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sql 整理(三)

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  1. select * from ( select * from(   
  2. select sum(isnull(aa,0)) as a,sum(bb)as b,sum(cc)as c,sum(dd)as d,sum(ee)as e   
  3. from ( select    
  4. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  5. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  6. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  7. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  8. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  9. from ( SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount   
  10. FROM BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  11. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  12.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  13.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  14.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  15.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  16.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  17. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  18. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  19.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  20.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  21.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  22.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  23.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  24.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  25.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  26. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  27. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  28.          WHERE pd.id = 17 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  29.       a1.prod_price > a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid     
  30. group by a1.item_name,a1.store_type   
  31. )c1    
  32. )e1)d,   
  33. (select sum(aa) as a1,sum(bb)as b1,sum(cc)as c1,sum(dd)as d1,sum(ee)as e1   
  34. from ( select    
  35. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  36. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  37. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  38. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  39. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  40. from (SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount FROM    
  41. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  42. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  43.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  44.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  45.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  46.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  47.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  48. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  49. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  50.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  51.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  52.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  53.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  54.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  55.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  56.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  57. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  58. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  59.          WHERE pd.id = 50 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  60.       a1.prod_price > a2.prod_price and a1.iid=a2.iid and p.id=a2.id   
  61. group by a1.item_name,a1.store_type   
  62. )c1    
  63. )e2)d1,   
  64. (   
  65. select sum(aa) as a2,sum(bb)as b2,sum(cc)as c2,sum(dd)as d2,sum(ee)as e2   
  66. from ( select    
  67. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  68. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  69. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  70. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  71. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  72. from (SELECT a1.store_type,a1.item_name,count(a1.store_id) as a1StoreCount FROM    
  73. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  74. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  75.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  76.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  77.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  78.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  79.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  80. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  81. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  82.         WHERE pd.id = 343 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  83.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  84.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  85.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  86.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  87.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  88.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  89. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  90. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  91.          WHERE pd.id = 22 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  92.       a1.prod_price > a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid    
  93. group by a1.item_name,a1.store_type   
  94. )c1    
  95. )e3)d2,   
  96. (   
  97. select sum(aa) as a3,sum(bb)as b3,sum(cc)as c3,sum(dd)as d3,sum(ee)as e3   
  98. from ( select     
  99. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  100. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  101. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  102. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  103. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  104. from (SELECT a1.store_type,a1.item_name,count(a1.store_id) as a1StoreCount  FROM    
  105. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  106. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  107.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  108.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  109.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  110.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  111.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  112. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  113. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  114.         WHERE pd.id = 341 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  115.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  116.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  117.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  118.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  119.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  120.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  121. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  122. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  123.          WHERE pd.id = 22 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  124.       a1.prod_price > a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid    
  125. group by a1.item_name,a1.store_type   
  126. )c1    
  127. )e4)d3,   
  128. (   
  129. select sum(aa) as a4,sum(bb)as b4,sum(cc)as c4,sum(dd)as d4,sum(ee)as e4   
  130. from (   
  131. select    
  132. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  133. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  134. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  135. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  136. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  137. from  
  138. (SELECT a1.store_type,a1.item_name,count(a1.store_id) as a1StoreCount   
  139. FROM    
  140. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  141. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  142.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  143.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  144.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  145.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  146.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  147. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  148. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  149.         WHERE pd.id = 345 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  150.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  151.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  152.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  153.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  154.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  155.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  156. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  157. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  158.          WHERE pd.id = 22 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  159.       a1.prod_price > a2.prod_price and a1.iid=a2.iid    
  160. group by a1.item_name,a1.store_type   
  161. )c1    
  162. )e5)d4   
  163. )w1,   
  164. ---lower-----------------------------------------------------------------   
  165. ( select * from(   
  166. select sum(isnull(aa,0)) as sa,sum(bb)as sb,sum(cc)as sc,sum(dd)as sd,sum(ee)as se from (   
  167. select     
  168. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  169. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  170. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  171. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  172. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  173. from ( SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount FROM    
  174. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  175. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  176.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  177.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  178.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  179.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  180.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  181. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  182. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  183.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  184.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  185.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  186.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  187.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  188.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  189.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  190. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  191. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  192.          WHERE pd.id = 17 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  193.       a1.prod_price <= a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid     
  194.   
  195. group by a1.item_name,a1.store_type   
  196. )c1 )e1)d,   
  197. (select sum(aa) as sa1,sum(bb)as sb1,sum(cc)as sc1,sum(dd)as sd1,sum(ee)as se1   
  198. from ( select    
  199. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  200. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  201. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  202. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  203. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  204. from  
  205. (SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount   
  206. FROM    
  207. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  208. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  209.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  210.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  211.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  212.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  213.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  214. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  215. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  216.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  217.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  218.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  219.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  220.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  221.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  222.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  223. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  224. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  225.          WHERE pd.id = 50 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  226.       a1.prod_price <= a2.prod_price and a1.iid=a2.iid and p.id=a2.id   
  227. group by a1.item
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    SQL语句格式整理器是一款非常实用的工具，它专门针对SQL查询语句的排版混乱问题，通过自动化处理，帮助用户快速将杂乱无章的SQL代码转化为整洁、易读的格式。这样的工具在数据库管理和开发过程中尤为重要，因为它...

    sql跟踪语句整理工具

    SQL跟踪后，用该工具能够快速整理出整洁的SQL，减少人工的复制、帖贴

    SQL文自动整理格式工具

    sqllice是一款专为解决SQL代码格式混乱问题而设计的工具，它能够帮助开发人员快速、高效地整理SQL脚本，使其更符合编程规范，提高代码可读性和团队协作效率。无论你是使用Java、Python、C#还是其他语言进行开发，...

    oracle常用sql整理

    本文将基于"oracle常用sql整理"的主题，深入探讨Oracle SQL的一些核心概念、语句及其实用技巧，适合初级到中级水平的学习者。 一、SQL基础 SQL是标准化的查询语言，分为DDL（Data Definition Language）、DML（Data...

    自制sql文整理

    自制SQL文整理，非开源，非完整，写得很挫，有使用时限，强烈不建议下载

    SQL格式化整理

    SQL格式整理工具，而且还可以把SQL语句转换成VB DELPHI C# JAVA里面用的格式

    《SQL》语句整理

    在《SQL》语句整理中，我们涉及了数据库的创建与删除、表的创建与数据操作、查询语句以及聚合函数等核心概念。 首先，创建数据库是数据库管理的基础。在SQL Server 2005中，可以使用`CREATE DATABASE`语句来创建新...

    sql语句整理

    sql语句整理 sql增删改查 更新数据记录 删除数据记录

    SQL数据库整理工具

    标题中的“SQL数据库整理工具”指的是专门用于管理和优化SQL Server数据库的应用程序，这些工具通常包含一系列功能，旨在提升数据库性能，确保数据的准确性和一致性。SQL Server是Microsoft开发的一款关系型数据库...

    sql的整理的最好的目前

    ### SQL 数据查询与条件筛选详解 #### 条件查询基础 在进行数据库操作时，条件查询是非常关键的一个环节。它允许我们根据特定条件从数据库表中检索数据。本篇文章将详细解析如何使用 SQL 进行条件查询，并涵盖各种...

    DBA日常维护SQL整理

    DBA日常维护SQL整理,涵盖操作系统、存储、数据库各个层面

    SQL面试经典版-整理篇

    在SQL面试中，掌握核心概念和技术至关重要。这里我们将深入探讨SQL、Oracle、MySQL以及SQL Server等数据库相关的知识点，这些内容都是面试中常见的考察点。 1. SQL基础： - 数据库概念：理解关系型数据库的基本...

    刚刚整理的SQL语句

    尽管描述和部分内容提供的信息有限，但我们可以基于标题“刚刚整理的SQL语句”来展开一些重要的SQL知识点，帮助读者更好地理解和掌握SQL的基础及进阶用法。 ### SQL简介 SQL（Structured Query Language）是一种...

    SQL Server面试常用sql整理

    SQL Server 面试常用 SQL 整理 在 SQL Server 面试中，数据库部分的知识是非常重要的，本文将整理一些常用的 SQL 查询语句，以便更好地应对面试。 数据库设计 在创建数据库时，需要考虑到数据库的设计，包括表...

    SQL Server 2005索引碎片整理

    SQL Server 2005索引碎片整理

    Sql数据库知识整理

    这个压缩包“SQL整理”很可能包含了关于SQL的各种概念、语法、操作和最佳实践的详细资料。以下是一些可能涵盖在其中的重要知识点： 1. **SQL基本概念**：SQL分为DDL（Data Definition Language，数据定义语言）、...

    一般SQL语句优化整理

    ### 一般SQL语句优化整理 #### 概述 在数据库操作中，SQL查询语句是数据检索的核心，其性能直接影响到应用系统的响应时间和资源消耗。对于一般的SQL语句优化，不仅能够提升查询效率，还能改善用户体验。本文将对...

    SQLSERVER基础实用必会SQL语句整理.docx

    三、SQLSERVER数据库的操作命令 查看数据库版本的命令是：select @@version。 修改数据库密码的命令是：EXEC sp_password NULL, '新的密码', 'sa'。例如：EXEC sp_password NULL, 'sa123', 'sa'。 四、SQLSERVER...

    SQL常用语句(重新整理）

    三、聚合函数 SQL提供了一些聚合函数，如COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()和MIN()，用于对一组值进行统计计算。例如，计算`employees`表中的员工总数： ```sql SELECT COUNT(*) FROM employees; ``` 四、分组（GROUP ...

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