SQL Server 语法 （如果要合并的数据是字符串类型的，这里是不需要做CONVERT(varchra,Course)）类型转换的

SELECT Name , STUFF((SELECT distinct ',' +  CONVERT(varchar,Course) FROM T_StudentCourse B 
WHERE B.Name = A.Name FOR XML PATH('')),1, 1, '') AS Course
FROM T_StudentCourse A
GROUP BY Name

My Sql 语法

SELECT  Name , GROUP_CONCAT(distinct convert(Course, CHAR) SEPARATOR ',') AS Course
FROM T_StudentCourse A 
GROUP BY A.Name



需注意：

1.GROUP_CONCAT（）中的值为你要合并的数据的字段名;

　SEPARATOR 函数是用来分隔这些要合并的数据的；

　' '中是你要用哪个符号来分隔；

  distinct 关键字是将合并后分割重复的数据进行合并

2.必须要用GROUP BY 语句来进行分组管理，不然所有的数据都会被合并成一条记录

行合并前的数据



 

行合并后的效果（合并的Course）

以下操作都在Test2类 中编写
package core.util;

import java.text.DecimalFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

public class Test2 {
public static void main(String[] args) {
		
		List<Map<String,Object>> dataList =new ArrayList<Map<String,Object>>();//存放所有数据
		String jsonStr1 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 15,\"actualCounter\" : 6,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 22,\"actualCounter\" : 13,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"fb971668\",\"success\" : true}";
        String jsonStr2 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 25,\"actualCounter\" : 5,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 36,\"actualCounter\" : 6,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"5225121a\",\"success\" : true}";
        String jsonStr3 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 25,\"actualCounter\" : 8,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 115,\"actualCounter\" : 8,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"e70ced01\",\"success\" : true}";
        String jsonStr4 = "{\"resultCode\" : 0,\"result\" : [ {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"333f1328e6c6a7f3c2c7\",\"categoryName\" : \"北京分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 40,\"actualCounter\" : 10,\"rank\" : null}, {\"orgId\" : null,\"categoryId\" : \"fc1bb1880968e77b5020\",\"categoryName\" : \"上海分公司\",\"workOrderCount\" : null,\"planCounter\" : 100,\"actualCounter\" : 30,\"rank\" : null}],\"msgId\" : \"7589d0d7\",\"success\" : true}";
        //把json串jsonStr1、jsonStr2、jsonStr3、jsonStr4转成需要的新list1、list2、list3、list4
        List<Map<String,Object>> list1=getCommon(jsonStr1,"1");
        List<Map<String,Object>> list2=getCommon(jsonStr2,"2");
        List<Map<String,Object>> list3=getCommon(jsonStr3,"3");
        List<Map<String,Object>> list4=getCommon(jsonStr4,"4");
        System.out.println("list1--"+list1);
        System.out.println("list2--"+list2);
        System.out.println("list3--"+list3);
        System.out.println("list4--"+list4);
        /**
         * 输出如下：
         * list1--[{optcompletrate=0.40, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, {optcompletrate=0.59, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
		 * list2--[{inspcompletrate=0.20, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, {inspcompletrate=0.17, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
		 * list3--[{jobcompletrate=0.32, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, {jobcompletrate=0.07, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
		 * list4--[{termusedrate=0.25, categoryName=北京分公司,categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, { termusedrate=0.30, categoryName=上海分公司,categoryId=fc1bb1880968e77b5020}]
         */
        //把4个list分别合并成一个dataList
        dataList.addAll(list1);
        dataList.addAll(list2);
        dataList.addAll(list3);
        dataList.addAll(list4);
        System.out.println("dataList=="+dataList);
        /**
         * 输出如下：
         * dataList==[{optcompletrate=0.40, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, 
		 *            {optcompletrate=0.59, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020},
		 *    	      {inspcompletrate=0.20, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7},
		 *    		  {inspcompletrate=0.17, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020},
		 *    		  {jobcompletrate=0.32, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7}, 
		 *    		  {jobcompletrate=0.07, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020},
		 *    		  {categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7, termusedrate=0.25}, 
		 *    		  {categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020, termusedrate=0.30}]
         * */   
        List<Map<String,Object>> countList =getNewList(dataList);
		System.out.println("新list======"+countList);
		/**
		 * 输出如下：
		 * 新list======[{jobcompletrate=0.25, optcompletrate=0.40, inspcompletrate=0.25, categoryName=北京分公司, categoryId=333f1328e6c6a7f3c2c7, termusedrate=0.25}, 
		 * 			   {jobcompletrate=0.30, optcompletrate=0.59, inspcompletrate=0.30, categoryName=上海分公司, categoryId=fc1bb1880968e77b5020, termusedrate=0.30}]
		 * 
		 * */
		//转成新的json
		String jsonnew=JSON.toJSONString(countList);
		System.out.println("新json======"+jsonnew);
		//转成需要的格式如下：
		/**
		 * 输出如下：
		 * 新json======[{"jobcompletrate":"0.25","optcompletrate":"0.40","inspcompletrate":"0.25","categoryName":"北京分公司","categoryId":"333f1328e6c6a7f3c2c7","termusedrate":"0.25"},
		 * 			   {"jobcompletrate":"0.30","optcompletrate":"0.59","inspcompletrate":"0.30","categoryName":"上海分公司","categoryId":"fc1bb1880968e77b5020","termusedrate":"0.30"}]
		 */
	}
}

/***
	 * 处理json返回的数据中，需要字段转成list方法
	 * */
	public static List<Map<String,Object>> getCommon(String jsonstr,String str){
		JSONObject root = new JSONObject().parseObject(jsonstr);// 将json格式的字符串转换成json
        JSONArray dataArr = root.getJSONArray("result");//根据json对象中数组的名字解析出其所对应的值
		List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<Map<String,Object>>();
		Map<String,Object> map;
		//对解析出的数组进行遍历，获取所有的点位值
		for (int i = 0; i < dataArr.size(); i++) {
			 map =new HashMap<String,Object>();
			JSONObject dataBean = (JSONObject) dataArr.get(i);//得到数组中对应下标对应的json对象
			//根据json对象中的数据名解析出相应数据
			String categoryId = dataBean.getString("categoryId");
			String categoryName = dataBean.getString("categoryName");
			int planCounter = Integer.parseInt(dataBean.getString("planCounter"));
			int actualCounter = Integer.parseInt(dataBean.getString("actualCounter"));
			float num=(float)actualCounter / planCounter;
		    DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00");//格式化小数   
		    String rate = df.format(num);//返回的是String类型 
		    map.put("categoryId", categoryId);
		    map.put("categoryName", categoryName);
		    if("1".equals(str)){//1、第一个接口
		    	map.put("optcompletrate", rate);
		    }else if("2".equals(str)){//2、第二个接口
		    	map.put("inspcompletrate", rate);
		    }else if("3".equals(str)){//3、第三个接口
		    	map.put("jobcompletrate", rate);
		    }else{//4、第三个接口
		    	map.put("termusedrate", rate);
		    }
			
			list.add(map);
		}
		return list;
	}

/***
	 * 将list转成业务需要的list方法
	 * */
	public static List<Map<String,Object>> getNewList(List<Map<String,Object>> dataList){
		List<Map<String, Object>> countList = new ArrayList<Map<String,Object>>();//用于存放最后的结果
		for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {
			String categoryId = String.valueOf(dataList.get(i).get("categoryId").toString());
			int flag = 0;//0为新增数据，1为增加count
			for (int j = 0; j < countList.size(); j++) {
				String newcategoryId = String.valueOf(countList.get(j).get("categoryId").toString());
				if (categoryId.equals(newcategoryId)) {
					String optcompletrate="";//声明第一个接口操作率
					String inspcompletrate="";//声明第二个接口完成率
					String jobcompletrate="";//声明第三个接口百分率
					String termusedrate="";//声明第四个接口合格率
					
					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("optcompletrate"))!="null"){
						optcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("optcompletrate"));
					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("optcompletrate"))!="null"){
						optcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("optcompletrate"));
					}
					
					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("inspcompletrate"))!="null"){
						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("inspcompletrate"));
					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("inspcompletrate"))!="null"){
						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("inspcompletrate"));
					}
					
					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("jobcompletrate"))!="null"){
						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("jobcompletrate"));
					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("jobcompletrate"))!="null"){
						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("jobcompletrate"));
					}
					
					if(String.valueOf(dataList.get(i).get("termusedrate"))!="null"){
						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(i).get("termusedrate"));
					}else if(String.valueOf(dataList.get(j).get("termusedrate"))!="null"){
						inspcompletrate =String.valueOf(dataList.get(j).get("termusedrate"));
					}
					
					countList.get(j).put("optcompletrate", optcompletrate);
					countList.get(j).put("inspcompletrate", inspcompletrate);
					countList.get(j).put("jobcompletrate", inspcompletrate);
					countList.get(j).put("termusedrate", inspcompletrate);
					flag = 1;
					continue;
				}
			}
			if (flag == 0) {
				countList.add(dataList.get(i));
			}
		}
		return countList;
	}

应用场景

把Sheet1的年龄和Sheet2的身高和在一行，依据是姓名，方法是在Sheet1的某空白处输入语句=VLOOKUP(A1,Sheet2!$A$1:$B$5,2,0)，之后会显示出标签“身高”，鼠标放在右下角，然后下拉即可。 




VLOOKUP介绍



VLOOKU的格式

VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])



我们的语句

=VLOOKUP(A1,Sheet2!$A$1:$B$5,2,0) 
A1对应第一个参数，表示关联的字段，这里是姓名 
Sheet2!$A$1:$B$5对应第二个参数，用于选定区域，表示参数从哪些区域复制过来，这里是Sheet2里的A1：B5 
2对应第三个参数，生命要复制的列位于选定区域的第几列 
0对应第四个参数，表示模糊匹配

select distinct 列1 ,   列2 ,   列3 from 表名 where 查询条件