oracle 不同字段且不同条记录比较值

本文提供了一个具体的SQL查询案例,展示了如何通过复杂的JOIN条件和CASE WHEN语句来匹配两个表中的特定规则值,并返回相应的结果。该查询涉及多个条件判断及表连接操作。



SELECT B.RULE_VALUE2,
       DECODE(A.RULE_VALUE1, 'D', '1', 'M', '2', 'W', 3) VALUE1,   
       case when  B.RULE_VALUE2 = DECODE(A.RULE_VALUE1, 'D', '1', 'M', '2', 'W', 3)  then 'TRUE' else 'FASLE' END
      -- DECODE(A.RULE_VALUE1, 'D', '1', 'M', '2', 'W', 3) VALUE1             
  FROM CPMP.CFG_CPMP_PLAN_RULE A, CPMP.CFG_CPMP_PLAN_RULE B
 WHERE A.RULE_TYPE = 126
   AND A.STATE = 1
   AND A.MKTG_PLAN_ID = B.MKTG_PLAN_ID
   AND B.RULE_TYPE = 113
   AND B.STATE = 1
   AND B.MKTG_PLAN_ID = 6354
### 如何在 Oracle SQL 中查询字段不同Oracle SQL 中,`DISTINCT` 是一种用于返回唯一记录的关键字。它可以帮助用户过滤掉重复的数据并仅保留不同。以下是关于 `DISTINCT` 的具体用法及其注意事项。 #### 使用 DISTINCT 查询单个字段不同 当需要查询某个字段的所有不同时,可以使用如下语法: ```sql SELECT DISTINCT column_name FROM table_name; ``` 此语句会返回指定列中的所有不重复的[^2]。例如,假设有一个名为 `employees` 的表,其中有一列 `department_id`,可以通过以下方式获取唯一的部门编号列表: ```sql SELECT DISTINCT department_id FROM employees; ``` #### 使用 DISTINCT 查询多个字段不同组合 如果希望基于多个字段的组合来查询其唯一,则可以在 `SELECT DISTINCT` 后面列出这些字段名。需要注意的是,只有那些被显式列举出来的字段才会参与去重操作。例如,在同一个 `employees` 表中,如果有两列分别是 `first_name` 和 `last_name`,则可以用下面的方式找到名字和姓氏的独特组合: ```sql SELECT DISTINCT first_name, last_name FROM employees; ``` 但是要注意,正如引用所提到的内容那样,当你尝试同时展示额外的信息(比如备注或其他描述性数据),而这些信息并未包含于 `DISTINCT` 子句之中时,这将会违反 SQL 标准,并引发错误。 #### 替代方案:GROUP BY 进行多字段组合去重 除了利用 `DISTINCT` 关键词外,还可以采用 `GROUP BY` 来达到相同的效果。这种方法特别适用于更复杂的场景下执行聚合运算的同时也需要去除冗余项的情况。基本形式如下所示: ```sql SELECT field1, field2, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY field1, field2; ``` 这里不仅能够得到每组内的计数统计结果,同时也实现了按给定字段分组后的独特化处理过程[^1]。 #### 高级技术——窗口函数 ROW_NUMBER() 对于某些特定需求而言,可能单纯依靠 `DISTINCT` 或者简单的 `GROUP BY` 并不足以满足业务逻辑的要求。此时可考虑引入窗口函数如 `ROW_NUMBER()` 实现更加精细控制下的筛选机制。举个例子来说就是从一张订单详情表格里挑选出每个客户最早的一笔交易记录: ```sql WITH RankedOrders AS ( SELECT CustomerID, OrderDate, Amount, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY CustomerID ORDER BY OrderDate ASC) as rn FROM Orders ) SELECT * FROM RankedOrders WHERE rn = 1; ``` 在这个脚本片段里面,我们先创建了一个临时视图 `RankedOrders` ,该视图包含了原始数据集加上每一行相对于同一客户的相对排名;接着再从中选取排名第一目即代表各自顾客最早的那一次消费行为[^4]。 ### 总结 综上所述,针对简单情形可以直接运用 `DISTINCT` 完成任务;而对于稍微复杂一点的应用场合,则推荐选用 `GROUP BY` 结合必要的汇总指标一起工作;最后如果是涉及到更为高级别的定制型要求的话,不妨试试看借助强大的分析工具 —— 窗口函数吧!
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