摘要: 学员表 SELECT * FROM tb_address; SELECT * FROM tb_student 1.JOIN关联两个表数据,将匹配数据展示,数据无匹配值则不展示 注释:INNER JOIN与JOIN是相同 SELECT * FROM tb_student stu JOIN tb_add 阅读全文
posted @ 2019-02-22 10:51 snoweveryday 阅读(255) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考链接:http://stackoverflow.com/questions/2421388/using-group-by-on-multiple-columns 在平时的开发任务中我们经常会用到MYSQL的GROUP BY分组, 用来获取数据表中以分组字段为依据的统计数据。比如有一个学生选课表, 阅读全文
posted @ 2019-02-21 18:16 snoweveryday 阅读(64427) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 格式一:instr( string1, string2 ) / instr(源字符串, 目标字符串) 格式二:instr( string1, string2 [, start_position [, nth_appearance ] ] ) / instr(源字符串, 目标字符串, 起始位置, 匹配 阅读全文
posted @ 2019-02-19 18:20 snoweveryday 阅读(3741) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文:http://www.ittribalwo.com/article/3963.html excel分列功能一:按照固定宽度进行数据拆分 情景: 如下图所示,在日常工作中,我们经常需要根据人员的身份证号来提取出生年月日等信息。为了更快捷地在处理这类问题,我们既可以使用MID函数,同样我们也可以使 阅读全文
posted @ 2019-02-18 11:48 snoweveryday 阅读(1079) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://support.office.com/zh-CN/excel 阅读全文
posted @ 2019-02-18 11:28 snoweveryday 阅读(362) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引用:https://www.cnblogs.com/lazyInsects/p/8075487.html cron表达式用于配置cronTrigger的实例。cron表达式实际上是由七个子表达式组成。这些表达式之间用空格分隔。 1.Seconds (秒) 2.Minutes(分) 3.Hours( 阅读全文
posted @ 2019-02-15 17:29 snoweveryday 阅读(12033) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文:https://ke.qq.com/course/289406 1.数据源注意项 2. 3.选中数据源操作 任意选中数据源表格中的单元格(有值得单元格),插入数据透视表 默认数据源区域就是整个表格(有空白行或列或空白标题属于不连续,不会被全部选中) 查看数据统计维度,按照日期查看,可以设置日期 阅读全文
posted @ 2019-02-12 13:05 snoweveryday 阅读(528) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.函数对比: 适用于两列数据对比 =IF(EXACT(A2,B2)=TRUE,"相同","不同") 2.快捷键对比: 适用于少数数据对比 选中对比两列数据,快捷键:Ctrl+\ 3.表格间数据对比: 视图->并排查看 一个sheet中两个表格间数据对比: 先选中要对比的全部表格数据,新建规则->规 阅读全文
posted @ 2019-02-11 19:09 snoweveryday 阅读(2165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考:https://jingyan.baidu.com/article/f96699bba855cf894e3c1b04.html 同比,是指在相邻时段中的某一相同时间点进行比较 如图片所示,13年和14年是相邻时段,13年3月和14年3月是这两个相邻时段的同一个时间点,都是3月,这两个时段进行数 阅读全文
posted @ 2019-01-29 17:10 snoweveryday 阅读(1037) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1)row_number() over(partition by 列名1 order by 列名2 desc)的使用 表示根据 列名1 分组,然后在分组内部根据 列名2 排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号,可以用于去重复值 与rownum的区别在于:使用rownum进行排序的时候是 阅读全文
posted @ 2019-01-24 17:17 snoweveryday 阅读(893) 评论(0) 推荐(0) 编辑