000 as 频段,count(*) as 计数 from [销售表$] group by 数量*单价\1000
5-11SQL语句之分组聚合-2（条件分组）
1.多字段分组
select 日期,名称,count(*) as 计数 from [销售表$] group by 日期,名称
2.分组前的条件语句
| 数量>=300，以名称进行分组计数 | select 名称,count(*) as 计数 from [销售表$] where 数量>=300 group by 名称 |
3.分组后的条件语句（having）
More Actions数量>=300，以名称进行分组计数，筛选出计数>=5
select 名称,count(*) as 计数 from [销售表$] where 数量>=300 group by 名称 having 计数 >=5
执行出错 having 跟 group by同时执行的
正确：
select 名称,count(**) as 计数 from [销售表$] where 数量>=300 group by 名称 having count(*)>=5
5-12SQL常用聚合函数
| 1. sum | select sum(数量) as 总数量 from [销售表$] |
| 2. avg | select avg(数量) as 平均值 from [销售表$] |
| 3. max | select max(数量) as 最大值 from [销售表$] |
| 4. min | select min(数量) as 最小值 from [销售表$] |
| 5. count | select count(*) as count计数 from [销售表$] |
| 6. first | select first(日期) as 第一个日期 from [销售表$] |
| 7. last | select last(日期) as 最后一个日期 from [销售表$] |
select sum(数量) as 总数量,avg(数量) as 平均数量,max(数量) as 最大值, min(数量) as 最小值,count(*) as 计数,first(日期),last(日期) from [销售表$]
单价>=平均单价的数据
select * from [销售表$] where 单价 >=(select avg(单价) from [销售表])
5-13SQL逻辑分支函数-iif
1.iif函数的普通写法
iif(判断条件,正返回值,f负返回值)
select * ,iif(数量>=300,"优秀","普通") as 等级 from [销售表$]
2.iif函数的嵌套写法
数量>=400,优秀
数量>=200,良好
数量>=100,中等
数量>=0,较差
select * ,iif(数量>=400,"优秀",iif(数量>=200,"良好",iif(数量>=100,"中等","较差"))) as 等级 from [销售表$]
3.实例：根据等级做汇总（使用数据透视表）
select * ,iif(数量>=400,"优秀",iif(数量>=200,"良好",iif(数量>=100,"中等","较差"))) as 等级 from [销售表$]
5-14SQL结构比iif更简洁的switch
1.Switch基本语法
Switch(
条件1,值1,
条件2,值2,
条件3,值3,
……
)
例如：
select * ,switch(数量>=400,"优",数量>=300,"良",数量>=100,"中",数量>=0,"差") as 等级 from [销售表$]
select * ,switch(名称 like "%米","米类",名称 like "%豆","豆类",名称 like "%麦","麦类",-1,"其他") as 分类 from [销售表$]
5-15SQL的数字分支结构-choose
1.choose函数用法
| 0-59 | 差 |
|---|---|
| 60-79 | 中 |
| 80-89 | 良 |
| 90-100 | 优 |
select *,choose(分数\10+1,"差","差","差","差","差","差","中","中","良","优","优") as 等级 from [成绩表$]
5-16SQL常用文本提取函数-1（实例：性别判断）
1.left\right\mid提取函数使用
| left（左侧提取） | select *,left(姓名,1) as 左 from [信息表$] |
| right（右侧提取） | select *,right(姓名,1) as 右 from [信息表$] |
| mid（中间侧提取） | select *,mid(姓名,2,1) as 中 from [信息表$] |
select *,left(姓名,1) as 左,right(姓名,3) as 右,mid(姓名,2,1) as 中 from [信息表$]
2.实例：性别判断
350781196403072089 身份证号 倒数第二个数据 奇偶数决定性别，奇数为男，偶数为女
先得到性别数字：
select *,mid(身份证,17,1) as 性别数字 from [信息表$]
再除以2得余数用mod：
select *,mid(身份证,17,1) as 性别数字,mid(身份证,17,1) mod 2 as 余数 from [信息表$]
(mid(身份证,17,1) mod 2) = 0 为女
mid(身份证,17,1) mod 2 =1 为男
select *,mid(身份证,17,1) as 性别数字,switch((mid(身份证,17,1) mod 2)=0,"女",-1,"男" )as 性别 from [信息表$]
5-17SQL常用文本查找函数-2（实例：文本拆分）
1.instr查找函数
select instr(“abcd”,“b”) ，意思是b在“ancd”第几个位置，得到的值返回2，在第二个位置
select instr(3,“abcdefb”,“b”)，从第三个位置开始查找 b
2.实例：文本拆分（根据拆分结果做数据汇总）
| 成绩 |
|---|
| 战承志-A组-85 |
| 疏绿凝-A组-120 |
| 绳依云-B组-99 |
| 京访烟-C组-100 |
| 赫长莹-A组-9 |
| 柏玉宇-D组-36 |
| 韩子悦-A组-86 |
| 胡东-A组-78 |
| 黎若骞-A组-69 |
| 冒阳阳-A组-140 |
| 伯念-D组-110 |
| 旷同光-A组-98 |
| 王依白-B组-114 |
| 错香芹-A组-83 |
1)提取姓名：
先知道"-"位置数，减1就是姓名最后一个字的位置数，在用left提取名称
select *,instr(成绩,"-") as 位置,left(成绩, 位置-1) as 姓名 from [成绩表$]
2)提取组别
先知道"-"位置数，加1就是组别第一个位置数，组别长度都是2，在用mid提取组别
select *,instr(成绩,"-") as 位置,left(成绩, 位置-1) as 姓名,mid(成绩,位置+1,2) as 组别 from [成绩表$]
3）提取分数
获取第二个-的位置：instr(位置+1,成绩,“-”)
获取分数:mid(成绩,instr(位置+1,成绩,“-”)+1,2)
获取的分数是文本，进行+0转换成数值 mid(成绩,instr(位置+1,成绩,“-”)+1,2)+0
select *,instr(成绩,"-") as 位置,left(成绩, 位置-1) as 姓名,mid(成绩,位置+1,2) as 组别 ,mid(成绩,instr(位置+1,成绩,"-")+1,2)+0 as 分数 from [成绩表$]
数据表统计
5-18SQL常用文本替换函数-3（实例：部门拆分整理）
1.Replace函数使用方法
replace(替换数据，查找被替换的数据，替换成的值，起始位置，替换个数)
| 在"asbffj-njdn-vfg"查找出"-"替换成“|” | select replace(“asbffj-njdn-vfg”,“-”,“|”) |
2.实例应用
先把横线全部替换成逗号，再把第一个逗号替换成（，最后再连接 ）
select *,replace(replace(名单,"-",","),",","（",1,1) &"）" as 处理后名单 from [信息表$]
5-19、5-20、5-21、5-22SQL常用文本格式化函数-4
1.Format函数使用方法
format(数据 ,“代码”) as 新增列名
2.代码详解
| *代码* | *注释* |
|---|---|
| aaa | 星期几（简写） |
| aaaa | 星期几（标准） |
| d | 提取天数 |
| dd | 提取天数，以两位数表示 |
| ddd | 星期几英文简写 |
| dddd | 星期几英文完全拼写 |
| ddddd | 提取日期部分（x/x/x） |
| dddddd | 提取日期部分（x年x月x日） |
| w | 一周的第几天，默认周日为第1天，如果周一为第1天则格式为：format(日期,“w”,2) |
| ww | 返回一年中的第几周 |
| m | 提取月数 |
| mm | 提取月数，以两位数表示 |
| mmm | 英文月份（简写） |
| mmmm | 英文月份（完整写法） |
| y | 一年中的第几天 |
| yy | 年份中的后两位 |
| yyyy | 年份 |
| q | 返回季度 |
| h | 时 |
| hh | 时 |
| n | 分 |
| nn | 分 |
| s | 秒 |
| ss | 秒 |
| ttttt | 返回完整的时间 |
| am/pm | 判断上午还是下午,a/m ,AM/PM同理 |
| 0 | 数字占位符 |
| # | 数字占位符 |
| @ | 文字占位符 |
| ! | 强制显示 |
| \ | 强制显示 |
| > | 转为大写 |
| < | 转为小写 |
select * ,format(mid(身份证,7,8),"0000-00-00") as 出生年月日,format(出生年月日 ,"aaa") as 周几,format(出生年月日 ,"aaaa") as 星期几,format(出生年月日 ,"d") as 天, format(出生年月日 ,"dd") as 天2,format(出生年月日 ,"ddd") as 周几e,format(出生年月日 ,"dddd") as 周几e2,now from [员工信息$]
select *,cdate(format(mid(身份证,7,8),"0000-00-00")) as 日期,format(日期,"w",2) as 周w,cint(format(日期,"ww",2)) as 年周ww,format(日期,"m") as 月m,format(日期,"mm") as 月mm,format(日期,"mmm") as 月mmm,format(日期,"mmmm") as 月mmmm,format(日期,"y") as 天y,format(日期,"yy") as 年yy,format(日期,"yyyy") as 年yyyy,format(日期,"q") as 季q from [员工信息$]
select *,接单日期 as 日期,format(日期,"h") as 小时h,format(日期,"hh") as 小时hh ,format(日期,"n") as 分钟n,format(日期,"nn") as 分钟nn,format(日期,"s") as 秒s,format(日期,"ss") as 秒ss,format(日期,"hh:nn:ss") as 时间hns,format(日期,"ttttt") as 时间ttttt,format(日期,"AM/PM") as 上下午 from [订单表$]
select *,format(盈亏,"盈;亏;平") as 状态 from [基金盈亏表$]
5-23SQL常用日期函数-1（实例：根据身份证做年龄段统计）
1.date()、time()、now()
select date() as 当前日期,time() as 当前时间,now() as 当前日期以及时间
2.实例：根据身份证做年龄段统计
select *,mid(身份证,7,4) as 出生年份,format(date(),"yyyy") as 现在年份,现在年份-出生年份 as 年龄 from [信息表$]
5-24SQL常用日期函数-2（实例：分析结算日期）
1.Datepart提取日期指定单位的数据
Datepart(单位，时间)
select now() as 当前日期,datepart("yyyy",now()) as 当前年份
2.Dateadd对日期指定单位数据的增减
Dateadd(单位，值，时间或日期)
| 代码 | 注释 |
|---|---|
| yyyy | 年 |
| q | 季度 |
| m | 月 |
| y | 某年的第几天 |
| d | 某月的第几天 |
| w | 某周的第几天 |
| ww | 周 |
| h | 时 |
| n | 分 |
| s | 秒 |
select now() as 当前日期,dateadd("yyyy",1,now()) as 下一年日期
实例：
| 公司 | 结算日期 | 付款方式 |
|---|---|---|
| A公司 | 2022/1/26 | 微信 |
| B公司 | 2022/1/22 | 支付宝 |
| C公司 | 2022/1/17 | 现金 |
| D公司 | 2022/1/25 | 转账 |
| E公司 | 2022/1/4 | 支付宝 |
| F公司 | 2022/1/29 | 支付宝 |
| G公司 | 2022/1/23 | 微信 |
| H公司 | 2022/1/6 | 现金 |
| 付款方式 | 天数 |
|---|---|
| 微信 | 5 |
| 支付宝 | 7 |
| 现金 | 3 |
| 转账 | 6 |
算出付款日期
算出付款天数：,switch(付款方式=“微信”,5,付款方式=“支付宝”,7,付款方式=“现金”,3,付款方式=“转账”,5) as 付款天数
算出付款日期：dateadd(“d”, 付款天数,结算日期) as 付款日期
select * ,switch(付款方式="微信",5,付款方式="支付宝",7,付款方式="现金",3,付款方式="转账",5) as 付款天数,dateadd("d", 付款天数,结算日期) as 付款日期 from [结算表$]
5-25SQL常用日期函数-3（实例：工龄计算）
1.datediff计算两个日期指定单位的差值。
datediff(单位，起始日期，终止日期)
| 代码 | 注释 |
|---|---|
| yyyy | 年数 |
| q | 季度数 |
| m | 月数 |
| y | 天数 |
| d | 天数 |
| w | 周数 |
| ww | 周数（不包括date1的周日） |
| h | 小时数 |
| n | 分钟数 |
| s | 秒数 |
些时间要用 “#”
select datediff("yyyy",#1999-03-03 9:15:00#,#2024-03-16 14:00:00#) as 年差,datediff("m",#1999-03-03 9:15:00#,#2024-03-16 14:00:00#) as 月差,datediff("h",#1999-03-03 9:15:00#,#2024-03-16 14:00:00#) as 时差
（实例：工龄计算）
select *,datediff("yyyy",入职日期,date()) as 工龄数 from [data$]
5-26SQL的合并语句（实例：多表合并统计）
1.union all语句的使用方法
select * from [表1$] union all select * from [表2$] union all select * from [表3$]
2.实例：多表合并统计
select *,"喜剧片" as 类型 from [喜剧片$] union all select * ,"恐怖片" as 类型 from [恐怖片$] union all select * ,"爱情片" as 类型 from [爱情片$]
5-27SQL的合并语句（实例：多表合并统计进阶）
1.union去重合并
两个表出现重复的去重保留一个
select * from [表1] union select * from [表2]
2.实例（多表合并统计进阶）
华林商城
| 月份 | 电脑 | 手机 | 家电 | 合计 |
|---|---|---|---|---|
| 1月 | 127 | 103 | 77 | 307 |
| 2月 | 89 | 91 | 54 | 234 |
| 3月 | 73 | 81 | 60 | 214 |
| 4月 | 92 | 96 | 60 | 248 |
| 5月 | 149 | 72 | 135 | 356 |
| 6月 | 103 | 102 | 61 | 266 |
| 7月 | 137 | 75 | 83 | 295 |
| 8月 | 115 | 137 | 97 | 349 |
| 9月 | 53 | 88 | 142 | 283 |
| 10月 | 77 | 150 | 149 | 376 |
| 11月 | 150 | 97 | 71 | 318 |
| 12月 | 115 | 133 | 119 | 367 |
好又美
| 月份 | 电脑 | 家电 |
|---|---|---|
| 1月 | 142 | 87 |
| 2月 | 70 | 66 |
| 3月 | 127 | 81 |
| 4月 | 115 | 132 |
| 5月 | 57 | 125 |
| 6月 | 130 | 107 |
| 7月 | 134 | 108 |
| 8月 | 105 | 143 |
| 9月 | 110 | 144 |
| 10月 | 103 | 121 |
| 11月 | 139 | 74 |
| 12月 | 89 | 126 |
绿联商城
| 月份 | 手机 | 电脑 |
|---|---|---|
| 1月 | 112 | 63 |
| 2月 | 71 | 82 |
| 3月 | 136 | 90 |
| 4月 | 146 | 148 |
| 5月 | 70 | 73 |
| 6月 | 80 | 141 |
| 7月 | 107 | 144 |
| 8月 | 130 | 58 |
| 9月 | 61 | 76 |
| 10月 | 142 | 53 |
| 11月 | 60 | 139 |
| 12月 | 78 | 142 |
三表合一
select 月份,电脑,手机,家电,"华林商城" as 商城 from [华林商城$] union all select 月份,电脑,0,家电,"好又美" from [好又美$] union all select 月份,电脑,手机,0,"绿联商城" from [绿联商城$]
5-28SQL的笛卡尔运算（实例：跨表查询数据）
1.演示笛卡尔运算原理
select * from [表1$],[表2$]
2.实例：跨表查询数据
销售表
| 日期 | 产品 | 重量 |
|---|---|---|
| 2022/8/1 | 白菜 | 10 |
| 2022/8/2 | 茄子 | 20 |
| 2022/8/3 | 冬瓜 | 5 |
| 2022/8/4 | 四季豆 | 100 |
| 2022/8/5 | 四季豆 | 101 |
| 2022/8/5 | 茄子 | 200 |
价格表
| 品名 | 单价 |
|---|---|
| 白菜 | 2.5 |
| 莴笋 | 5.5 |
| 茄子 | 1.9 |
| 洋葱 | 4.6 |
| 冬瓜 | 0.5 |
| 四季豆 | 6 |
select 产品,sum(重量*单价) as 金额 from [销售表$],[价格表$] where 产品=品名 group by 产品
5-29SQL的笛卡尔运算进阶（实例：多表数据横向合并）
2020年
| 姓名 | 部门 | 分数 |
|---|---|---|
| 张三 | 销售部 | 70 |
| 李四 | 财务部 | 79 |
| 张三 | 开发部 | 60 |
| 王五 | IT部 | 94 |
| 朱能 | 销售部 | 56 |
| 王炸 | 销售部 | 83 |
2021年
| 姓名 | 部门 | 分数 |
|---|---|---|
| 张三 | 销售部 | 80 |
| 李四 | 财务部 | 71 |
| 张三 | 开发部 | 69 |
| 王五 | IT部 | 78 |
| 朱能 | 销售部 | 89 |
| 王炸 | 销售部 | 74 |
2022年
| 姓名 | 部门 | 分数 |
|---|---|---|
| 张三 | 销售部 | 82 |
| 李四 | 财务部 | 55 |
| 张三 | 开发部 | 57 |
| 王五 | IT部 | 100 |
| 朱能 | 销售部 | 57 |
| 王炸 | 销售部 | 74 |
select * from ['2020年$'],['2021年$'],['2022年$']
select t1.姓名,t1.部门,t1.分数 as 2020年,t2.分数 as 2021年,t3.分数 as 2022年 from ['2020年$'] t1,['2021年$'] t2,['2022年$'] t3 where t1.姓名=t2.姓名 and t2.姓名=t3.姓名 and t1.部门=t2.部门 and t2.部门=t3.部门
5-30SQL内连接（案例：查询并做统计汇总）
1.inner join内连接用法
select * from [表1$] inner join [表2$] on [表1$]. 字段 =[表2$]. 字段
select * from [销售表$] inner join [价格表$] on [销售表$].产品 = [价格表$].品名
2.案例：查询并做统计汇总
select 产品,sum(重量*单价) as 金额 from [销售表$] t1 inner join [价格表$] t2 on t1.产品=t2.品名 group by 产品
5-31SQL左右连接（案例：查询两表所有人业绩）
1.left join与right join用法
select * from [表1$] left join [表2$] on [表1$]. 字段 =[表2$]. 字段
select * from [表1$] right join [表2$] on [表1$]. 字段 =[表2$]. 字段
2.案例：查询两表所有人业绩
2020年
| 姓名 | 业绩 |
|---|---|
| 张三 | 580000 |
| 李四 | 660000 |
| 王麻子 | 470000 |
2021年
| 姓名 | 业绩 |
|---|---|
| 张三 | 770000 |
| 陈宫 | 368000 |
| 王麻子 | 570000 |
| 黄杰 | 690000 |
左连接
select t1.姓名,t1.业绩,t2.业绩 from ['2020年$'] t1 left join ['2021年$'] t2 on t1.姓名 = t2.姓名
右连接
select t2.姓名,t1.业绩,t2.业绩 from ['2020年$'] t1 right join ['2021年$'] t2 on t1.姓名 = t2.姓名
左右连接
select t1.姓名,t1.业绩 as 2020年,t2.业绩 as 2021年 from ['2020年$'] t1 left join ['2021年$'] t2 on t1.姓名=t2.姓名 union select t2.姓名,t1.业绩,t2.业绩 from ['2020年$'] t1 right join ['2021年$'] t2 on t1.姓名=t2.姓名
5-32SQL左右连接进阶（案例：三表关联查询汇总）
实例：统计各部门总人数和奖金
三表合一
select * from ([成绩表$] t1 left join [名单表$] t2 on t1.姓名 = t2.姓名) left join [部门表$] t3 on t2.部门ID = t3.序号
统计各部门总人数和奖金
select 部门,count(*) as 记录条数,sum(奖金) as 总奖金 from ([成绩表$] t1 left join [名单表$] t2 on t1.姓名 = t2.姓名) left join [部门表$] t3 on t2.部门ID = t3.序号 group by 部门
5-33SQL嵌套子查询应用-1
1.实例1：筛选高于平均单价的记录。
select * from [销售表$] where 单价>=(select avg(单价) from [销售表$])
2.实例2：将筛选条件放在单元格。
select * from [销售表$] where 名称 in (select 名称 from [Sheet1$n:n])
3.实例3：将多表合并结果做分组汇总。
三表合一：
select *,"喜剧片" as 类型 from [喜剧片$] union all select * ,"恐怖片" as 类型 from [恐怖片$] union all select * ,"爱情片" as 类型 from [爱情片$]
分组汇总：
select 类型,count(*) as 片,sum(数量) as 总数量 from (select *,"喜剧片" as 类型 from [喜剧片$] union all select * ,"恐怖片" as 类型 from [恐怖片$] union all select * ,"爱情片" as 类型 from [爱情片$]) group by 类型
5-34SQL嵌套子查询应用-2
1.实例：统计各类图书的种类数
去重：
select distinct 类别,书名 from [销售表$]
select 类别,count(*) as 总类数 from (select distinct 类别,书名 from [销售表$]) group by 类别
2.实例：筛选大于等于各类图书均价的书籍。
select a.* from [销售表$] a inner join (select 类别,avg(单价) as 均价 from [销售表$] group by 类别) b on a.类别=b.类别 and a.单价>=b.均价
5-35SQL相关子查询应用-1
1.相关子查询工作原理
2.实例：筛选出大于等于所在班平均分的记录。
select * from [分数表$] a where 分数>=(select avg(分数) from [分数表$] b where a.班别=b.班别)
5-36SQL相关子查询应用-2（美式排名）
1.美式排名
select *,(select count(*) from [成绩表$] b where a.分数 < b.分数)+1 as 名次 from [成绩表$] a
2.美式分组排名
班别里面排名
select *,(select count(*) from [成绩表$] b where a.班别=b.班别 and a.分数 < b.分数)+1 as 名次 from [成绩表$] a
5-37SQL相关子查询应用-3（中式排名）
3.中式排名
select *, 1+(select count(*) from (select distinct 分数 from [成绩表$])b where a.分数<b.分数) as 名次 from [成绩表$] a
4.中式分组排名
select *, 1+(select count(*) from (select distinct 班别,分数 from [成绩表$]) b where a.班别=b.班别 and a.分数<b.分数) as 名次 from [成绩表$] a
