select warehouse

最新推荐文章于 2024-07-03 11:32:20 发布
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select passenger_id, count(*) total_orders,case when left(time(gmt_create),8) < "06:00:00" then date_sub(date(gmt_create),interval 1 day)  else date(gmt_create)  end as date, "level" as level from daijia_order.valet_order where status in (7, 8) and risk_type in (1, 5)                 and gmt_create between "2016-09-01 06:00:00" and  "2016-11-17 06:00:00" group by passenger_id,date;
【SQL常用语法】grouping sets, partition by
yangfeiwuqing的博客
07-17 443
1. grouping sets 参考：https://www.yiibai.com/sql/sql-grouping-sets.html 使用场景：在同一查询中定义多个分组集 例：如下为inventory表，希望从中查询分别以(warehouse,product),(warehouse),(product)分组的情况 SELECT * FROM inventory; +---------------+---------+----------+----------+ | warehouse
13.仓储服务-API-仓库管理
xjhqre的博客
04-29 707
文章目录1 添加进注册中心2 配置网关3 仓库模糊查询4 查询库存5 查询采购需求6 合并采购需求6.1 采购流程图6.2 创建采购单6.3 查询未领取的采购单6.4 合并采购需求7 领取采购单8 完成采购8.1 创建vo8.2 controller8.3 实现done方法8.4 实现addStock方法8.5 远程调用服务8.6 MyBatis配置8.7 测试 1 添加进注册中心 将ware模块添加进注册中心，配置application.yml cloud: nacos: discovery:
Warehouse表结构说明
weixin_30730151的博客
11-14 466
---_DimAreaOverlay 和DimArea的区别 ---_DimAreaOverlay对于每条路径都显示14个节点的内容，DimArea只显示叶子节点的内容和父级节点的AreaSK select * from _DimAreaOverlay a where a.AreaSk=21;--AreaPath=\IT集中研发管理系统\Billing系统\统一接口,显示AreaLevel...
warehouse提供的免费oracle学习视频
我的Oracle DBA之路
11-20 787
warehouse提供的免费oracle学习视频 http://warehouse.itpub.net/post/777/521637   King作品：Oracle RAC系列培训(共七集)[视频教程] http://www.cnblogs.com/huangjingzhou/articles/2157942.html
Data Warehouse
weixin_44504151的博客
07-03 910
【代码】Data Warehouse。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <mapper namespace="com.hvlink.mapper.asn.AsnMainMapper"> <!-- ASN主表分页查询 --> <select id="queryAsnPage" resultType="com.hvlink.entity.dto.asn.AsnMainDTO"> SELECT m.id, m.asn_no, m.status, m.is_fully_shipping, m.create_time, m.release_date, m.factory_code, f.factory_name, m.warehouse_code, w.warehouse_name, m.shipper_id, s.shipper_name, s.supplier_code, sup.supplier_name FROM ( -- 主表：每个 asn_no 只保留最新一条记录 SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY asn_no ORDER BY create_time DESC, id DESC) AS rn FROM tb_asn_main WHERE is_deleted = 0 ) m LEFT JOIN ( -- 预聚合工厂表：确保 factory_code 唯一 SELECT factory_code, MAX(factory_name) AS factory_name FROM tm_factory GROUP BY factory_code ) f ON m.factory_code = f.factory_code LEFT JOIN ( -- 预聚合仓库表 SELECT warehouse_code, MAX(warehouse_name) AS warehouse_name FROM tm_warehouse GROUP BY warehouse_code ) w ON m.warehouse_code = w.warehouse_code LEFT JOIN ( -- 发货方表 + 关联供应商 code SELECT s.id, MAX(s.shipper_name) AS shipper_name, MAX(s.supplier_code) AS supplier_code FROM tm_shipper s GROUP BY s.id ) s ON m.shipper_id = s.id LEFT JOIN ( -- 供应商表去重 SELECT supplier_code, MAX(supplier_name) AS supplier_name FROM tm_supplier GROUP BY supplier_code ) sup ON s.supplier_code = sup.supplier_code WHERE m.rn = 1 -- 每个 asn_no 最新一条 <!-- 工厂条件 --> <if test="param.factoryCode != null and param.factoryCode != ''"> AND m.factory_code LIKE CONCAT('%', #{param.factoryCode}, '%') </if> <!-- 仓库条件 --> <if test="param.warehouseCode != null and param.warehouseCode != ''"> AND m.warehouse_code LIKE CONCAT('%', #{param.warehouseCode}, '%') </if> <!-- ASN号条件 --> <if test="param.asnNo != null and param.asnNo != ''"> AND m.asn_no LIKE CONCAT('%', #{param.asnNo}, '%') </if> <!-- 订单号条件 --> <if test="param.orderNo != null and param.orderNo != ''"> AND EXISTS ( SELECT 1 FROM tb_asn_detail ad WHERE ad.asn_no = m.asn_no AND ad.is_deleted = 0 AND ad.order_no LIKE CONCAT('%', #{param.orderNo}, '%') ) </if> <!-- 零件号条件 --> <if test="param.partCode != null and param.partCode != ''"> AND EXISTS ( SELECT 1 FROM tb_asn_detail ad WHERE ad.asn_no = m.asn_no AND ad.is_deleted = 0 AND ad.part_code LIKE CONCAT('%', #{param.partCode}, '%') ) </if> <!-- 零件描述条件 --> <if test="param.partDesc != null and param.partDesc != ''"> AND EXISTS ( SELECT 1 FROM tb_asn_detail ad WHERE ad.asn_no = m.asn_no AND ad.is_deleted = 0 AND ad.part_desc LIKE CONCAT('%', #{param.partDesc}, '%') ) </if> <!-- 发货方名称 --> <if test="param.shipperName != null and param.shipperName != ''"> AND s.shipper_name LIKE CONCAT('%', #{param.shipperName}, '%') </if> <!-- 状态 --> <if test="param.status != null and param.status != ''"> AND m.status = #{param.status} </if> <!-- 供应商编码 --> <if test="param.supplierCode != null and param.supplierCode != ''"> AND sup.supplier_code LIKE CONCAT('%', #{param.supplierCode}, '%') </if> <!-- 供应商名称 --> <if test="param.supplierName != null and param.supplierName != ''"> AND sup.supplier_name LIKE CONCAT('%', #{param.supplierName}, '%') </if> <!-- 创建时间范围 --> <if test="param.createStartDate != null"> AND m.create_time >= #{param.createStartDate} </if> <if test="param.createEndDate != null"> AND m.create_time <= #{param.createEndDate} </if> <!-- 发布日期范围 --> <if test="param.releaseStartDate != null"> AND m.release_date >= #{param.releaseStartDate} </if> <if test="param.releaseEndDate != null"> AND m.release_date <= #{param.releaseEndDate} </if> ORDER BY m.id ASC </select> <!-- 逻辑删除 --> <update id="logicalDeleteByAsnNo"> UPDATE tb_asn_main SET deleted = #{deletedCode} WHERE asn_no = #{asnNo} </update> <!-- 发布状态 --> <update id ="updateReleaseStatus"> UPDATE tb_asn_main SET release_status = #{param.releaseStatus},release_date = #{param.releaseDate} WHERE id = #{param.id} </update>> </mapper> The content of element type "mapper" must match "(cache-reflcachelresultiap*|parameterMap*|sql*linsert*lupdate*ldelete*jselect*)+"
09-29
SELECT warehouse_code, MAX(warehouse_name) AS warehouse_name FROM tm_warehouse GROUP BY warehouse_code ) w ON m.warehouse_code = w.warehouse_code LEFT JOIN ( -- 发货方表 + 关联供应商 code ...
select * from tm_warehouse where warehouse_code = "8402"报错列名无效
09-16
@Select("SELECT * FROM tm_warehouse WHERE warehouse_code = #{code}") List<Warehouse> findByCode(@Param("code") String code); ``` XML 中： ```xml <select id="findByCode" resultType="Warehouse"> ...
通过 select DISTINCT WAREHOUSE_CODE,ITEM_CODE from busi_inv_log where in_out_type = 221;查找的数据作为条件找出WAREHOUSE_CODE,ITEM_CODE和每一个分组属性QUANTITY的和
06-26
```解释：1.SELECT后面选择了两个分组字段WAREHOUSE_CODE和ITEM_CODE，以及使用SUM聚合函数计算QUANTITY的总和，并命名为TOTAL_QUANTITY。2.FROM子句指定了数据来源的表（这里假设表名为inventory_records，请根据...
SELECT 1 FROM outbound_detail o WHERE o.warehouse_id = w.warehouse_id
最新发布
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sql语句截掉某字段最后一个字符
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03-01 3012
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10-17 2260
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使用GeomFromText这个函数将字符串转成point 使用astext读取point类型数据
Update INVOT SET PONUM=PONUM FROM(SELECT WAREHOUSE FORM INVOT LEFT JOIN IN ON 条件子句)WHERE INVOT条件解释这种sql
04-17
<think>好的，我现在需要帮助用户理解和改写一个复杂的SQL更新语句，涉及到子查询、IN、VOT（可能是笔误，应为NOT EXISTS或类似）、LEFT JOIN以及条件子句。首先，我需要理清用户的问题，并结合提供的引用内容进行分析。 用户提到使用LEFT JOIN，这在引用[1]和[2]中有详细说明。LEFT JOIN会保留左表的所有记录，右表没有匹配的部分用NULL填充。这可能用于查找主表中存在但关联表中不存在的记录，比如没有下单的用户，如引用[3]所述。 接下来，用户提到了子查询和IN条件。子查询通常用于WHERE或SET子句中，而IN用于检查某个值是否在子查询的结果集中。在引用[3]中，用户讨论过用JOIN代替子查询来优化性能，这可能是一个优化点。 用户的问题中提到的“INVOT”可能是输入错误，猜测是NOT IN或者NOT EXISTS，用于排除某些记录。例如，找出在订单表中没有记录的用户，可以用LEFT JOIN结合WHERE右表字段为NULL，或者用NOT EXISTS子查询。 现在，用户想编写和解释一个更新语句，结合这些元素。假设场景是更新某个表中的数据，基于另一个表的条件。例如，更新员工表中部门无效的员工信息，或者标记未下单的用户。 举个例子，假设需要更新员工表，将没有对应部门的员工的部门ID设为NULL。可以使用LEFT JOIN部门表，找到部门不存在的员工，然后进行更新。或者使用子查询结合IN或NOT IN来筛选目标记录。 根据引用[3]，使用LEFT JOIN可能比子查询更高效，尤其是在处理大数据量时，因为JOIN操作通常比嵌套子查询更快。此外，引用[4]提到事务处理，可能需要确保更新的原子性，但用户当前的问题可能不涉及事务，但需要注意错误处理。 现在需要构造一个示例SQL语句，展示如何正确使用这些元素。比如： 原始子查询方式： UPDATE employees SET department_id = NULL WHERE department_id NOT IN (SELECT id FROM departments); 优化后的LEFT JOIN方式： UPDATE employees e LEFT JOIN departments d ON e.department_id = d.id SET e.department_id = NULL WHERE d.id IS NULL; 这里，LEFT JOIN部门表后，WHERE条件过滤出部门不存在的记录，然后更新这些记录的department_id为NULL。这种方法可能更高效，尤其是在departments.id有索引的情况下。 解释时，需要说明LEFT JOIN的作用，WHERE条件如何筛选出没有匹配的记录，以及为什么这样做有效。同时，比较两种方法的性能差异，引用[3]中提到用JOIN代替子查询优化。 用户可能还希望了解如何解释这样的复杂查询，包括执行顺序、各部分的作用，以及如何确保更新正确无误。例如，LEFT JOIN确保所有员工记录都被保留，不管是否有部门匹配，然后WHERE d.id IS NULL筛选出那些在部门表中找不到对应的记录。 还需要注意，在编写更新语句时，尤其是在生产环境中，应先使用SELECT语句测试条件是否正确，避免误更新数据。此外，事务的使用（如引用[4]中的BeginTrans和CommitTrans）可以确保操作的原子性，但用户的问题中可能暂时不需要，不过可以作为最佳实践提及。 总结步骤： 1. 确定要更新的表和条件。 2. 使用LEFT JOIN将主表与关联表连接，找出不匹配的记录。 3. 在WHERE子句中过滤出右表主键为NULL的记录。 4. 执行UPDATE语句，设置需要修改的字段。 5. 测试查询，确保正确性，考虑性能优化。 可能的问题是如何处理重复记录或索引的影响，需要确保连接条件正确，避免误操作。此外，如果子查询结果集很大，使用JOIN可能更高效，但具体情况取决于数据库的优化器。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，如比较JOIN和子查询的性能，事务在更新中的应用，如何测试更新语句等。</think>### 分步解释和SQL语句改写 #### 步骤1：理解核心需求 假设需要更新主表中**不存在关联关系**的数据（例如：将未下单用户的标记设为"未激活"）。以下两种实现方式将结合`LEFT JOIN`和子查询。 --- #### 步骤2：原始子查询写法（效率较低） ```sql UPDATE users SET status = '未激活' WHERE user_id NOT IN ( SELECT user_id FROM orders ); ``` **解释**： - 通过`NOT IN`筛选主表中`user_id`不在订单表的结果 - 子查询可能引发全表扫描，数据量大时效率低[^3] --- #### 步骤3：优化为LEFT JOIN写法 ```sql UPDATE users u LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id SET u.status = '未激活' WHERE o.order_id IS NULL; ``` **解释**： 1. `LEFT JOIN`保留用户表所有记录，订单表无匹配时填充`NULL` 2. `WHERE o.order_id IS NULL`精准定位无订单用户 3. 通常比子查询性能更优（索引生效时更明显）[^3] --- #### 步骤4：结合子查询的复杂更新 若需在`SET`子句中使用子查询（例如：用关联表的最新数据更新）： ```sql UPDATE products p SET p.last_price = ( SELECT price FROM price_history WHERE product_id = p.id ORDER BY update_time DESC LIMIT 1 ) WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM price_history WHERE product_id = p.id ); ``` **解释**： - `WHERE EXISTS`确保只更新有历史价格的记录 - 关联子查询逐行匹配最新价格 --- ### 关键点总结 | 方法 | 适用场景 | 性能建议 | |---------------|-----------------------------|-------------------| | `NOT IN`子查询 | 简单逻辑、小数据量 | 避免大数据量使用 | | `LEFT JOIN` | 需要多表关联筛选 | 优先选择，可走索引 | | `EXISTS`子查询 | 需要逐行判断存在性的场景 | 通常优于`IN` | --- ### 验证测试建议 1. 先用`SELECT`替换`UPDATE`验证目标数据 ```sql SELECT * FROM users u LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id WHERE o.order_id IS NULL; ``` 2. 在事务中执行更新以便回滚[^4] ```sql START TRANSACTION; -- 执行UPDATE语句 ROLLBACK; -- 或 COMMIT; ``` ---
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