可以有两种处理方法,1、两表先合并,后求和
(select日期,金额as数值fromA表
unionall
select日期,数量as数值fromB表)
groupby日期
2、先求和后合并,再求和
select日期,sum(数值)as数值from
(select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期
unionall
select日期,sum(数量)as数值fromB表groupby日期)
groupby日期
对于“如果要实现总和的相乘、相除,或者相减得话,应该怎么写呢?”,你得提出明确需求,那后才能设计。
如果是相乘、相除,或者相减,得有条件,还像上面,用日期关联,A表-B表,A表求和:select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期
B表求和:select日期,sum(数量)as数值fromB表groupby日期
在执行A表-B表时,由于用日期关联,则某一日期对应的记录可能会产生三种情况:A表B表都有;A表有B表无;A表无B表有。
1、需要先找出所有日期,select日期fromA表
union
select日期fromB表
2、对于A表中所有数据以上表中日期为依据构造所有相关日期数据,如果有日期数据,则为原数据,否则为0。
selecta日期as日期,casewhenb数值isNULLthenb数值else0endas数值
from
(select日期fromA表
union
select日期fromB表)a
leftjoin
(select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期)b
ona日期=b日期
3、同样对于B表也如此。
4、2表相减即得。
selecta3日期as日期,a3数值-b3数值as数值
from
(
selecta1日期as日期,casewhenb1数值isNULLthenb1数值else0endas数值
from
(select日期fromA表
union
select日期fromB表)a1
leftjoin
(select日期,sum(金额)as数值fromA表groupby日期)b1
ona1日期=b1日期
)a3,(
selecta2日期as日期,casewhenb2数值isNULLthenb2数值else0endas数值
from
(select日期fromA表
union
select日期fromB表)a2
leftjoin
(select日期,sum(金额)as数值fromB表groupby日期)b2
ona2日期=b2日期
)b3
wherea3日期=b3日期
当然,以上只是一种方法,还有其他方法也可以实现,尽供参考。
SQL Server是不支持备份后降级还原的,有两种处理方法:
1通过SQL SERVER 的DTS工具(数据导入/导出向导),数据源选择SQL 2012的数据库,目标选SQL 2008的数据库;
2在SQL 2012的数据库上选择生成数据库脚本文件,选择兼容性为SQL 2008,包括数据,将生成的脚本文件在SQL 2008的服务器上运行即可
四种
模糊数据库
指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的,不能表示许多模糊不清的
事情。随着模糊数学理论体系的建立,人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中,从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面,首先是如何在数据库中存放模糊数据;其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。
统计数据库
管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录,但其目的是向用户提供各种统计汇总信息,而不是提供单个记录的信息。
网状数据库
处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构,称为系。系类型
是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中,有一个记录类型处于主导地位,称为系主记录类
型,其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的
CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”,以后,根据DBTG报告实现的系统一般称
为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系:子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL,模式定义语言SDDL,设备介质控制语言DMCL。另外还有数据 *** 纵语言DML。
演绎数据库
是指具有演绎推理能力的数据库。一般地,它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中,称为外延数据库;用逻辑规则定义要导出的事实,称为内涵数据库。主要研究内容为,如何有效地计
算逻辑规则推理。具体为:递归查询的优化、规则的一致性维护等。
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