临时记录

本文提供了一个SQL查询案例,展示了如何使用内连接从两个表中选择特定记录,并通过CASE语句进行条件判断来决定显示哪些字段。此外,还展示了如何根据多个字段进行筛选。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 select distinct /** case when REPLACE(substring(b.register_no,0,2),'f','F')='F' then b.f_name else a.h_master end as hMaster, **/
        a.h_master,
        b.print_no,b.doc_no,case when ltrim(rtrim(isnull(b.f_name,''))) ='' 
        then a.id_no else isnull(b.cartno,'') end as certificateno,isnull(a.telephone,'') as telephone,
        b.f_name
from fcmess a inner join roomstate b on a.register_no = b.register_no 
and ((ltrim(rtrim(b.print_no)) = ? 
    and ltrim(rtrim(isnull(b.doc_no,''))) = ?)
    or (ltrim(rtrim(b.print_no)) = ?
    and ltrim(rtrim(isnull(b.doc_no,''))) = ''))
    and b.register_no = ?
试下这条sql捏
同样是问号改成doc_no和print_no
不过多了个register_no 

转载于:https://www.cnblogs.com/yhzhu/p/6089393.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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