`
一笑_奈何
  • 浏览: 69758 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 成都
社区版块
存档分类
最新评论

union all与union关键字

阅读更多
    最近我在做电子商务项目里面遇到了一个需求,就是把秒杀与团购的商品一起查询出来。但是由于两个表里面的字段不一样所以秒杀商品与团购商品分来存储的,合并怎么合并了??
    最后我想到oracle里面的关键字union,这个关键字是用来查询并集的,所以我就用了union来把两个表里面数据查询出来,sql如下:
"select A.*\n" +
"  from (\n" + 
"       select A.SECKILL_ID ID,\n" + 
"               A.COMMODITY_ID,\n" + 
"               A.COMMODITY_NAME,\n" + 
"               A.SELL_PRICE,\n" + 
"               A.BUY_USER_CNT,\n" + 
"               A.PRICE,\n" + 
"               A.isTimeEnd,\n" + 
"               A.COUNT,\n" + 
"               A.BRAND_ID,\n" + 
"               1 TYPE,\n" + 
"               discount,\n" + 
"               A.BEGIN_TIME,\n" + 
"               A.CONTENT CONTENT,\n" + 
"               TO_CHAR(discount * 10, '0.99') show_discount\n" + 
"          from (select s.*,\n" + 
"                       sc.BRAND_ID,\n" + 
"                       sc.COMMODITY_NAME,\n" + 
"                       case\n" + 
"                         when begin_time < sysdate and end_time > sysdate then\n" + 
"                          0\n" + 
"                         else\n" + 
"                          1\n" + 
"                       end isTimeEnd,\n" + 
"                       sc.sell_price,\n" + 
"                       nvl(cnt, 0) + nvl(back_count, 0) BUY_USER_CNT,\n" + 
"                       s.price / sc.sell_price discount\n" + 
"                  from seckill s\n" + 
"                  join (select CSC.SORT_ID,\n" + 
"                              C.COMMODITY_ID,\n" + 
"                              C.COMMODITY_NAME,\n" + 
"                              SC.SELL_PRICE,\n" + 
"                              SC.SHOP_COMMODITY_ID,\n" + 
"                              C.BRAND_ID\n" + 
"                         from COMMODITY C\n" + 
"                         join SHOP_COMMODITY SC on C.COMMODITY_ID =\n" + 
"                                                   SC.COMMODITY_ID\n" + 
"                         join COMMODITY_SORT_CONTACT CSC on CSC.COMMODITY_ID =\n" + 
"                                                            C.COMMODITY_ID\n" + 
"                         join (SELECT *\n" + 
"                                FROM sort\n" + 
"                               START WITH SORT_ID = 1\n" + 
"                              connect by P_ID = prior SORT_ID\n" + 
"                                     and STATE = 1) s on S.SORT_ID =\n" + 
"                                                         CSC.SORT_ID\n" + 
"                         join COMMODITY_BRAND CB on C.BRAND_ID = CB.BRAND_ID\n" + 
"                        where S.STATE = 1\n" + 
"                          and SC.STATE = 1\n" + 
"                          and sc.SELL_PRICE > 0\n" + 
"                          and C.STATE = 1\n" + 
"                          and C.IS_SHOW = 1\n" + 
"                          and CB.STATE = 1\n" + 
"                          and SC.SALE_ENABLE_COUNT > 0\n" + 
"                          and SC.SELL_PRICE > 0\n" + 
"                          and (c.IS_SCORE is null or c.IS_SCORE != 1)) sc on sc.commodity_id =\n" + 
"                                                                             s.commodity_id\n" + 
"                  left join (select count(seckill_id) cnt, seckill_id\n" + 
"                              from seckill_order\n" + 
"                             group by seckill_id) o on o.seckill_id =\n" + 
"                                                       s.seckill_id\n" + 
"                 where s.state = 1) A\n" + 
"        union \n" + 
"        select A.GROUP_BUYING_ID ID,\n" + 
"               A.COMMODITY_ID,\n" + 
"               A.COMMODITY_NAME,\n" + 
"               A.SELL_PRICE,\n" + 
"               A.BUY_USER_CNT,\n" + 
"               A.PRICE,\n" + 
"               A.isTimeEnd,\n" + 
"               A.BRAND_ID,\n" + 
"               A.COUNT,\n" + 
"               2 TYPE,\n" + 
"               discount,\n" + 
"               A.BEGIN_TIME,\n" + 
"               A.GROUP_BUYING_TEXT CONTENT,\n" + 
"               TO_CHAR(discount * 10, '0.99') show_discount\n" + 
"          from (select group_buying_text CONTENT,\n" + 
"                       group_buying_price price,\n" + 
"                       s.*,\n" + 
"                       sc.BRAND_ID,\n" + 
"                       sc.COMMODITY_NAME,\n" + 
"                       case\n" + 
"                         when begin_time < sysdate and end_time > sysdate then\n" + 
"                          0\n" + 
"                         else\n" + 
"                          1\n" + 
"                       end isTimeEnd,\n" + 
"                       sc.sell_price,\n" + 
"                       nvl(cnt, 0) + nvl(back_count, 0) BUY_USER_CNT,\n" + 
"                       s.group_buying_price / sc.sell_price discount\n" + 
"                  from group_buying s\n" + 
"                  join (select CSC.SORT_ID,\n" + 
"                              C.COMMODITY_ID,\n" + 
"                              C.COMMODITY_NAME,\n" + 
"                              SC.SELL_PRICE,\n" + 
"                              SC.SHOP_COMMODITY_ID,\n" + 
"                              C.BRAND_ID\n" + 
"                         from COMMODITY C\n" + 
"                         join SHOP_COMMODITY SC on C.COMMODITY_ID =\n" + 
"                                                   SC.COMMODITY_ID\n" + 
"                         join COMMODITY_SORT_CONTACT CSC on CSC.COMMODITY_ID =\n" + 
"                                                            C.COMMODITY_ID\n" + 
"                         join (SELECT *\n" + 
"                                FROM sort\n" + 
"                               START WITH SORT_ID = 1\n" + 
"                              connect by P_ID = prior SORT_ID\n" + 
"                                     and STATE = 1) s on S.SORT_ID =\n" + 
"                                                         CSC.SORT_ID\n" + 
"                         join COMMODITY_BRAND CB on C.BRAND_ID = CB.BRAND_ID\n" + 
"                        where S.STATE = 1\n" + 
"                          and SC.STATE = 1\n" + 
"                          and sc.SELL_PRICE > 0\n" + 
"                          and C.STATE = 1\n" + 
"                          and C.IS_SHOW = 1\n" + 
"                          and CB.STATE = 1\n" + 
"                          and SC.SALE_ENABLE_COUNT > 0\n" + 
"                          and SC.SELL_PRICE > 0\n" + 
"                          and (c.IS_SCORE is null or c.IS_SCORE != 1)) sc on sc.commodity_id =\n" + 
"                                                                             s.commodity_id\n" + 
"                  left join (select count(group_buying_id) cnt,\n" + 
"                                   group_buying_id\n" + 
"                              from (select MEMBER_ID, group_buying_id\n" + 
"                                      from GROUP_BUYING_MEMBER\n" + 
"                                     where state != 2\n" + 
"                                     group by group_buying_id, member_id)\n" + 
"                             group by group_buying_id) o on o.group_buying_id =\n" + 
"                                                            s.group_buying_id\n" + 
"                 where s.state = 1) A) A\n" + 
" order by BEGIN_TIME desc, type asc, ID DESC\n" + 
"\n" + 
"";
,但是我在执行之后老是报orc-000932异常,数据类型不一致。于是我就想是不是我要查询的字段是不是有类型问题,我一个个的对比发现没有问题。然后我在网上找了一下问题,原来是union关键字会会对结果集里面的商品数据进行帅选,把union换成union all就可以解决这个问题了.
分享到:
评论

相关推荐

    实验报告自动生成.zip

    实验报告

    基于多目标粒子群算法的Matlab微电网优化研究:实现最低运行成本与最大化风光消纳,基于多目标粒子群算法的微电网优化:风光柴储模型的成本降低与消纳最大化策略,Matlab基于多目标粒子群算法的微电网优

    基于多目标粒子群算法的Matlab微电网优化研究:实现最低运行成本与最大化风光消纳,基于多目标粒子群算法的微电网优化:风光柴储模型的成本降低与消纳最大化策略,Matlab基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型,之后以风光柴储运行成本最低和风光消纳最大为目标。 ,Matlab;多目标粒子群算法;微电网优化;风光柴储模型;运行成本最低;风光消纳最大。,Matlab中多目标粒子群算法在微电网优化中的应用:成本优化与风光消纳提升

    Comsol金属结构增强二硫化钼吸收性能的偏振依赖性研究,Comsol模拟金属结构偏振效应对二硫化钼吸收性能的增强研究,Comsol金属结构偏振依赖性增强二硫化钼吸收 ,Comsol; 金属结构;

    Comsol金属结构增强二硫化钼吸收性能的偏振依赖性研究,Comsol模拟金属结构偏振效应对二硫化钼吸收性能的增强研究,Comsol金属结构偏振依赖性增强二硫化钼吸收。 ,Comsol; 金属结构; 偏振依赖性; 二硫化钼; 吸收。,Comsol金属结构增强二硫化钼偏振依赖性吸收

    spring源码解析1

    spring源码解析1

    C高级学习day1链接文件

    C高级学习day1链接文件

    基于C语言编程的EKF算法在电池SOC估算中的应用研究,基于C语言的电池SOC估算优化-嵌入式卡尔曼滤波(EKF)算法的实现,用C语言辩识的EKF算法,用于电池SOC估算 ,用C语言;辩识;EKF算

    基于C语言编程的EKF算法在电池SOC估算中的应用研究,基于C语言的电池SOC估算优化——嵌入式卡尔曼滤波(EKF)算法的实现,用C语言辩识的EKF算法,用于电池SOC估算 ,用C语言;辩识;EKF算法;电池SOC估算;关键信息;关键词。,C语言实现EKF算法的电池SOC估算

    unity下一种基于渲染可见区域的战争迷雾.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用,资源为网络商品(电子资料类)基于网络商品和电子资料商品的性质和特征不支持退款,质量优质,放心下载使用

    地级市-绿色信贷贴息政策DID(2007-2023年).xlsx

    绿色信贷贴息政策是地方政府为了推动绿色经济发展,鼓励企业加大绿色投资力度,降低企业融资成本而制定的一项财政政策。该政策旨在通过财政补贴的方式,引导金融机构增加对绿色项目的信贷投放,促进经济社会绿色化、低碳化发展。本数据使用DID(Difference-in-Differences)方法来评估绿色信贷贴息政策的效果。 参考洪祥骏、林娴和陈丽芳(2023)的做法,使用“绿色信贷贴息政策试点”的政策,虚拟变量(Treat×Post)表征。城市为试点城市,则赋值为 1,否则为 0;Post为年份虚拟变量,在数据中为Time,由于各个省市地方政府实施政策时间不同,因此在各自省市政策实施的年份及之后取1,否则为0,与此同时,未在2017年与2022年之间实施绿色信贷贴息政策的省市则在2017 年及之后取 1,否则为 0。 数据名称:地级市-绿色信贷贴息政策DID 数据年份:2007-2023年 ## 02、相关数据 年份、省级名称、省份代码、地级市名称、地级市代码、Treat、Time、DID。

    中国各地级市是否属于信息惠民国家试…配数据.xlsx

    信息惠民国家试点城市要围绕解决民生领域的突出问题,以政务信息资源共享为核心,推动各部门业务协同和流程再造,构建统一的城市信息惠民公共服务平台,实现跨部门、跨层级的信息共享和业务协同。同时,这些城市还要注重资源整合,集中构建统一的公共服务平台,实现基础信息集中采集、多方利用,为市民提供更加便捷、高效、个性化的公共服务。 数据名称:地级市、上市公司“信息惠民国家试点城市”DID 数据年份:2010-2024 数据来源:国家发改委、上市公司年报。 参考文献:何雨可, 牛耕,逯建,赵国昌.数字治理与城市创业活力—来自“信息惠民国家试点”政策的证据[J].数量经济技术经济研究, 2024, 41 (01): 47-66. ## 02、相关数据 上市公司:股票代码、年份、股票简称、中文全称、省份、城市、区县、上市状态、信息惠民试点。 地级市:行政区划代码、年份、所属省份、地区、长江经济带、经度、纬度、信息惠民试点。

    21考试真题最近的t282.txt

    21考试真题最近的t282.txt

    js 高级-基础深入文档解析 

    js 高级——基础深入文档解析 

    超声影像分割数据集:乳腺良性结节语义分割数据集(约800张数据和标签)

    超声影像分割数据集:乳腺良性结节语义分割数据集(约800张数据和标签) 【2类别的分割】:背景、结节等,具体参考classes文件 数据集介绍:【已经划分好】 训练集:images图片目录+masks模板目录,300张左右图片和对应的mask图片 测试集:images图片目录+masks模板目录,100张左右图片和对应的mask图片 除此之外,包含一个图像分割的可视化脚本,随机提取一张图片,将其原始图片、GT图像、GT在原图蒙板的图像展示,并保存在当前目录下 医学图像分割网络介绍:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12102735.html 更多图像分割网络unet、swinUnet、trasnUnet改进,参考改进专栏:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12803200.html Ai改进系列:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html

    农业产业集聚水平.xlsx

    业产业集聚水平是一个衡量农业产业在一定区域内集中程度和协同发展状况的综合指标。它通常反映了农业相关企业、机构和服务在特定地域内的集聚程度,以及这些主体之间通过产业链形成的紧密联系和协同发展情况。 该数据采用二种测算方法:1、农业产业集聚水平2,农业产业集聚 (LQ)。该文采用区位熵进行测算,即用某地区农林牧渔业总产值与全国农林牧渔业总产值之比除以该省区生产总值与全国生产总值之比。 2、农业产业集聚水平3,农业产业集聚 (LQ)。该文采用区位熵进行测算,即用某地区农业产值与全国农业产值之比除以该省区生产总值与全国生产总值之比所得的商。 数据名称:农业产业集聚水平 数据年份:2000-2023年 参考文献:1、杨秀玉,乔翠霞.农业产业集聚对农业碳生产率的空间溢出效应——基于财政分权的调节作用[J].中国人口·资源与环境,2023,33(02):92-101. 2、银西阳,贾小娟,李冬梅.农业产业集聚对农业绿色全要素生产率的影响——基于空间溢出效应视角[J].中国农业资源与区划,2022,43(10):110-119. ## 02、相关数据 code、地区、年份、地区生产总值(

    21考试真题最近的t388.txt

    21考试真题最近的t388.txt

    线程管理秘籍:轻松优化 PyTorch 性能的秘诀

    线程管理在深度学习中至关重要,合理设置 torch.set_num_threads() 可以显著提高 PyTorch 性能。通过优化 CPU 线程数,帮助你更高效地利用计算资源,避免资源浪费,提升训练速度。

    外卖侠4.19 饿了么增加聚推客联盟api通道 带视频教程.zip

    版本号:4.19.0 – 正式版 饿了么增加聚推客联盟api通道, 优点:无需上传淘宝联盟推广位pid,由聚推客联盟结算,不强制开发票,如需使用,请去“参数设置-淘宝api设置”切换饿了么api通道 注意:淘宝联盟电商CPS仍然使用你自己的淘宝联盟; 电商CPS功能已上线,包含京东、拼多多、唯品会、淘宝/天猫等电商平台,至此,外卖侠小程序已涵盖: 特价电影票、美团外卖、美团闪购、饿了么外卖、饿了么商超、美团优选、美团到店、美团酒店、京东、拼多多、唯品会、淘宝/天猫等十几个类别的CPS功能,并且还可以通过强大的自定义内容管理设置,接入、跳转其他CPA、CPS系统(如话费、火车票、打车等),为你实现更多流量变现途径。

    基于群智能优化算法的SVM与LSSVM、ELM及KELM在分类与回归预测中的应用探索 ,基于群智能优化算法的SVM与LSSVM、ELM及KELM在分类与回归预测中的应用探索 ,MATLAB代码 群智能

    基于群智能优化算法的SVM与LSSVM、ELM及KELM在分类与回归预测中的应用探索。,基于群智能优化算法的SVM与LSSVM、ELM及KELM在分类与回归预测中的应用探索。,MATLAB代码 群智能优化算法 分类 回归 时序预测 SVM支持向量机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-SVM SMA-SVM PSO-SVM GWO-SVM INFO-SVM JSOA-SVM SO-SVM BES-SVM等等 LSSVM 最小二乘支持向量机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-LSSVM SMA-LSSVM PSO-LSSVM GWO-LSSVM INFO-LSSVM JSOA-LSSVM SO-LSSVM BES-LSSVM等等 ELM 极限学习机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-ELM SMA-ELM PSO-ELM GWO-ELM 等等 KELM 核极限学习机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-KELM SMA-KELM BES-KELM PSO-KELM GWO-KELM INFO-KELM SO-KELM WOA-KELM DELM 深度极限学习机

    ossim-1.8.20,这个项目Open Source Software Image Map

    ossim-1.8.20,这个项目全称Open Source Software Image Map。

    吸粉营销 天气立刻查v1.0.0全开源 天气查询小程序.zip

    源码简介与安装说明: 用于天气查询,吸引粉丝关注。 本应用通过关键字进行触发,下面是如何进行设置的说明。 1、进入应用设置入口。 2、设置关键字进行触发。

    21考试真题最近的t343.txt

    21考试真题最近的t343.txt

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics