㈠ sql語句查詢不同料號每日出入庫合計
select * from #tempInventory
where (日期+料號+倉庫) in
(select max(日期)+料號+倉庫 from #tempInventory group by 料號,倉庫,CONVERT(VARCHAR(100),LEFT(日期仿凳握備慶粗穗,10),23) )
㈡ 在SQL資料庫中查詢某一時間段里每一天的數據
查詢的時間段是：上周，上上周... 載入頁面的同時你也能得到上周，上上周... 對應現在時間的時間段啊！先這些時間段保存到頁面中，每個加上一個標識，當用戶選擇上周或者上上周的時候，你要獲取的是上周或者上上周所對應的時間段，傳到資料庫中去，希望對你有所幫助.
㈢ sql 查詢每天一條數據
select
*
from
當前表
where
id
=
(
select
max(
id
)
from
當前表
where
userid=
'10000'
)
解釋一下：首先括弧里先查出此userid登錄的所有記錄，然後去max最大的id,最後把最大的id的記錄查出來，即檢索出上次此用戶登錄的信息
㈣ sql 查詢一段時間內 每一天的統計數據
select 時間,count(時間) as 條數 from record where 時間 between '2014-09-01' and '2014-10-01' group by 時間或者select 時間,count(時間) as 條數 from (select convert(varchar(10),時間,120) as 時間 from record where 時間 between '2014-09-01' and '2014-10-01' ) as t group by 時間
㈤ 用sql語言如何查詢網頁內商品統計的相關數據
可以通過count函數來實現。
sqlOne：select * from tablename1 where id>5;此語句查詢出來清宴逗多條記錄，之後看做一個新的表。
sqlTwo：select conut(*) from (select * from tablename1 where id>5) as tablename2;此語句即可查詢出來統祥游計的記錄條數。
備註：以答賣上方法通用於所有的數據統計，如果是單表查詢，可以直接通過：「select count( *) from tablename1 where id>5"的形式查詢出結果。
㈥ sql題 如何統計查詢一個月中每天的記錄
1、查詢當天的所有數據
結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，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。結構化查詢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。
㈦ SQL如何查詢出某一列中不同值出現的次數
1、首先需要創建一個臨時表，用於演示如何篩選出表中指定欄位值重復的記錄數量。
㈧ 在SQL資料庫中查詢某一時間段里每一天的數據
dateadd(dd,-7,getdate()) 到getdate() 表示就是上周，
dateadd(dd,14,getdate()) 到dateadd(dd,-7,getdate())表示上上周
……，依次類推
7天里每一天的數據總和：截取時間的年-月-日，然後分組就OK
group by left(convert(varchar,時間欄位,120),10)
7天的數據總和這個就簡單了
因為你沒有給具體數據，所以我只有給你寫下重點的部分
㈨ 求一個sql語句。查詢出來每一天的產生數據的條數。
是這樣的，首先你需要在表A中創建一個「時間」列，假設我們取名為「time」，然後我們將js傳入的時間段命名為「timeStart」及「timeEnd」，然後sql語句就可以寫出來啦：
select count(*) from A where time between timeStart and timeEnd
㈩ sql 查詢指定日期內，每天的數據項目
SQL SERVER
select 日期,sum(收入)
from table
where 日期>='2012/02/06'
and 日期<='2012/02/15'
group by 日期
;
ORACLE
select 日沖沖宏期,sum(收入)
from table
where TRUNC(日期)>= TO_DATE('2012/02/06','YYYY/MM/DD')
and TRUNC(日判岩期)<=TO_DATE('2012/02/15','散冊YYYY/MM/DD')group by 日期