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  • access替换SQL语句
    2019-11-25 10:52:59

     select Replace(PickData, '/', '-')    from result

    注释:

      将表result的字段PickData中值得‘/’替换为‘-’

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    2021-10-11 00:05:59
    AccessSql语句[归类].pdf
  • Microsoft-Access数据库中SQL语句大全.doc
  • Access-SQL语句

    2016-07-09 19:26:57
    SQL语句Access
  • Access sql语句创建表及字段类型

    千次阅读 2018-07-31 15:04:46
    创建一张空表: Sql="Create TABLE [表名]" 创建一张有字段的表: Sql="Create TABLE [表名]([字段名1] MEMO NOT NULL, [字段名2] MEMO,
    原文地址为: Access sql语句创建表及字段类型

    创建一张空表: Sql="Create TABLE [表名]"

    创建一张有字段的表: Sql="Create TABLE [表名]([字段名1] MEMO NOT NULL, [字段名2] MEMO, [字段名3] COUNTER NOT NULL, [字段名4] DATETIME, [字段名5] TEXT(200), [字段名6] TEXT(200))

    字段类型:   

    2 : "SmallInt",                 // 整型   
    3 : "Int",                 // 长整型   
    4 : "Real",                 // 单精度型   
    5 : "Float",                 // 双精度型   
    6 : "Money",                 // 货币   
    7 : "DateTime",                 // 日期时间
    11 : "Bit",                 // 是否
    13 : "TimeStamp",
    17 : "TinyInt",                 // 字节
    72 : "UniqueIdentifier",         // 同步复制 ID
    128 : "Binary",
    129 : "Char",
    130 : "NChar",
    131 : "Decimal",                 // 小数
    133 : "DateTime",
    135 : "SmallDateTime",
    200 : "VarChar",
    201 : "Text",
    202 : "VarChar",                 // 文本
    203 : "Text",                 // 备注
    204 : "Binary",                 // 二进制
    205 : "Image"                 // OLE 对象

    以下字段为无编码字段(NChar、NVarchar、NText型) 8,128,130,202,203,204,205 以下字段为按当前系统内码编码的字段(Asp中可用CodePage=936纠正为gb2312内码) 129,200,201

    在现有的表中增加字段:
    Sql="alter table [表名] add column [字段名] varchar(200)"

    修改字段类型:
    Sql="alter table [表名] Alter COLUMN 字段名]   varchar(50)"

    删除表:
    Sql="Drop table [表名]"

    删除字段:
    sql="alter table [表名] drop [字段名]"

    修改字段:
    Alter TABLE [表名] Alter COLUMN [字段名] 类型(大小) NULL

    新建约束:
    Alter TABLE [表名] ADD CONSTRAINT 约束名 CHECK ([约束字段] <= '2007-1-1')

    删除约束:
    Alter TABLE [表名] Drop CONSTRAINT 约束名

    新建默认值:
    Alter TABLE [表名] ADD CONSTRAINT 默认值名 DEFAULT 'Gziu.CoM' FOR [字段名]

    删除默认值:
    Alter TABLE [表名] Drop CONSTRAINT 默认值名

    =======================================

    conn.open connstr sql="alter table [tablename] add hehe char(20)" conn.execute(sql) response.write("添加成功")

    ACCESS新建数据库和表还不简单,有了表字段初始化就更简单

    =======================================

    <%
    session("tablen")="news"
    'news是已存在的表名
    session("fieldsn")="c"
    '要添加的字段名
    connectionstring="provider=microsoft.jet.oledb.4.0;data source="&server.MapPath("data/qq.mdb")
    set conn=server.createobject("adodb.connection")
    conn.OPEN connectionstring
    jhsql = " Alter Table "&session("tablen")&" add column "&session("fieldsn")&" real "
    conn.execute(jhsql)
    %>

    ================================

    生成数据表,添加字段,其中id字段为自动增加,测试通过~~

    Sub GenAutoIncrementFld()
    set cn=server.CreateObject("ADODB.Connection")
    set clx=server.CreateObject("ADOX.Column")
    set cat=server.CreateObject("ADOX.Catalog")
    set tblnam=server.CreateObject("ADOX.Table")

    cn.Open "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=E:\网站制作\asp操作mdb\db\test.mdb"     
    Set cat.ActiveConnection = cn

     

    tblnam.Name = "Test"     
    clx.ParentCatalog = cat

      
    clx.Type = 3     
    clx.Name = "Id"     
    clx.Properties("AutoIncrement") = true     
    tblnam.Columns.Append clx     
    tblnam.Columns.Append "DataField",130,20     
    cat.Tables.Append tblnam

         Set clx = Nothing
         Set cat = Nothing
         cn.Close
         Set cn = Nothing End Sub

    call GenAutoIncrementFld

    ===================================

    字段类型对应数值

    ''---- DataTypeEnum Values ----
    Const adEmpty = 0
    Const adTinyInt = 16
    Const adSmallInt = 2
    Const adInteger = 3
    Const adBigInt = 20
    Const adUnsignedTinyInt = 17
    Const adUnsignedSmallInt = 18
    Const adUnsignedInt = 19
    Const adUnsignedBigInt = 21
    Const adSingle = 4
    Const adDouble = 5
    Const adCurrency = 6
    Const adDecimal = 14
    Const adNumeric = 131
    Const adBoolean = 11
    Const adError = 10
    Const adUserDefined = 132
    Const adVariant = 12
    Const adIDispatch = 9
    Const adIUnknown = 13
    Const adGUID = 72
    Const adDate = 7
    Const adDBDate = 133
    Const adDBTime = 134
    Const adDBTimeStamp = 135
    Const adBSTR = 8
    Const adChar = 129
    Const adVarChar = 200
    Const adLongVarChar = 201
    Const adWChar = 130
    Const adVarWChar = 202
    Const adLongVarWChar = 203
    Const adBinary = 128
    Const adVarBinary = 204
    Const adLongVarBinary = 205
    Const adChapter = 136
    Const adFileTime = 64
    Const adPropVariant = 138
    Const adVarNumeric = 139
    Const adArray = &H2000

     


    转载请注明本文地址: Access sql语句创建表及字段类型
    展开全文
  • access sql 语句

    2015-01-19 11:54:45
    access 开发中所需的sql语法、变量定义说明等。
  • ACCESS数据库中常见SQL语句教程.docx
  • 前面我们学习了Access数据库中的数据合并、数据计算、数据分组、重复数据处理四大常用的数据处理方式。 数据处理的目的就是将采集到的的数据,用适当的处理方法整理加工,形成适合数据分析要求的样式,也就是一维表...

    前面我们学习了Access数据库中的数据合并、数据计算、数据分组、重复数据处理四大常用的数据处理方式。

    数据处理的目的就是将采集到的的数据,用适当的处理方法整理加工,形成适合数据分析要求的样式,也就是一维表,为数据分析做好准备工作。

    我们日常工作中所做的数据分析,主要指通过对比与细分进行现状分析及原因分析,通过数据分组了解其数据构成,甚至通过不同时间维度的对比,查找数据变化的原因,最后通过制作相关图标等对现状进行呈现及描述。

    接下来我们学习再Access数据库中进行数据分析的方法,主要包含:

    • 简单统计
    • 分组统计
    • 交叉表统计

    我们主要介绍SQL语句实现的方式。

    一、简单统计

    常用的统计函数如下所示:
    在这里插入图片描述
    我们以“订购明细表”为例,统计订单总数、订购金额总额、平均订单金额三个数据,SQL语句如下:

    SELECT 
    Count(订单编号) AS 订单总数,
    Sum(订购金额) AS 订购金额总额,
    Avg(订购金额) AS 平均订单金额
    FROM 订购明细;
    

    结果如下所示:
    在这里插入图片描述

    二、分组统计

    我们在学习重复数据处理时用过GROUP BY子句,实现对数据按指定的分组字段进行分组的功能。
    现在,我们同样以“订购明细表”,统计各个产品的订单总数、订购金额总额、平均订单金额三个数据,SQL语句如下:

    SELECT 产品,
    Count(订单编号) AS 订单总数,
    Sum(订购金额) AS 订购金额总额,
    Avg(订购金额) AS 平均订单金额
    FROM 订购明细
    GROUP BY 产品;
    

    结果如下所示:
    在这里插入图片描述
    我们还想了解用户订购时段的分布信息,而原有的“订购明细表”只有“订购日期”字段,需要取出时段信息,可采用FORMAT函数:

    SELECT FORMAT(订购日期,"h") AS 时段,
    Count(订单编号) AS 订单数,
    FROM 订购明细
    GROUP BY FORMAT(订购日期,"h");
    

    结果如下所示:
    在这里插入图片描述
    还是以“订购明细表”为例,我们需要了解不同年龄段的用户订购分布情况,并且订购用户存在重复情况,需要去重。操作步骤如下:

    1. 先将“订购明细表”与“用户明细表”按关键字段“用户ID”进行关联查询,并且可同时进行去重处理;
    2. 采用PARTITION函数法对用户年龄分组;
    3. 把查询结果作为子查询嵌套在分组统计查询汇总。

    SQL语句如下:

    SELECT 年龄分组,Count(用户ID) AS 用户数
    FROM
    (SELECT DISTINCT A.用户ID,PARTITION(B.年龄,1,100,5) AS 年龄分组
     FROM 订购明细 AS A, 用户明细 AS B
     WHERE A.用户ID = B.用户ID)
     GROUP BY 年龄分组;
    

    结果如下所示:
    在这里插入图片描述
    这里需要说明的是:在Access数据库中进行数据去重处理时,需要使用嵌套查询,把数据去重结果作为子查询。

    如果是需要了解各省份的订单数分布,无需先进行数据去重处理,那么就无需使用嵌套查询,SQL语句如下:

    SELECT B.省份,Count(A.订单编号) AS 订单数
    FROM 订购明细 AS A,用户明细 AS B
    WHERE A.用户ID = B.用户ID
    GROUP BY B.省份;
    

    结果如下所示:
    在这里插入图片描述

    三、交叉表统计

    1. 菜单操作法

    交叉表统计需要借助“简单查询”功能来实现。我们以“用户明细表”为例,统计不同省份、性别的用户分布情况。操作步骤如下:

    1. 单击【创建】,单击【查询向导】按钮;
    2. 在弹出的【新建查询】对话框中,选择【交叉表查询向导】;
    3. 在弹出的【交叉表查询向导】第一个对话框中,选择【表】视图,并在列表框中选择“用户明细”表作为查询对象;
    4. 在弹出的第二个对话框【可用字段】中,选择“省份”作为行标题;
      在这里插入图片描述
    5. 在弹出的第三个对话框字段列中,选择“性别”作为标题;
      在这里插入图片描述
    6. 在弹出的第四个对话框中,选择“用户ID”作为每行和列交叉点的统计项,并在【函数】中,选择“Count”函数,并保持默认勾选的【是,包括各行小计】项;
      在这里插入图片描述
    7. 在第五个对话框中,输入该查询的名称。

    结果如下所示:
    在这里插入图片描述

    2. SQL语句法

    单击右下方的SQL按钮,得到简化后的SQL语句:

    TRANSFORM Count(用户ID) AS 用户ID之计数
    SELECT 省份, Count(用户ID) AS 总计 用户ID
    FROM 用户明细
    GROUP BY 省份
    PIVOT 性别;
    

    我们发现,相比分组统计的SQL语句,在前后增加了TRANSFORM与PIVOT语句。

    只要在分组统计SQL语句的基础上,

    • 前后增加TRANSFORM与PIVOT语句;
    • 在TRANSFORM后面增加每个行与列交叉点统计函数及字段;
    • 在PIVOT后面增加要作为列标题的分组字段。
    展开全文
  • Access常用sql基本查询语句汇总

    万次阅读 多人点赞 2015-09-22 10:57:52
    很多初学Access的朋友都说sql 语句不会写,把它归纳为难点,不想写。其实不然,大家都知道sql 在查询中的作用非常非常的大,是不得放弃的模块。其实语法也是很简单,常用的就以下几种: 基本查询 SELECT column1,...
       
    很多初学Access的朋友都说sql 语句不会写,把它归纳为难点,不想写。其实不然,大家都知道sql 在查询中的作用非常非常的大,是不得放弃的模块。其实语法也是很简单,常用的就以下几种:
    
    基本查询
    
    SELECT column1,columns2,... FROM table_name
    说明:把table_name 的特定栏位资料全部列出来
    
    SELECT *
    FROM table_name
    WHERE column1 = xxx 
    [AND column2 >yyy] [OR column3 <> zzz]
    说明:
    1.*表示全部的栏位都列出来
    2.WHERE 之後是接条件式,把符合条件的资料列出来
    
    SELECT column1,column2
    FROM table_name
    ORDER BY column2 [DESC]
    说明:
    ORDER BY 是指定以某个栏位做排序,[DESC]是指从大到小排列,若
    没有指明,则是从小到大排列
    
    组合查询
    组合查询是指所查询得资料来源并不只有单一的表格,而是联合一个以上的表格才能够得到结果的。
    
    SELECT *
    FROM table1,table2
    WHERE table1.colum1=table2.column1
    说明:
    1.查询两个表格中其中 column1 值相同的资料
    2.当然两个表格相互比较的栏位,其资料形态必须相同
    3.一个复杂的查询其动用到的表格可能会很多个
    
    
    整合性的查询:
    
    SELECT COUNT (*) 
    FROM table_name
    WHERE column_name = xxx
    说明:
    查询符合条件的资料共有几笔
    
    SELECT SUM(column1)
    FROM table_name
    说明:
    1.计算出总和,所选的栏位必须是可数的数字形态
    2.除此以外还有 AVG() 是计算平均、MAX()、MIN()
    计算最大最小值的整合性查询
    
    SELECT column1,AVG(column2)
    FROM table_name
    GROUP BY column1
    HAVING AVG(column2) >xxx
    说明:
    1.GROUP BY: 以column1 为一组计算 column2 的平均值
    必须和 AVGSUM 等整合性查询的关键字一起使用 
    2.HAVING : 必须和 GROUP BY 一起使用作为整合性的限制
    复合性的查询
    SELECT *
    FROM table_name1
    WHERE EXISTS (
    SELECT *
    FROM table_name2
    WHERE conditions )
    说明:
    1.WHERE 的 conditions 可以是另外一个的 query
    2.EXISTS 在此是指存在与否
    
    SELECT *
    FROM table_name1
    WHERE column1 IN (
    SELECT column1 
    FROM table_name2
    WHERE conditions )
    说明 
    1. IN 後面接的是一个集合,表示column1 存在集合里面
    2. SELECT 出来的资料形态必须符合 column1 条件的其他查询
    
    SELECT *
    FROM table_name1
    WHERE column1 LIKE x% 
    说明:
    1.LIKE 必须和後面的x% 相呼应表示以 x为开头的字串
    
    SELECT *
    FROM table_name1
    WHERE column1 IN (xxx,yyy,..)
    说明 
    1. IN 後面接的是一个集合,表示column1 存在集合里面
    
    SELECT *
    FROM table_name1
    WHERE column1 BETWEEN xx AND yy
    说明 
    1. BETWEEN 表示 column1 的值介於 xx 和 yy 之间
    
    更改资料:
    UPDATE table_name
    SET column1=xxx
    WHERE conditoins
    说明:
    1.更改某个栏位设定其值为xxx
    2.conditions 是所要符合的条件、若没有 WHERE 则
    整个 table 的那个栏位都会全部被更改
    
    删除资料:
    DELETE FROM table_name
    WHERE conditions
    说明:删除符合条件的资料
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