1、做大数据查询时 加锁 with(nolock)

解析：加锁查询时不会独占资源，不至于造成死锁

 select * from tableA wtih(nolock)

2、获取 ID 值最大的一个：max函数

同理：取最小的：min 函数；求平均值：avg 函数

解析：使用聚合函数查询时需要要使用group by 分组，后面跟的列为 select 中除去函数的所有字段（GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组，在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG等函数）

如查询每一学科分数的的最高分、最低分、平均分

select items,max(score),min(score),avg(score) 
from stu_score 
group by items

3、根据条件汇总求和（case when... then ... else ... end）

统计每一班级及格人数和不及格人数

select classname,sum(case when score <60 then 1 else 0 end) as fail,
       sum(case when score >=60 then 1 else 0 end) as pass    // 给函数取别名用 as
from score 
group by classname

4、去重查询（distinct），汇总个数（count函数）

select count(distinct IMEI) from mobile_startinfo

5、字符格式转换，convert函数

语法：convert(data_type(length),data_to_be_converted,style)

即：convert(要转换的类型，要转化的字段，可选类型)，其中 style规定日期/时间的输
如：
1）时间转换

2）字段类型转换：convert(money,price)，将price字段转换为money格式

Mysql 时间转换 需要使用 data_format，如右侧所示：date_format('2008-08-08', '%Y%m%d')

6、WITH ROLLUP

WITH ROLLUP 可以实现在分组统计数据基础上再进行相同类型的汇总（SUM，AVG，COUNT…）

例如我们将以上的数据表按名字进行分组，再统计每个人登录的次数：

WITH ROLLUP.png

上图记录 NULL 表示所有人的登录次数，可以使用 coalesce 来设置一个可以取代 NULL的名称

图片.png

coalesce ：返回一个参数中非空的值。

语法：参数说明：如果a==null，则选择b；如果b==null，则选择c；如果a!=null，则选择a；如果a b c 都为null ，则返回为null（没意义）

select coalesce(a,b,c);

由于这个函数是返回第一个非空的值，所以参数里面必须最少有一个非空的值，如果使用下面的查询，将会报错：

select coalesce(null, null, null);

7、NULL 值处理

查找数据表中列是否为 NULL，必须使用 IS NULL 和 IS NOT NULL
（关于 NULL 的条件比较运算是比较特殊的，NULL 值与任何其它值的比较（即使是 NULL）永远返回 false，即 NULL = NULL 返回false 。）

NULL 值处理.png

8、查数据库端口

exec sys.sp_readerrorlog 0, 1, 'listening'

9、判断字段是否是数字

1表示字段为非数字，0表示字段为数字

select * from lm_crm_user where (job_number REGEXP '[^0-9]')=1

网上搜到的方案是

select * from lm_crm_user where LENGTH(0+job_number) !=LENGTH(job_number)

但是运行后发现 字段以0开头的数字也被统计进去了，所以采用正则进行过滤