① SQL怎麼把多條數據合並成一條數據
把多條數據合並成一條數據的代碼：
select sum(case when wgrp_id='2' then quota end) w2, sum(case when wgrp_id='3' ；then quota end) w3, mm；
from table；
group by mm。
SQL語言，是結構化查詢語言(Structured Query Language)的簡稱。SQL語言是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統；同時也是資料庫腳本文件的擴展名。
SQL語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。SQL語言語句可以嵌套，這使他具有極大的靈活性和強大的功能。
應用信息：
結構化查詢語言SQL（STRUCTURED QUERY LANGUAGE）是最重要的關系資料庫操作語言，並且它的影響已經超出資料庫領域，得到其他領域的重視和採用，如人工智慧領域的數據檢索，第四代軟體開發工具中嵌入SQL的語言等。
支持標准：
SQL 是1986年10 月由美國國家標准局（ANSI）通過的資料庫語言美國標准，接著，國際標准化組織（ISO）頒布了SQL正式國際標准。1989年4月，ISO提出了具有完整性特徵的SQL89標准，1992年11月又公布了SQL92標准，在此標准中，把資料庫分為三個級別：基本集、標准集和完全集。
② 在SQLserver中 怎樣將兩個庫中同樣結構的兩個表的數據進行合並
分類: 電腦/網路 >> 程序設計 >> 其他編程語言
問題描述:
在帆此凱SQLserver中 怎樣將兩個庫中同樣結構的兩個表的數據進行合並
數據有可能存在重復
表結構完全相同
解析:
可以將兩個表中的數據提出來（重復的過濾）寫入一個臨時表中，清空這兩個表，再將臨時表的數據回寫入這兩個表裡面。為防出錯，請先備份資料庫再操作。
如：
第一步：select * from 資料庫名1..表名1 into #臨時表名
第二步：insert into #臨時表名 (欄位名1，欄位名2……) （select a.欄位名1，a.欄位名2…… from 資料庫名2..表名2 a，扒舉資料庫名1..表名1 b where 資料庫名2..表名2.主鍵欄位名<>數據名1..表名1.主鍵欄位名 )
第三步：delete from 資料庫名1..表名1
第四步：delete from 資料庫名2..表名2
第五步：insert into 資料庫名1..表名1 from #臨時表
第六步：insert into 資料庫名2..表名2 from #臨時表
第七步：drop table #臨時表
註：如果兩個表中沒有主鍵，你只有在第二條語句中where 項態喚中一個欄位一個欄位地添加條件判斷了。
③ 在資料庫里怎樣將二個表格合並
在資料庫中，
UNION和UNION ALL關鍵字都是將兩個結果集合並為一個，但這兩者從使用和效率上來說都有所不同。
UNION在進行表鏈接後會篩選掉重復的記錄，所以在表鏈接後會對所產生的結果集進行排序運算，刪除重復的記錄再返回結果。
實際大部分應用中是不會產生重復的記錄，最常見的是過程表與歷史表UNION。如：
select * from gc_dfys
union
select * from ls_jg_dfys
這個SQL在運行時先取出兩個表的結果，再用排序空間進行排序刪除重復的記錄，最後返回結果集，如果表數據量大的話可能會導致用磁碟進行排序。
而UNION ALL只是簡單的將兩個結果合並後就返回。這樣，如果返回的兩個結果集中有重復的數據，那麼返回的結果集就會包含重復的數據了。
從效率上說，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以確認合並的兩個結果集中不包含重復的數據的話，那麼就使用UNION ALL，如下：
select * from gc_dfys
union all
select * from ls_jg_dfys
④ 怎麼進行數據整合必要步驟有什麼
了解了數據整合，那麼你們應該更加想知道如何進行數據整合，進而推動信息化建設。
數據在整合的過程中，需要經過多個步驟的處理，才能符合數據規范和公司的需求，達到數據整合的目標，各數據處理的步驟如下：
步驟一數據抽取：數據抽取是數據整合的第一步，即選擇並提取數據源集中的一個特定子集的處理過程。依靠數據抽取，可以准確地從大批量數據中僅復制相關的數據。
步驟二數據耐磨傳送：數據傳送是緊接數據抽取的第二步，即將抽取到的特定數據子集發送到目的位置的處理過程。依靠數據傳送，可自動保持數據的流通和共享。
步驟三數據清洗：對直接傳送來的數據，在數據格式、數據編碼、數據一致性等方面按照清洗規則進行處理。依靠數據清洗，可以保障中心資料庫中數據的規范性。
步驟四數據重組：將清洗後的數據，按照新的數據組織邏輯進行關聯處理，加強數據的內在聯系。
步驟五數據發布：按照主題資料庫層需要，將中心資料庫中部分數據子集定期發布到主題資料庫層。依靠數據發布，可以保障主題資料庫層數據的及時更新。
步驟六服務重組：根據主題資料庫中的數據，通過開放各類數據服務，提供面向各類應用的主題數據服務，以沒則此加強數據的重利用。
步驟七數據展示：數據展示通常用報表或圖形的表達方式來表示數據之間的關系，使使用者能快速直接的了解到數據變動情況。
經過以上的數據整合，那麼你就可以獲得以下數據整合優勢。
數據整合優勢一：
底層數據結構的透明 ，為數據訪問（消費應用）提供了統一的介面，消費應用無需知道：數據在哪裡保存；源資料庫支持那種方式的訪問；數據的物理結構；網路協議等。
數據整合優勢二：
提供真正的單一數據視圖 ，數據視圖data view這個概念大家很容易理解，數據整合（Data Consolidation）的優勢是經過了數據校驗和數據清理，你看到的數據更加真實，准確，可靠。
數據整合優勢三：
數據管控能力加強 ，昌察斗
管控是SOA裡面重要的概念。數據整合（Data Consolidation）的優勢是數據規則可以在數據載入，轉換中實施，保證了數據管控。
數據整合優勢四：
可重用性好 ，由於有了實際的物理存儲，數據可以為各種應用提供可重用的數據視圖，而不用擔心底層實際的數據源的可用性。