数据库有两个字段(年、季度) 合并成一个字段查询出来最大和最小的

to_date(to_char(Tbale1date, 'yyyymmdd') || to_char(Tbale1time, 'hh24miss'), 'yyyymmddhh24miss') > to_date(Table2datetime, 'yyyymmddhh24miss')

使用函数concat

select concat(a,'-',b) from就可以实现了。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

Hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具，使用类SQL 的HiveQL 语言实现数据查询，所有Hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统（例如，Amazon S3、HDFS）中。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive 的设计特点如下。

● 支持索引，加快数据查询。

● 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。

● 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。

● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。

● 内置大量用户函数UDF 来 *** 作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的 *** 作。

● 类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行。

一句话做到是不太可能了，我想到的是

先用exists，把一个库中与另一库内重复的纪录的主键改变

然后用select into合并表

具体不知道你用什么数据库，只大致写一下：

1，update db1accwd t1 set a = a+'2' where exist select from db2accwd t2 where t1a = t2a;

2, insert into db1accwd select from select from db2accwd;

select 日期,部门,合并=left(合并,len(合并)-1) from(

Select 日期,部门,STUFF((SELECT ''+合并+'，' FROM (select 日期,部门,合并=名称+'_'+cast(数量 as varchar(20))+单位 from 表名) as s WHERE 日期=a日期 and 部门=a部门 FOR XML PATH('')),1,0,'') AS 合并 

FROM (select 日期,部门,合并=名称+'_'+cast(数量 as varchar(20))+单位 from 表名) AS a GROUP BY 日期,部门)m

不知道你的表格数据的起始行号是多少，自己做了个例表，你照着试试吧。 选定L2:L14区域，输入公式=SUM(K2:K16)-SUM(L3:L16)后按Ctrl+Enter确认。 说明： 注意第二个SUM的引用区域。

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