sql实战

ゝ一纸荒年。 2023-09-30 09:32 48阅读 0赞

### 文章预览： ###

*  一、介绍
 *  二、表结构
 *   *  表T\_Person 为人员表
     *  表T\_Merchandise 为商品表
     *  表T\_SaleBill 为销售单主表
     *  表T\_SaleBillDetail 为销售单明细记录
     *  表T\_PurchaseBill 为采购单主表
     *  表T\_PurchaseBillDetail 为采购单明细记录
     *  SQL语句：
     *   *  MySQL和SQLServer
         *  Oracle
 *  三、 报表制作
 *   *  3.1 显示制单人详细信息
     *  3.2 显示销售单的详细信息
     *  3.3 计算收益
     *  3.4 产品销售额统计
     *  3.5 统计销售记录的份额
     *  3.6 为采购单分级
     *  3.8为查询编号\*
     *  3.9 标记所有单内最大销售量
 *  四、表间比较
 *   *  4.1 检索制作过采购单的人制作的销售单
     *  4.2 检索没有制作过采购单的人制作的销售单
 *  五、 表复制
 *   *  5.1 复制源表的结构并复制表中的数据
     *  5.2 只复制源表的结构
     *  5.6 去除最高分、去除最低分
     *   *  5.6.1 去除所有最低最高值
         *  5.6.2 只去除一个最低最高值
 *  5.4 日期相关的应用
 *   *   *  5.4.1 计算销售确认日和制单日之间相差的天数
 *  七、 结果集转置
 *   *  7.1 将结果集转置为一行
     *  7.2 把结果集转置为多行

# 一、介绍 #

这里创建一个简化的进销系统，系统中只有销售单和采购单，不存在红冲单据以及库存、退货等单据。由于销售单和采购单存在主从结构，所以将这两张表中的主从数据分别保存在不同的表中。下面是这个系统中表之间的关系图：![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

# 二、表结构 #

## 表T\_Person 为人员表 ##

FId 字段为主键，
    FNumber 字段为人员工号，
    FName 字段为人员姓名，
    FManagerId 字段为上级主管主键（指向T_Person 表的FId 字段的外键）。

![T\_Person][T_Person]

## 表T\_Merchandise 为商品表 ##

FId 字段为主键，
    FNumber 字段为产品编号，
    FName 字段为商品名，
    FPrice 为商品价格；

![在这里插入图片描述][d131c0d4f7da42d9b536c06403b6c6f7.png]

## 表T\_SaleBill 为销售单主表 ##

FNumber 字段为销售单编号， 
    FBillMakerId 字段为开单人主键（指向T_Person 表的FId 字段的外键），
    FMakeDate 字段为制单日期，
    FConfirmDate 字段为确认日期；

![在这里插入图片描述][2b1afc5ff2b7488ea33da67184df329a.png]

## 表T\_SaleBillDetail 为销售单明细记录 ##

FId 字段为主键，
    FBillId 字段为主表主键（指向T_SaleBill 表的FId 字段的外键），
    FMerchandiseId 字段为商品主键（指向T_Merchandise 表的FId 字段的外键），
    FCount 字段为销售数量。

![在这里插入图片描述][e66f74b2393f4e61a90682dae31b237e.png]

## 表T\_PurchaseBill 为采购单主表 ##

FNumber 字段为采购单编号，
    FBillMakerId 字段为开单人主键（指向 T_Person 表的FId 字段的外键）
    FMakeDate 字段为制单日期，
    FConfirmDate 字段为确认日期；

![在这里插入图片描述][8fea981ce33640629141c06dd8b2ab60.png]

## 表T\_PurchaseBillDetail 为采购单明细记录 ##

FId 字段为主键，
    FBillId 字段为主表主键（指向 T_PurchaseBill 表的FId 字段的外键），
    FMerchandiseId 字段为商品主键（指向T_Merchandise 表的FId 字段的外键），
    FCount 字段为采购数量。

根据表的设计，我们编写了下面的建表SQL 语句，请在相应的DBMS 中执行对应的

## SQL语句： ##

### MySQL和SQLServer ###

DROP TABLE IF EXISTS `T_Person`;
    CREATE TABLE `T_Person`  (
      `FId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '主键',
      `FNumber` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '人员工号',
      `FName` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '人员姓名',
      `FManagerId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '上级主管主键（指向T_Person 表的FId 字段的外键）',
      PRIMARY KEY (`FId`) USING BTREE,
      INDEX `FManagerId`(`FManagerId`) USING BTREE,
      CONSTRAINT `T_Person_ibfk_1` FOREIGN KEY (`FManagerId`) REFERENCES `T_Person` (`FId`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '人员表' ROW_FORMAT = Dynamic;
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `T_Merchandise`;
    CREATE TABLE `T_Merchandise`  (
      `FId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '主键',
      `FNumber` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '产品编号',
      `FName` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商品名',
      `FPrice` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '价格',
      PRIMARY KEY (`FId`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '为商品表' ROW_FORMAT = Dynamic;
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `T_SaleBill`;
    CREATE TABLE `T_SaleBill`  (
      `FId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
      `FNumber` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '销售单编号',
      `FBillMakerId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '开单人主键（指向T_Person 表的FId 字段的外键',
      `FMakeDate` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '制单日期',
      `FConfirmDate` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '确认日期',
      PRIMARY KEY (`FId`) USING BTREE,
      INDEX `FBillMakerId`(`FBillMakerId`) USING BTREE,
      CONSTRAINT `T_SaleBill_ibfk_1` FOREIGN KEY (`FBillMakerId`) REFERENCES `T_Person` (`FId`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '销售单' ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `T_SaleBillDetail`;
    CREATE TABLE `T_SaleBillDetail`  (
      `FId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
      `FBillId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 'FBillId 字段为主表主键（指向T_SaleBill 表的FId 字段的外键',
      `FMerchandiseId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商品主键（指向T_Merchandise 表的FId 字段的外键',
      `FCount` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '销售数量',
      PRIMARY KEY (`FId`) USING BTREE,
      INDEX `FBillId`(`FBillId`) USING BTREE,
      INDEX `FMerchandiseId`(`FMerchandiseId`) USING BTREE,
      CONSTRAINT `T_SaleBillDetail_ibfk_1` FOREIGN KEY (`FBillId`) REFERENCES `T_SaleBill` (`FId`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT,
      CONSTRAINT `T_SaleBillDetail_ibfk_2` FOREIGN KEY (`FMerchandiseId`) REFERENCES `T_Merchandise` (`FId`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '销售单明细记录' ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `T_PurchaseBill`;
    CREATE TABLE `T_PurchaseBill`  (
      `FId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
      `FNumber` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '采购单编号',
      `FBillMakerId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 'FBillMakerId 字段为开 \r\n单人主键（指向 T_Person 表的FId 字段的外键',
      `FMakeDate` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '制单日期',
      `FConfirmDate` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '确认日期',
      PRIMARY KEY (`FId`) USING BTREE,
      INDEX `FBillMakerId`(`FBillMakerId`) USING BTREE,
      CONSTRAINT `T_PurchaseBill_ibfk_1` FOREIGN KEY (`FBillMakerId`) REFERENCES `T_Person` (`FId`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '采购单' ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `T_PurchaseBillDetail`;
    CREATE TABLE `T_PurchaseBillDetail`  (
      `FId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
      `FBillId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '主表主键（指向 T_PurchaseBill 表的FId 字段的外键）',
      `FMerchandiseId` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商品主键（指 \r\n向 T_Merchandise 表的FId 字段的外键',
      `FCount` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '采购数量',
      PRIMARY KEY (`FId`) USING BTREE,
      INDEX `FBillId`(`FBillId`) USING BTREE,
      INDEX `FMerchandiseId`(`FMerchandiseId`) USING BTREE,
      CONSTRAINT `T_PurchaseBillDetail_ibfk_1` FOREIGN KEY (`FBillId`) REFERENCES `T_PurchaseBill` (`FId`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT,
      CONSTRAINT `T_PurchaseBillDetail_ibfk_2` FOREIGN KEY (`FMerchandiseId`) REFERENCES `T_Merchandise` (`FId`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '采购单明细记录' ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

除了创建数据表，还需要预置一些演示数据。首先向T\_Person、T\_Merchandise 两张表中插入演示数据：

insert into T_Person(FId,FNumber,FName,FManagerId) 
    values('00001','1','Robert',NULL);
    insert into T_Person(FId,FNumber,FName,FManagerId) 
    values('00002','2','John','00001');
    insert into T_Person(FId,FNumber,FName,FManagerId) 
    values('00003','3','Tom','00001');
    insert into T_Person(FId,FNumber,FName,FManagerId) 
    values('00004','4','Jim','00003');
    insert into T_Person(FId,FNumber,FName,FManagerId) 
    values('00005','5','Lily','00002');
    insert into T_Person(FId,FNumber,FName,FManagerId) 
    values('00006','6','Merry','00003');
    
    
    insert into T_Merchandise(FId,FNumber,FName,FPrice) 
    values('00001','1','Bacon',30);
    insert into T_Merchandise(FId,FNumber,FName,FPrice) 
    values('00002','2','Cake',2);
    insert into T_Merchandise(FId,FNumber,FName,FPrice) 
    values('00003','3','Apple',6);

向T\_SaleBill 和T\_PurchaseBill 表中插入演示数据：

insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00001','1','00006','2007-03-15','2007-05-15');
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00002','2',null,'2006-01-25','2006-02-03');
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00003','3','00001','2006-02-12','2007-01-11');
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00004','4','00003','2008-05-25','2008-06-15');
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00005','5','00005','2008-03-17','2007-04-15');
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00006','6','00002','2002-02-03','2007-11-11');
    
    insert into T_PurchaseBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00001','1','00006','2007-02-15','2007-02-15');
    insert into T_PurchaseBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00002','2','00004','2003-02-25','2006-03-03');
    insert into T_PurchaseBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00003','3','00001','2007-02-12','2007-07-12');
    insert into T_PurchaseBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00004','4','00002','2007-05-25','2007-06-15');
    insert into T_PurchaseBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00005','5','00002','2007-03-17','2007-04-15');
    insert into T_PurchaseBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00006','6',null,'2006-02-03','2006-11-20');

### Oracle ###

由于Oracle 中日期常量的表示方法与其他DBMS 不同，所以在Oracle 总必须执行下面的SQL 语句

T_SaleBill 中插入演示数据：
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate)
    values('00001','1','00006',TO_DATE('2007-03-15','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_DATE('2007-05-15', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')); 
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00002','2',null,TO_DATE('2006-01-25','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_DATE('2006-02-03', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')); 
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00003','3','00001',TO_DATE('2006-02-12','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_DATE('2007-01-11', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')); 
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00004','4','00003',TO_DATE('2008-05-25','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_DATE('2008-06-15', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')); 
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00005','5','00005',TO_DATE('2008-03-17','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_DATE('2007-04-15', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')); 
    insert into T_SaleBill(FId,FNumber,FBillMakerId,FMakeDate,FConfirmDate) 
    values('00006','6','00002',TO_DATE('2002-02-03','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),TO_DATE('2007-11-11', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));
    
    INSERT INTO T_PurchaseBill (FId, FNumber, FBillMakerId, FMakeDate, FConfirmDate) 
    VALUES ('00001', '1', '00006', TO_DATE('2007-02-15', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), 
    TO_DATE('2007-02-15', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));
    INSERT INTO T_PurchaseBill (FId, FNumber, FBillMakerId, FMakeDate, FConfirmDate) 
    VALUES ('00002', '2', '00004', TO_DATE('2003-02-25', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), 
    TO_DATE('2006-03-03', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) ;
    INSERT INTO T_PurchaseBill (FId, FNumber, FBillMakerId, FMakeDate, FConfirmDate) 
    VALUES ('00003', '3', '00001', TO_DATE('2007-02-12', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), 
    TO_DATE('2007-07-12', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) ;
    INSERT INTO T_PurchaseBill (FId, FNumber, FBillMakerId, FMakeDate, FConfirmDate) 
    VALUES ('00004', '4', '00002', TO_DATE('2007-05-25', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'),
    TO_DATE('2007-06-15', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) ;
    INSERT INTO T_PurchaseBill (FId, FNumber, FBillMakerId, FMakeDate, FConfirmDate) 
    VALUES ('00005', '5', '00002', TO_DATE('2007-03-17', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), 
    TO_DATE('2007-04-15', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) ;
    INSERT INTO T_PurchaseBill (FId, FNumber, FBillMakerId, FMakeDate, FConfirmDate) 
    VALUES ('00006', '6', null, TO_DATE('2006-02-03', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), 
    TO_DATE('2006-11-20', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) ;
    
    --向T_SaleBillDetail 表和T_PurchaseBillDetail 表中插入演示数据：
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00001','00001','00003',20);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00002','00001','00001',30);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00003','00001','00002',22);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00004','00002','00003',12);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00005','00002','00002',11);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00006','00003','00001',60);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00007','00003','00002',2);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00008','00003','00003',5);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00009','00004','00001',16);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00010','00004','00002',8);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00011','00004','00003',9);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00012','00005','00001',6);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00013','00005','00003',26);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00014','00006','00001',66);
    insert into T_SaleBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00015','00006','00002',518);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00001','00001','00002',12);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00002','00001','00001',20);
    
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00003','00002','00001',32);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00004','00002','00003',18);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00005','00002','00002',88);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00006','00003','00003',19);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00007','00003','00002',6);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00008','00003','00001',2);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00009','00004','00001',20);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00010','00004','00003',18);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00011','00005','00002',19);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00012','00005','00001',26);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00013','00006','00003',3);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00014','00006','00001',22);
    insert into T_PurchaseBillDetail(FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount) 
    values('00015','00006','00002',168);

# 三、 报表制作 #

数据库中的数据是以关系表的形式保存的，非技术人员很难看懂这些表中数据的意思，必须将其转换为业务人员可以看得懂的形式，这就是报表。复杂的分析报表可能需要数据挖掘等技术才能实现，不过普通的报表一般使用SELECT 语句就可以完成。

## 3.1 显示制单人详细信息 ##

要求显示每张销售单的编号、制单人、制单日期等信息，可以使用简单的SELECT 语句来完成这个任务：

SELECT FNumber, FBillMakerId, FMakeDate 
    FROM T_SaleBill

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
这里的`FBillMakerId` 显示的是制单人在`T_Person` 表中的主键，业务人员很难将这个编号与人名对应起来，因此必须将其转换为制单人的姓名。`FBillMakerId` 字段保存的是`T_Person` 表的主键，而`T_Person` 表的`FName` 字段则为人员的名称，![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
因此将这两个表做连接查询即可，SQL 语句如下：

SELECT salebill.FNumber,person.FName,salebill.FMakeDate 
    FROM T_SaleBill salebill
    INNER JOIN T_Person person
    ON salebill.FBillMakerId=person.FId;

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][9e405bb5a6784bd98492596c19083924.png]  
这个查询结果已经能够显示开票人的姓名，不过仔细观察会发现编号为2 的记录并没有 显示在执行结果中，这是因为这条记录的`FBillMakerId` 字段为空值，所以不能与`T_Person` 表中的任何记录进行匹配，而内连接不会显示没有匹配的行。一般情况下即使没有开单人也要将这张单据显示出来，这时就要使用外部连接了，如下：

SELECT salebill.FNumber,person.FName,salebill.FMakeDate 
    FROM T_SaleBill salebill
    LEFT OUTER JOIN T_Person person 
    ON salebill.FBillMakerId=person.FId;

因为`T_SaleBill` 表中的记录必须全部显示到结果集中，而`T_SaleBill` 为左表，所以使用 左外部连接。执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

这样没有开票人的单据也显示出来了，不过这里其对应的开票人处显示的是NULL，这让业务人员感到难以理解，我们使用 `COALESCE()函数`来解决这个问题。  
`COALESCE()函数`支持多个参数，该函数返回参数中的第一个非空值，这样`COALESCE(f1,f2)` 就可以实现“如果f1为空则将f2做为返回值” 这样的空值处理逻辑了。将SQL语句做如下改造：

SELECT salebill.FNumber,
    COALESCE(person.FName,'没有开单人'),
    salebill.FMakeDate
    FROM T_SaleBill salebill
    LEFT OUTER JOIN T_Person person
    ON salebill.FBillMakerId=person.FId;

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_12_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

## 3.2 显示销售单的详细信息 ##

要求列出所有销售单的详细信息，每行显示销售单的每一条销售记录，同时每行头部要显示此行所属的销售单的信息，比如单号、开单人、开单日期等。`T_SaleBillDetail` 表保存的是销售单的每一条销售记录，`T_SaleBill` 表保存的是销售单的头信息，`T_SaleBillDetail` 表的`FMerchandiseId` 字段保存的是销售的商品主键，而`T_SaleBill` 表的`FBillMakerId` 字段保存的是开单人的主键，只要对这四张表做连接查询即可。由于`T_SaleBill` 表的`FBillMakerId` 字段有可能为空，所以在`T_SaleBill` 表和`T_Person` 表进行连接的时候要使用左外连接，而为了提高查询效率其他连接都使用内连接。SQL 语句如下：

SELECT
    saleBill.FNumber,person.FName,saleBill.FMakeDate,merchandise.FName,salebilldetail.FCount 
    FROM T_SaleBill saleBill
    INNER JOIN T_SaleBillDetail salebilldetail
    ON salebilldetail.FBillId=saleBill.FId
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId 
    LEFT OUTER JOIN T_Person person
    ON saleBill.FBillMakerId=person.FId

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]通过上述结果可以看出同一订单下的商品信息，但是同一订单的商品显示并没有都在一起，可以根据`saleBill.FNumber`排序优化

结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

## 3.3 计算收益 ##

要求计算每种商品的总收益，受收益的定义为所有的销售单中该商品的销售总额减去所有的采购单中该商品的购买总额。`T_SaleBillDetail` 表中保存的所有的销售单详细记录，因此下面的SQL 语句可以检索  
所有产品的销售记录，包括产品名和销售额：

这里将`T_SaleBillDetail`表和`T_Merchandise`进行连接查询就可以取得每种商品的名称和单价，而单价与销售量的乘积即为销售额。执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_10_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
同理下面的SQL语句则可以检索所有产品的购买记录，包括产品名和采购额：

SELECT merchandise.FName AS MerchandiseName,
    merchandise.FPrice*purchasebilldetail.FCount AS Amount 
    FROM T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON purchasebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_10_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
将上述两个SQL 语句进行`UNION` 运算就可以将两个检索的结果集合并了，不过这样就无法区分销售单和采购单了。为了区分销售单和采购单，同时方便后续运算，我们将检索产品的购买记录的金额全部取负值，这样就可以表示采购行为的金额为负值：

SELECT merchandise.FName AS MerchandiseName,
    merchandise.FPrice*purchasebilldetail.FCount*(-1) AS Amount 
    FROM T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON purchasebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId

这样就可以将销售记录和采购记录同时显示了：

SELECT merchandise.FName AS MerchandiseName, 
    merchandise.FPrice*salebilldetail.FCount AS Amount 
    FROM T_SaleBillDetail salebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId 
    UNION ALL
    SELECT merchandise.FName AS MerchandiseName,
    merchandise.FPrice*purchasebilldetail.FCount*(-1) AS Amount 
    FROM T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON purchasebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId

因为有可能存在重复的记录（即同一种商品有同样的交易额），所以要使用`UNION ALL`，以防止重复的记录被合并。执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
这个结果集中列出了**每一条详细交易记录，包括商品名和交易金额，销售行为的交易额为正值，而购买行为的交易额为负值**。有个这个执行结果，只要将这个SQL 语句做为子查询，然后按照商品名进行分组，然后计算交易金额的总和。SQL 语句如下：

SELECT details.MerchandiseName,SUM(details.Amount) 
    FROM
    (
    SELECT merchandise.FName AS MerchandiseName, 
    merchandise.FPrice*salebilldetail.FCount AS Amount 
    FROM T_SaleBillDetail salebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId 
    UNION ALL
    SELECT merchandise.FName AS MerchandiseName, 
    merchandise.FPrice*purchasebilldetail.FCount*(-1) AS Amount 
    FROM T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON purchasebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId 
    ) details
    GROUP BY details.MerchandiseName

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][18ec73f72a124a7d923e18bff7dce6fd.png]

## 3.4 产品销售额统计 ##

要求统计每种产品的销售额并且在报表最后列出销售额总计。检索每种产品的销售额可以到`T_SaleBillDetail` 中按照产品进行分组，然后使用聚合函数`SUM()`来计算每种产品的销售额。因为`T_SaleBillDetail` 只保存了销售量，价格和产品名称保存在`T_Merchandise` 表中，因此还需要与`T_Merchandise` 表进行连接运算。SQL 语句如  
下：

统计销售额总计同样需要与`T_Merchandise` 表进行连接运算以取得价格，然后使用聚合函数`SUM()`来计算总销售额。SQL 语句如下：

SELECT SUM(merchandise.FPrice*salebilldetail.FCount) AS Amount 
    FROM T_SaleBillDetail salebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId

由于这两个查询结构是异构的，如果要将第二个查询的结果集添加到第一个查询的结果集后，那么就需要首先为第二个查询增加一列以保证和第一个查询的列数相同，然后将这两个查询语句使用UNION ALL 联合起来。SQL 语句如下：

SELECT merchandise.FName AS MerchandiseName, 
    SUM(merchandise.FPrice*salebilldetail.FCount) AS Amount 
    FROM T_SaleBillDetail salebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId 
    GROUP BY merchandise.FName
    UNION ALL 
    SELECT '总计',
    SUM(merchandise.FPrice*salebilldetail.FCount) AS Amount 
    FROM T_SaleBillDetail salebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][5929c3dafa824e7bbed18b0a73fcbe19.png]

## 3.5 统计销售记录的份额 ##

要求统计所有的销售明细，并且计算每一笔销售记录中销售量占同产品总销售量的百分比。这里要求列出每一笔销售记录中销售量，而且还要计算销售量占同产品总销售量的百分比，很显然这要使用窗口函数来完成。SQL 语句如下：

SELECT merchandise.FName,FCount,
    FCount*1.0/SUM(salebilldetail.FCount) OVER(PARTITION BY salebilldetail.FMerchandiseId) 
    FROM T_SaleBillDetail salebilldetail
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId=merchandise.FId

为了取得每一笔销售记录中的商品名称，需要连接`T_Merchandise` 表；为了统计同产品的总销量，需要使用按`FMerchandiseId` 进行分区的`SUM()`窗口函数来统计同产品总销售量；由于`FCount` 是整数类型，在进行除法运算的时候为了避免精度问题，需要将`FCount` 乘以 `1.0` 这样就可以进行高精度运算了。由于这里使用来的窗口函数，所以这个SQL 语句不能在`MYSQL` 中运行。  
执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

## 3.6 为采购单分级 ##

统计每张采购单的单号、总采购额，并且对于总采购额小于等于500 元的显示为“小额”、 总采购额大于等于1000 元的显示为“大额”、介于 500 元与1000 元之间的显示为“普通”。对于这种复杂的问题可以分解成几个小步骤进行处理。首先统计所有采购单的单号以及 它们的每条交易明细的交易额，这只要将 `T_PurchaseBill` 、`T_PurchaseBillDetail` 和 `T_Merchandise` 这三张表进行连接查询就可以得到。  
SQL 语句如下：

SELECT purchasebill.FNumber,purchasebilldetail.FCount*merchandise.FPrice 
    FROM T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail
    INNER JOIN T_PurchaseBill purchasebill 
    ON purchasebilldetail.FBillId = purchasebill.FId 
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON purchasebilldetail.FMerchandiseId = merchandise.FId;

SELECT purchasebill.FNumber,
    SUM(purchasebilldetail.FCount*merchandise.FPrice) 
    FROM T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail 
    INNER JOIN T_PurchaseBill purchasebill
    ON purchasebilldetail.FBillId = purchasebill.FId 
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON purchasebilldetail.FMerchandiseId = merchandise.FId 
    GROUP BY purchasebill.FNumber;

SELECT purchasebill.FNumber,
    SUM(purchasebilldetail.FCount*merchandise.FPrice), 
    CASE
    WHEN SUM(purchasebilldetail.FCount*merchandise.FPrice)<=500 THEN '小额' 
    WHEN SUM(purchasebilldetail.FCount*merchandise.FPrice)>=1000 THEN '大额' 
    ELSE '普通'
    END
    FROM T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail 
    INNER JOIN T_PurchaseBill purchasebill 
    ON purchasebilldetail.FBillId = purchasebill.FId 
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON purchasebilldetail.FMerchandiseId = merchandise.FId 
    GROUP BY purchasebill.FNumber;

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_9_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
这样就完成了要求的功能。不过上面的SQL 有一个问题，那就是计算每张采购单总交易额的聚合函数“`SUM(purchasebilldetail.FCount*merchandise.FPrice)`”出现了很多次，这违反了DRY 原则造成后期维护的困难，而且有可能造成性能问题，因为乘法运算是非常低效的。可以使用子查询来解决这个问题，在子查询中计算每张采购单总交易额，这样在外部只要引用计算结果就可以了。SQL 语句如下：

SELECT
    	t.BillNumber,
    	t.TotalAmount,
    	( CASE WHEN t.TotalAmount <= 500 THEN '小额' 
    	       WHEN t.TotalAmount >= 1000 THEN '大额'
    	       ELSE '普通' END ) NAME 
    FROM
    	(
    	SELECT
    		purchasebill.FNumber AS BillNumber,
    		SUM( purchasebilldetail.FCount * merchandise.FPrice ) AS TotalAmount 
    	FROM
    		T_PurchaseBillDetail purchasebilldetail
    		INNER JOIN T_PurchaseBill purchasebill ON purchasebilldetail.FBillId = purchasebill.FId
    		INNER JOIN T_Merchandise merchandise ON purchasebilldetail.FMerchandiseId =merchandise.FId 
    	GROUP BY
    	purchasebill.FNumber 
    	)t

## 3.8为查询编号\* ##

要求按照主键排序，检索所有制单人不为空的销售单，并且为每行显示一个行号。在`MSSQLServer`、`Oracle`、`DB2`等支持窗口函数的DBMS中，使用窗口函数`ROW_NUMBER()`  
可以完成这个功能：

SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY FId) AS rn, 
    FNumber,FMakeDate
    FROM T_SaleBill
    WHERE FBillMakerId IS NOT NULL

对于`MYSQL以及MSSQLServer2000`等不支持窗口函数的DBMS函数可以使用子查询来完成这个功能：

SELECT
    (
    SELECT COUNT(*) FROM T_SaleBill t1 
    WHERE t1.FId<=t2.FId
    AND t1.FBillMakerId IS NOT NULL 
    ) AS rn,
    t2.FNumber,t2.FMakeDate 
    FROM T_SaleBill t2
    WHERE t2.FBillMakerId IS NOT NULL 
    ORDER BY t2.FId

由于是按照`FId`排序，而且`FId`的值是唯一的，所以使用相关子查询计算小于等于当前`FId`值的行的个数就可以得到当前行的行号。执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]

## 3.9 标记所有单内最大销售量 ##

要求将每张销售单中销售量最大的明细记录标记出来。尝试使用下面的SQL 语句来来完成要求的功能：

SELECT FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount, 
    CASE
    WHEN FCount=MAX(FCount) 
    THEN '单内最大值'
    ELSE '' 
    END
    FROM T_SaleBillDetail 
    GROUP BY FBillId

在这个SQL 语句中，首先按照FBillId进行分组，然后使用聚合函数`MAX()`来计算组内`FCount`的最大值，最后使用`CASE函数`判断每一行的`FCount`是否等于这个最大值。执行这个SQL 语句后DBMS 会报出如下的错误信息：  
**选择列表中的列 ‘T\_SaleBillDetail.FId’ 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。出现这个错误的原因是因为出现在SELECT 列表中的所有列如果不是在聚合函数中使用则必须加入GROUP BY 子 句中。**  
为了保证这个SQL 语句能够正确运行，需要将用到的所有列放到GROUP BY 子句中，SQL 语句如下：

SELECT FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount,
    CASE
    WHEN FCount=MAX(FCount) 
    THEN '单内最大值'
    ELSE '' 
    END
    FROM T_SaleBillDetail
    GROUP BY FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount;

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_14_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
**虽然SQL 语句能够执行通过了，不过非常遗憾的是，这个执行结果是错误的，因为将`SELECT` 列表中的所有列都放到`GROUP BY` 子句中会破坏原有的分组**。这里将讲解使用聚合函数而又不必将`SELECT` 列表中的所有列都放到`GROUP BY` 子句中的技巧。在介绍窗口函数的时候曾经提到，使用窗口函数将无需使用`GROUP BY` 子句，而且窗口函数中的聚合计算不会影响其他的列，因此对于支持窗口函数的DBMS 可以使用如下的SQL 语句：

SELECT FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount, 
    CASE
    WHEN FCount=MAX(FCount) OVER(PARTITION BY FBillId) 
    THEN '单内最大值'
    ELSE '' 
    END
    FROM T_SaleBillDetail;

这里使用窗口函数“`MAX(FCount) OVER(PARTITION BY FBillId)`”计算每一行所属  
的销售单中的销售量的最大值，然后将其与`FCount` 进行比较，如果等于`FCount` 则表示当前行是销售量的最大值所在的行执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
对于`MYSQL`、`MSSQLServer2000` 等不支持窗口函数的DBMS 来说，可以使用相关子查询来达到相同的效果。SQL 语句如下：

SELECT FId,FBillId,FMerchandiseId,FCount, 
    CASE
    WHEN FCount=
    (
    SELECT MAX(t1.FCount) FROM T_SaleBillDetail t1 
    WHERE t1.FBillId=t2.FBillId
    )
    THEN '单内最大值' 
    ELSE ''
    END
    FROM T_SaleBillDetail t2;

这里使用**相关子查询来计算每一个销售单中的销售量的最大值，其余部分与使用窗口函数是一样的**。需要注意的是相关子查询中的`WHERE`子句中将`t1.FBillId`和`t2.FBillId`进行了相等性过滤，这样就达到了窗口函数中“`PARTITION BY FBillId`”一样的分区计算最大值的效果，因此这个`WHERE`语句是不能遗漏的。这个案例是非常典型的，当需要使用聚合计算，但是又不希望由于引入聚合函数而需要添加额外的`GROUP BY` 子句的话可以使用这里介绍的方案，那就是：支持窗口函数的DBMS 使用窗口函数，不支持窗口函数的DBMS使用子查询。

# 四、表间比较 #

在一些业务报表中经常需要对多组数据进行比较，在技术实现上就是表间的数据比较。使用连接、IN、EXISTS等都可以解决表间比较的问题，不过这些方式中存在着一些差异，本节将通过例子对这些差异进行比较。

## 4.1 检索制作过采购单的人制作的销售单 ##

要求检索出制作过采购单的人制作的销售单，也就是销售单的制单人必须在采购单中有其制作的单据。  
使用子查询可以解决这个问题，**对于T\_SaleBill 中的每一条记录的制单人都到T\_PurchaseBill 表中查看是否存在于T\_PurchaseBill 表中**。SQL语句如下：

SELECT * FROM T_SaleBill
    WHERE FBillMakerId IN 
    (
    SELECT FBillMakerId FROM T_PurchaseBill 
    );

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][f16fc3266ead40b9ab1062acd4b8a0e2.png]

## 4.2 检索没有制作过采购单的人制作的销售单 ##

要求检索出没有制作过采购单的人制作的销售单，也就是销售单的制单人必须不在采购单中有其制作的单据。  
**参照上的例子我们也尝试使用子查询解决这个问题，对于T\_SaleBill 中的每一条记录的制单人都到T\_PurchaseBill 表中查看是否存在于T\_PurchaseBill 表中。只需要将IN运算  
符修改为NOT IN即可**，SQL语句如下：

SELECT * FROM T_SaleBill 
    WHERE FBillMakerId NOT IN 
    (
    SELECT FBillMakerId FROM T_PurchaseBill 
    );

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][21308f64fd4345f1ae27f85b857fbfc5.png]  
这个执行结果出乎我们的意料，因为返回的查询结果是空的，主键为00003和00005的人员只做了销售单、没做过采购单，但是它们并没有被输出的执行结果中。这是因为

SELECT 
    FBillMakerId FROM T_PurchaseBill

返回的结果中有一个空值，如下：![在这里插入图片描述][b43aa4e2b26847c5b6c0cdc74d0c1a9a.png]  
我们知道，`IN`和`NOT IN`运算符本质上是`OR`运算，因而必须从`OR`运算符对于`NULL`的处理来考虑`IN`和`NOT IN`运算符的运算结果。比如下面的两句SQL语句是等价的：

SELECT * FROM T_SaleBill 
    WHERE FBillMakerId IN
    ('00006','00004','00001','00002', NULL);

SELECT * FROM T_SaleBill
    WHERE FBillMakerId ='00006' OR FBillMakerId ='00004' 
    OR FBillMakerId ='00001' OR FBillMakerId ='00002' OR FBillMakerId =NULL;

而对于NOT IN运算符来说，下面的两句SQL语句也是等价的：

SELECT * FROM T_SaleBill
    WHERE FBillMakerId NOT IN('00006','00004','00001','00002', NULL);

SELECT * FROM T_SaleBill
    WHERE NOT(FBillMakerId ='00006' OR FBillMakerId ='00004' 
    OR FBillMakerId ='00001' OR FBillMakerId ='00002' OR FBillMakerId =NULL);

可以看到，条件

FBillMakerId NOT IN('00006','00004','00001','00002', NULL)

等价于

NOT(FBillMakerId ='00006' OR FBillMakerId ='00004' OR 
    FBillMakerId ='00001' OR FBillMakerId ='00002' OR FBillMakerId =NULL)

在这种情况下，**假设当FBillMakerId等于’00005’时**，表达式的输出为：

NOT('00005'='00006' OR '00005'='00004' OR '00005'='00001' OR 
    '00005'='00002' OR '00005'=NULL)

我们知道，在SQL中NULL代表“值未知，“‘00005’=NULL”表示判断’00005’是否等于NULL，**一个已知的值’00005’是无法确定是否等于一个未知的值的**，所以“‘00005’=NULL”的返回值也是未知的，所以“‘00005’=NULL”的计算结果为NULL。因此上边的条件可以简化为：

NOT(FALSE OR FALSE OR FALSE OR NULL)

**布尔值**只有`TRUE`和`FALSE`两种取值，对于布尔类型而言`NULL表示不知道是TRUE还是FALSE`。  
**TRUE和任何布尔值的OR运算结果都是TRUE**，因此TRUE和未知值NULL的OR运算结果都是TRUE，因此“TURE OR NULL”的计算结果是TRUE；FALSE和TRUE的OR运算结果是TRUE，  
而**FALSE和FALSE的OR运算结果是FALSE**  
因此**FALSE和未知值NULL的OR运算结果是未知的**， 因此“FALSE OR NULL”的结果结果是NULL。  
***根据布尔值与NULL的这个运算特性我们得知“FALSE OR FALSE OR FALSE OR NULL”的运算结果为NULL，而一个未知的值做NOT运算，其结果同样是未知的，因此“NOTNULL”的运算结果为NULL，这样“NOT(FALSE OR FALSE OR FALSE OR NULL)”的运算结果为NULL。 既然WHERE条件是未知的，那么结果集中的结果是否符合WHERE条件也就是未知的了，因此检索不出任何数据是非常合理的***  
既然问题出在空值上面，只要将空值从子查询中过滤掉即可。为子查询中的查询语句增加一个WHERE条件，将所有空值过滤掉。SQL语句如下：

SELECT * FROM T_SaleBill 
    WHERE FBillMakerId NOT IN 
    (
    SELECT FBillMakerId FROM T_PurchaseBill 
    WHERE FBillMakerId IS NOT NULL
    );

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][917904982889489bacc3b0d489ca52a2.png]

# 五、 表复制 #

在进行数据的备份等场景下，需要创建和指定表格式完全相同的表，甚至要将源表中的数据也原封不动的复制到目标表中，而且完成这一任务的时候无需关心源表的具体结构。

## 5.1 复制源表的结构并复制表中的数据 ##

下面演示以`T_Person`表为源表创建目标表`T_Person2`，并且将`T_Person`中的表复制到 `T_Person2`表。在`MYSQL`和`ORACLE`中支持从结果集来创建一张表，并且将结果集中的数据填充到新创建的表中，使用方法也非常简单，只要在`CREATE TABLE`语句后使用“`AS 查询语句`”就可以。比如：

CREATE TABLE T_Person2
    AS
    SELECT * FROM T_Person

在`MSSQLServer`中可以使用`SELECT……INTO`语句来将检索的结果插入到一张新表中，如下：

SELECT * INTO T_Person2 
    FROM T_Person

在`DB2`中可以使用带`LIKE`子句的`CREATE TABLE`语句来创建目标表，比如下面的SQL语句表示创建和`T_Person`表格式一样的表`T_Person2`：

CREATE TABLE T_Person2 LIKE T_Person;

不过这个语句只能复制表结构，不能同时将`T_Person`表中的数据复制到`T_Person2`表中的。前面介绍过使用`INSERT……SELECT`语句可以快速将结果集插入到目标表中，因此在执行完上面的`CREATE TABLE`语句后还需再执行一个`INSERT`语句来将`T_Person`表中的输入插入到`T_Person2`表中：

INSERT INTO T_Person2
    SELECT * FROM T_Person;

本案例讲解完毕，请删除`T_Person2`表：

DROP TABLE T_Person2;

## 5.2 只复制源表的结构 ##

下面演示以`T_Person`表为源表创建目标表`T_Person2`，但是并不将`T_Person`中的表复制到`T_Person2`表。`MYSQL`、`MSSQLServer`和`Oracle`中都是从结果集来创建表的，而且会将结果集中的数据插入到目标表中，因此如果不需要将`T_Person`中的表复制到`T_Person2`表只需要让结果集为空就可以了。注意结果集为空并不表示结果集没有意义，因为空的结果集中仍然包含了结果集的列信息。`创建一个空结果集的最简单方式就是使用永远为FALSE的WHERE条件“WHERE1<>1”`。  
**MYSQL和ORACLE：**

CREATE TABLE T_Person2 
    AS
    SELECT * FROM T_Person 
    WHERE 1<>1

**MSSQLServer：**

SELECT * INTO T_Person2 
    FROM T_Person
    WHERE 1<>1

“`WHERE 1<>1`”这样的查询条件有可能造成全表扫描从而带来性能问题，因此如果数据量比较大的话可以用取结果集前0条这样的方式来得到一个空结果集，而DB2中的带LIKE子句的CREATETABLE语句本来就不复制数据，因此只要执行下面的SQL  
语句就可以了：

CREATE TABLE T_Person2 LIKE T_Person;

本案例讲解完毕，请删除T\_Person2表：

DROP TABLE T_Person2;

## 5.6 去除最高分、去除最低分 ##

“去掉最高分和最低分，最后平均得分……”，这是在很多比赛中经常听到的。最高和最  
低分对平均分的影响较大，为了避免个别评委的不公平评分而造成得分的不公正，去掉最高和最低分的做法是有效方法。去除最高值、最低值有两种策略：去除所有最低最高值和只去除一个最低最高值。本节将以计算销售单中的销售量的平均值为例进行介绍。

### 5.6.1 去除所有最低最高值 ###

使用子查询可以排除所有的最高值和最低值，子查询返回表中的最大值和最小值，针对返  
回的值使用NOT IN就可以从所有值中排除所有的最大值和最小值，然后使用AVG()函数计算平均值。SQL语句如下：

SELECT AVG(FCount) FROM T_SaleBillDetail 
    WHERE FCount NOT IN
    (
    (SELECT MIN(FCount) FROM T_SaleBillDetail), 
    (SELECT MAX(FCount) FROM T_SaleBillDetail)
    )

在`MSSQLServer`、`Oracle`、`DB2`等支持`窗口函数`的DBMS中还可以使用窗口函数来完成这 个功能。SQL语句如下：

SELECT AVG(t.FCount) 
    FROM
    (
    SELECT FCount,MIN(FCount) OVER() min_count, 
    MAX(FCount) OVER() max_count
    FROM T_SaleBillDetail 
    )t
    WHERE t.FCount NOT IN(min_count, max_count)

子查询`t`返回所有的值（包括最大值和最小值）、最大值和最小值，这样从每一行中都可以访问最大值和最小值，因此找出哪些值是最大值和最小值非常简单。外层的查询语句对子查询`t` 中的行做筛选，这样所有与`min_count`和`max_count`相等的行都会被排除。

### 5.6.2 只去除一个最低最高值 ###

上面的实现方式如果存在多个最高值或者最低值，那么它们都会被排除。**如果只想排除一个最高值和一个最低值，那么只需要从总和SUM()中减去最高值MAX()和最低值MIN()，然后除以COUNT()-2就可以得到平均值了**：

SELECT (SUM(FCount)-MIN(FCount)-MAX(FCount))/(COUNT(FCount)-2) 
    FROM T_SaleBillDetail;

注意这个SQL语句是存在BUG的，也就是如果表`T_SaleBillDetail`中恰好只有两条记录，那么`COUNT(FCount)-2`就会返回0，这就会造成以0为除数的计算错误。可以使用`CASE…… WHEN`语句来修复这个BUG，SQL语句如下：

SELECT
    CASE COUNT(FCount) 
    WHEN 2 THEN NULL
    ELSE (SUM(FCount)-MIN(FCount)-MAX(FCount))/(COUNT(FCount)-2) 
    END
    FROM T_SaleBillDetail;

在这个SQL语句中，如果恰好只有两条记录那么就将NULL做为平均值返回。

# 5.4 日期相关的应用 #

在实际应用中，很多数据是时间相关的，因此灵活的使用SQL进行日期处理将会大大提高开发速度，本节将会介绍SQL中的常见的日期相关的应用。

### 5.4.1 计算销售确认日和制单日之间相差的天数 ###

要求计算销售单的确认日和制单日之间相差的天数。  
不同的DBMS中计算两个日期之间相差的天数的方式是不同的。  
**MYSQL:**

SELECT FNumber,FMakeDate,FConfirmDate, 
    DATEDIFF(FConfirmDate,FMakeDate) AS DaysBetween 
    FROM T_SaleBill

**MSSQLServer:**

SELECT FNumber,FMakeDate,FConfirmDate,
    DATEDIFF(day,FMakeDate,FConfirmDate) AS DaysBetween 
    FROM T_SaleBill

**ORACLE:**

SELECT FNumber,FMakeDate,FConfirmDate, 
    FConfirmDate-FMakeDate AS DaysBetween 
    FROM T_SaleBill

**DB2:**

SELECT FNumber,FMakeDate,FConfirmDate, 
    DAYS(FConfirmDate)-DAYS(FMakeDate) AS DaysBetween 
    FROM T_SaleBill

# 七、 结果集转置 #

使用SQL语句可以创建非常复杂的报表，不过出于美观性和兼容使用者喜欢的考虑经常需要调整报表的输出格式，通过结果集转置可以快速调整输出格式，本节将介绍几种常见的结果集转置方式。

## 7.1 将结果集转置为一行 ##

假设只有Bacon、Cake和Apple三种产品，要求统计每种产品的销售量。要求以下面的格式显示：  
![在这里插入图片描述][038a64a9899d471a8e5ed2b442d67307.png]  
使用带`GROUP BY`子句的`SELECT`语句可以很容易的统计每种产品的销售量，SQL语句如下：

SELECT merchandise.FName,SUM(salebilldetail.FCount)
    FROM T_SaleBillDetail salebilldetail 
    INNER JOIN T_Merchandise merchandise
    ON salebilldetail.FMerchandiseId = merchandise.FId 
    GROUP BY merchandise.FName

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][21db71f4f97d47df94b4722f5f91b7a9.png]  
这样虽然可以统计每种产品的总销量，不过显示格式与要求的不同，必须要将其向顺时针方向转90度成下面的格式：![在这里插入图片描述][baeafd8e8c33463da6927c6c727fb07b.png]

SELECT
    SUM(CASE WHEN FMerchandiseId='00003' THEN FCount ELSE 0 END) AS Apple,
    SUM(CASE WHEN FMerchandiseId='00001' THEN FCount ELSE 0 END) AS Bacon,
    SUM(CASE WHEN FMerchandiseId='00002' THEN FCount ELSE 0 END) AS Cake 
    FROM T_SaleBillDetail

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][9d9a599719f0482f808926442ebc7522.png]  
这与要求的格式完全一致。如果不能理解这种用法，可以首先去掉聚合函数`SUM()`，执行下面的SQL语句：

SELECT
    CASE WHEN FMerchandiseId='00003' THEN FCount ELSE 0 END AS Apple,
    CASE WHEN FMerchandiseId='00001' THEN FCount ELSE 0 END AS Bacon,
    CASE WHEN FMerchandiseId='00002' THEN FCount ELSE 0 END AS Cake 
    FROM T_SaleBillDetail

以Apple列为例，通过**CASE函数判断FMerchandiseId是否等于’00003’，如果等于 '00003’则表示它是Apple**，因此列出FCount，如果不等于’00003’则表示它不是Apple，因此列出0值。执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：  
![在这里插入图片描述][f60850adf5f7483aa6e507a701c25068.png]  
结果集中每行对应一个销售单明细，每一列对应一种商品，如果此销售单明细中的商品是对应的产品则列的值为此产品的销量，否则列的值为0。接下来只要统计每一列的值的总和就可以得到每种商品的总销量了：

因为列数是固定的，无法实现动态列，所以实现这种转置要求产品的种类是确定的。

## 7.2 把结果集转置为多行 ##

要求显示每张销售单中明细记录的产品编号。如果使用简单的SQL语句可以显示如下的格式：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]  
希望重新调整结果集的格式，使每张销售单使用一列（假设只有这六张销售单）![在这里插入图片描述][5dc5d5ba6d284eca96ebde76d4444e3e.png]  
首先，使用`窗口函数ROW_NUMBER(`)使为每个`FBillId`、`FMerchandiseId`组合是设定一个编号：

SELECT FBillId,FMerchandiseId,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY FBillId ORDER BY FMerchandiseId) rn 
    FROM T_SaleBillDetail

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]  
`rn`为每个`FBillId`、`FMerchandiseId`组合指定了一个编号，由于窗口函数是按照  
FBillId字段进行分区的，所以这个编号是FBillId相同的组内唯一的。  
接着，使用CASE表达式，把FMerchandiseId组合对应的FBillId：

SELECT
    MAX(CASE WHEN FBillId='00001' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00001,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00002' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00002,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00003' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00003,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00004' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00004,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00005' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00005,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00006' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00006
    FROM
    (
    SELECT FBillId,FMerchandiseId,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY FBillId ORDER BY FMerchandiseId) rn 
    FROM T_SaleBillDetail
    ) t
    GROUP BY rn

执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果：![在这里插入图片描述][7b86d4e52fe14d01b888cd813df850e8.png]  
在MYSQL、MSSQLServer2000等DBMS中并不支持窗口函数，所以上面的SQL语句是无法  
正确执行的。上面的SQL语句中是使用窗口函数ROW\_NUMBER()来为行设定一个编号的，在本书  
的前面章节已经介绍了在不支持窗口函数的DBMS中使用子查询来变通实现窗口函数  
ROW\_NUMBER()，在此不做赘述。在不支持窗口函数的DBMS中可以使用下面的SQL语句来完成  
同样的功能：

SELECT
    MAX(CASE WHEN FBillId='00001' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00001,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00002' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00002,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00003' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00003,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00004' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00004,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00005' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00005,
    MAX(CASE WHEN FBillId='00006' THEN FMerchandiseId ELSE '' END) AS 
    Bill_00006
    FROM
    (
    SELECT t2.FBillId AS FBillId,t2.FMerchandiseId AS FMerchandiseId, 
    (
    SELECT COUNT(*) FROM T_SaleBillDetail t1 
    WHERE t2.FBillId=t1.FBillId AND
    t2.FMerchandiseId<t1.FMerchandiseId
    ) AS rn
    FROM T_SaleBillDetail t2 
    ) t
    GROUP BY rn;

[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/8cc7ef18fb4645ce8ae14ee280b1648e.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_19,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[T_Person]: https://img-blog.csdnimg.cn/142c4e3f0de141ee8b293ad26c58756c.png
[d131c0d4f7da42d9b536c06403b6c6f7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d131c0d4f7da42d9b536c06403b6c6f7.png
[2b1afc5ff2b7488ea33da67184df329a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2b1afc5ff2b7488ea33da67184df329a.png
[e66f74b2393f4e61a90682dae31b237e.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/e66f74b2393f4e61a90682dae31b237e.png
[8fea981ce33640629141c06dd8b2ab60.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/8fea981ce33640629141c06dd8b2ab60.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/71a91dea44694fbfb588fda71187be39.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_11,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/62699b1b44d6400781d56ea1e4132322.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_7,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[9e405bb5a6784bd98492596c19083924.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9e405bb5a6784bd98492596c19083924.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/68a3a3e84c9241a287d86c86d99ed47a.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_11,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_12_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/2d5c13dd1a464a189549b19862f7e396.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_12,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/5f9ffdd29eb54af29ef8deb642d4b2df.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_16,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_16_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/dc66ad52194d401a90ad79dbb836e7ee.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_16,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_10_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/e2d09bb2e0654add9d671590c29f093b.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_10,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_10_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/26cc0acc43304167af3051f4db4361da.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_10,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/81da3861cde74db89b6a3d7b6b123963.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_7,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[18ec73f72a124a7d923e18bff7dce6fd.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/18ec73f72a124a7d923e18bff7dce6fd.png
[5929c3dafa824e7bbed18b0a73fcbe19.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5929c3dafa824e7bbed18b0a73fcbe19.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/24209c6d85bf4ac3b0dafa1cc18fa641.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/e29316d7c85b49ba8ee1542ba112950f.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_11,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_9_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/72ba2c5ee4d14f188c8085145e158e8a.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_9,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_9_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/d4235b2b490b48caa615482bd7078be6.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_9,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_14_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/f583d7abadf74ea3b5ac09f990cd0dce.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_14,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_12_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/de5abb6268b0483b89e5b30b9ab6ec57.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_12,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/ce7feef775c04182857596e93133449d.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_11,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_14_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/957ed55abb51421c807241df49c10c57.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_14,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/ac166347b5914b0789c8be9864e9e749.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_15,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[f16fc3266ead40b9ab1062acd4b8a0e2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f16fc3266ead40b9ab1062acd4b8a0e2.png
[21308f64fd4345f1ae27f85b857fbfc5.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/21308f64fd4345f1ae27f85b857fbfc5.png
[b43aa4e2b26847c5b6c0cdc74d0c1a9a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/b43aa4e2b26847c5b6c0cdc74d0c1a9a.png
[917904982889489bacc3b0d489ca52a2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/917904982889489bacc3b0d489ca52a2.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/7658ec974d714ee3bda625bca3da3420.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[038a64a9899d471a8e5ed2b442d67307.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/038a64a9899d471a8e5ed2b442d67307.png
[21db71f4f97d47df94b4722f5f91b7a9.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/21db71f4f97d47df94b4722f5f91b7a9.png
[baeafd8e8c33463da6927c6c727fb07b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/baeafd8e8c33463da6927c6c727fb07b.png
[9d9a599719f0482f808926442ebc7522.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9d9a599719f0482f808926442ebc7522.png
[f60850adf5f7483aa6e507a701c25068.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f60850adf5f7483aa6e507a701c25068.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/6693aae1f9d74298b437e947362c040d.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_11,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[5dc5d5ba6d284eca96ebde76d4444e3e.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5dc5d5ba6d284eca96ebde76d4444e3e.png
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/8604d60531f54d8899d578132a746be0.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5LyP5Yqg54m56YGH5LiK6KW_5p-a,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[7b86d4e52fe14d01b888cd813df850e8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7b86d4e52fe14d01b888cd813df850e8.png