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  • wps word如何绘制一有一条线的折线图

    千次阅读 2021-01-12 16:24:01
    wps word如何绘制一有一条线的折线图今天,小编给大家介绍在WPS Word文档中插入制作折线图的方法,希望对大家有所帮助。具体如下:1. 首先,请大家在自己的手机中找到【WPS】图标,点击进入主界面,然后选择最上面的...

    wps word如何绘制一有一条线的折线图

    今天,小编给大家介绍在WPS Word文档中插入制作折线图的方法,希望对大家有所帮助。

    具体如下:

    1. 首先,请大家在自己的手机中找到【WPS】图标,点击进入主界面,然后选择最上面的【插入】这一项。

    2. 第二步,接下来,请选择【图表】选项。

    3. 第三步,此时,请选择其中的【折线图】,屏幕中默认的是4张折线图,要是想了解更多的信息,请选择【查看更多】,这一一来,我们就能成功发现更多折线图了,效果如图。

    4. 第四步,请选择方框所需的折线图,然后选择【插入】选项。

    5. 第五步,此时,屏幕中出现了如图所示的折线图表。

    6. 第六步,请右击箭头所指的【编辑数据】选项。

    7.第七步,我们将excel表格打开了,请根据自己所需编辑数据即可。

    8. 最后,完成上述步骤后,大家就成功编辑了表格数据,操作完成。

    以上就是在WPS Word文档中插入制作折线图的方法。

    时间:2019-07-15 17:21 / 作者:百科全说

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  • 取出重复记录的第一条

    千次阅读 2021-01-19 04:31:13
    说白了,就是在一段时间内,去取出来用户的第一次购买记录,再清楚一些就是在一堆重复的记录中取出第一条购买记录。这个问题捉只让我困扰了一段时间,自己最存储过程还是不能驾轻就熟,所以还是得按照传统的方法来...

    这几天在查询购买记录,其中一个需求就是查出来客户首次购买的产品时间和产品名称。说白了,就是在一段时间内,去取出来用户的第一次购买记录,再清楚一些就是在一堆重复的记录中取出第一条购买记录。

    这个问题捉只让我困扰了一段时间,自己最存储过程还是不能驾轻就熟,所以还是得按照传统的方法来进行查询了。

    要查询的记录如下:

    b440786e454453fdcdbe82f46370d267.png

    而我们要取出来的记录如下:

    44b8f7509996896aa393ed2eda658037.png

    事实上,这样的记录如果取出来第一条记录还是比较好取的,因为这里面有购买时间,我们可以根据购买时间,来取出首次购买的记录。同一个用户,购买的时间最早的,就是首次购买产品。

    mysql> select account,itemid,buytime from testdup

    -> where buytime in (select min(buytime)

    -> from testdup group by account);

    得到的结果如下

    +-------------+----------+---------------------+

    | account     | itemid   | buytime                    |

    +-------------+----------+---------------------+

    | zoinzone         | 2686977  | 2011-06-25 18:15:26 |

    | llCoKell          | 65599    | 2011-06-14 00:44:36 |

    | eventcso010   | 3735553  | 2011-06-23 15:34:33 |

    | eventcso004   | 18939907 | 2011-06-24 18:33:35 |

    +-------------+----------+---------------------+

    4 rows in set (0.00 sec)

    此外,还有的情况是,没有这样一个时间的标记项,让我们取出记录中每个重复记录的第一条,我们可以新建一列ID,自动累加,如下:

    mysql> select * from testdup;

    +----+-------------+----------+---------------------+

    | id | account     | itemid   | buytime             |

    +----+-------------+----------+---------------------+

    |  1 | zoinzone    | 655361   | 2011-06-25 18:16:14 |

    |  2 | zoinzone    | 2686977  | 2011-06-25 18:15:26 |

    |  3 | llCoKell    | 6691703  | 2011-06-16 19:30:48 |

    |  4 | llCoKell    | 65599    | 2011-06-14 00:44:36 |

    |  5 | eventcso010 | 3735553  | 2011-06-23 15:34:33 |

    |  6 | eventcso010 | 3735553  | 2011-06-26 17:24:25 |

    |  7 | eventcso004 | 18939907 | 2011-06-24 18:33:35 |

    +----+-------------+----------+---------------------+

    7 rows in set (0.02 sec)

    我们可以通过ID来取出我们想要的记录:

    mysql> select * from testdup

    -> where id in (select min(id)

    -> from testdup group by account);

    +----+-------------+----------+---------------------+

    | id | account       | itemid    | buytime             |

    +----+-------------+----------+---------------------+

    |  1 | zoinzone      | 655361   | 2011-06-25 18:16:14 |

    |  3 | llCoKell      | 6691703  | 2011-06-16 19:30:48 |

    |  5 | eventcso010    | 3735553  | 2011-06-23 15:34:33 |

    |  7 | eventcso004    | 18939907 | 2011-06-24 18:33:35 |

    +----+-------------+----------+---------------------+

    4 rows in set (0.00 sec)

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  • MySQL中查询时间最大的一条记录

    千次阅读 2021-01-18 20:09:22
    在项目中要查询用户最近登录的一条记录的 ip直接写如下 SQL:SELECT ip,MAX(act_time) FROM users_login GROUP BY login_id;但是这样是取不出用户登录记录中时间最大的那个 ip , 仅仅只是查到了最大时间,和 ip 没...

    在项目中要查询用户最近登录的一条记录的 ip

    直接写如下 SQL:

    SELECT ip,MAX(act_time) FROM users_login GROUP BY login_id;

    但是这样是取不出用户登录记录中时间最大的那个 ip , 仅仅只是查到了最大时间,和 ip 没关系

    找了相当多的文章,经过自己测试,发现一个比较好的方式处理这个问题,举例如下:

    现在假设有一张数据表 A , 字段和数据如下:

    姓名(name)

    身份证(唯一标识)(id)

    购买产品(pro)

    价格(price)

    数量(count)

    购买时间(time)

    张1

    111111

    Computer

    1600

    5

    2018-03-03

    张1

    11111

    Phone

    12

    12

    2018-03-05

    张2

    22222

    Pipe

    1

    234

    2018-03-04

    张2

    22222

    Computer

    1600

    5

    2018-03-05

    张3

    33333

    Phone

    12

    12

    2018-03-03

    张3

    33333

    Pipe

    1

    234

    2018-03-06

    张3

    33333

    Computer

    1600

    5

    2018-03-09

    张4

    44444

    Phone

    12

    12

    2018-03-09

    张5

    55555

    Pipe

    1

    234

    2018-03-02

    在这张数据表中,我们需要查询表中每一个用户在最后一次都购买了什么产品以及相关信息

    SQL语句如下:

    SELECT * from (SELECT * FROM A ORDER BY time) a GROUP BY a.id;

    解释:

    在这里,我们首先对 A 表进行按照时间的顺序排序,这样我们可以把每个用户最后一次购买记

    录排在最上面,排序之后再嵌套一层查询,这一层查询使用  GROUP BY 语句。在使用GROUP

    BY 语句的时候,他会按照分组将你排过序的数据的第一条取出来,这样就比较符合条件了,这种

    方式在添加索引的情况下效率相当快

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    本文实例讲述了MySQL 多表关联一对多查询实现取最新一条数据的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

    MySQL 多表关联一对多查询取最新的一条数据

    遇到的问题

    多表关联一对多查询取最新的一条数据,数据出现重复

    由于历史原因,表结构设计不合理;产品告诉我说需要导出客户信息数据,需要导出客户的 所属行业,纳税性质 数据;但是这两个字段却在订单表里面,每次客户下单都会要求客户填写;由此可知,客户数据和订单数据是一对多的关系;那这样的话,问题就来了,我到底以订单中的哪一条数据为准呢?经过协商后一致同意以最新的一条数据为准;数据测试初始化SQL脚本

    DROP TABLE IF EXISTS `customer`;

    CREATE TABLE `customer` (

    `id` BIGINT NOT NULL COMMENT '客户ID',

    `real_name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '客户名字',

    `create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '创建时间',

    PRIMARY KEY(`id`)

    )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '客户信息表';

    -- DATA FOR TABLE customer

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7717194510959685632', '张三', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7718605481599623168', '李四', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7720804666226278400', '王五', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7720882041353961472', '刘六', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722233303626055680', '宝宝', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722233895811448832', '小宝', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722234507982700544', '大宝', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722234927631204352', '二宝', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722235550724423680', '小贱', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722235921488314368', '小明', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722238233975881728', '小黑', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722246644138409984', '小红', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318634321346560', '阿狗', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318674321346586', '阿娇', '2019-01-23 16:23:05');

    INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318974421546780', '阿猫', '2019-01-23 16:23:05');

    DROP TABLE IF EXISTS `order_info`;

    CREATE TABLE `order_info` (

    `id` BIGINT NOT NULL COMMENT '订单ID',

    `industry` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '所属行业',

    `nature_tax` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '纳税性质',

    `customer_id` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '客户ID',

    `create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '创建时间',

    PRIMARY KEY(`id`)

    )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '订单信息表';

    -- DATA FOR TABLE order_info

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700163609453207552', '餐饮酒店类', '小规模', '7717194510959685632', '2019-01-23 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700163609453207553', '餐饮酒店类', '小规模', '7717194510959685632', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700167995646615552', '高新技术', '一般纳税人', '7718605481599623168', '2019-01-23 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700167995646615553', '商贸', '一般纳税人', '7718605481599623168', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700193633216569344', '商贸', '一般纳税人', '7720804666226278400', '2019-01-23 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700193633216569345', '高新技术', '一般纳税人', '7720804666226278400', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700197875671179264', '餐饮酒店类', '一般纳税人', '7720882041353961472', '2019-01-23 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700197875671179266', '餐饮酒店类', '一般纳税人', '7720882041353961472', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7703053372673171456', '高新技术', '小规模', '7722233303626055680', '2019-01-23 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7703053372673171457', '高新技术', '小规模', '7722233303626055680', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709742385262698496', '服务类', '一般纳税人', '7722233895811448832', '2019-01-23 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709742385262698498', '服务类', '一般纳税人', '7722233895811448832', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745055683780608', '高新技术', '小规模', '7722234507982700544', '2019-01-23 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745055683780609', '进出口', '小规模', '7722234507982700544', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745249439653888', '文化体育', '一般纳税人', '7722234927631204352', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745249439653889', '高新技术', '一般纳税人', '7722234927631204352', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745453266051072', '高新技术', '小规模', '7722235550724423680', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745453266051073', '文化体育', '小规模', '7722235550724423680', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745539848413184', '科技', '一般纳税人', '7722235921488314368', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745539848413185', '高新技术', '一般纳税人', '7722235921488314368', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745652603887616', '高新技术', '一般纳税人', '7722238233975881728', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745652603887617', '科技', '一般纳税人', '7722238233975881728', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745755528568832', '进出口', '一般纳税人', '7722246644138409984', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745755528568833', '教育咨询', '小规模', '7722246644138409984', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745892539047936', '教育咨询', '一般纳税人', '7722318634321346560', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745892539047937', '进出口', '一般纳税人', '7722318634321346560', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746000127139840', '生产类', '小规模', '7722318674321346586', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746000127139841', '农业', '一般纳税人', '7722318674321346586', '2019-01-23 17:09:53');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746447445467136', '农业', '一般纳税人', '7722318974421546780', '2019-01-24 16:54:25');

    INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746447445467137', '生产类', '小规模', '7722318974421546780', '2019-01-23 17:09:53');

    按需求写的SQL语句:

    UPDATE order_info SET create_time = NOW();

    尝试解决问题

    SELECT

    cr.id,

    cr.real_name,

    oi.industry,

    oi.nature_tax

    FROM

    customer AS cr

    LEFT JOIN (

    SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a

    LEFT JOIN (

    SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id

    ) AS b ON a.customer_id = b.customer_id

    WHERE a.create_time = b.create_time

    ) AS oi ON oi.customer_id = cr.id

    GROUP BY cr.id;

    数据重复嘛,小意思,加个 GROUP BY 不就解决了吗?我怎么会这么机智,哈哈哈!!!但是当我执行完SQL的那一瞬间,我又懵逼了,查询出来的结果中 所属行业,纳税性质 仍然不是最新的;看来是我想太多了,还是老老实实的解决问题吧。。。

    找出重复数据

    SELECT

    cr.id,

    cr.real_name,

    oi.industry,

    oi.nature_tax

    FROM

    customer AS cr

    LEFT JOIN (

    SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a

    LEFT JOIN (

    SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id

    ) AS b ON a.customer_id = b.customer_id

    WHERE a.create_time = b.create_time

    ) AS oi ON oi.customer_id = cr.id

    GROUP BY cr.id HAVING COUNT(cr.id) >= 2;

    执行结果如下:

    SELECT

    cr.id,

    cr.real_name,

    oi.industry,

    oi.nature_tax

    FROM

    customer AS cr

    LEFT JOIN (

    SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a

    LEFT JOIN (

    SELECT MAX(id) AS id, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id

    ) AS b ON a.customer_id = b.customer_id

    WHERE a.id = b.id

    ) AS oi ON oi.customer_id = cr.id;

    哎,终于解决了。。。

    希望本文所述对大家MySQL数据库计有所帮助。

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空空如也

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