① SQL怎么把多条数据合并成一条数据
把多条数据合并成一条数据的代码：
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语言，是结构化查询语言(Structured Query Language)的简称。SQL语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
SQL语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。SQL语言语句可以嵌套，这使他具有极大的灵活性和强大的功能。
应用信息：
结构化查询语言SQL（STRUCTURED QUERY LANGUAGE）是最重要的关系数据库操作语言，并且它的影响已经超出数据库领域，得到其他领域的重视和采用，如人工智能领域的数据检索，第四代软件开发工具中嵌入SQL的语言等。
支持标准：
SQL 是1986年10 月由美国国家标准局（ANSI）通过的数据库语言美国标准，接着，国际标准化组织（ISO）颁布了SQL正式国际标准。1989年4月，ISO提出了具有完整性特征的SQL89标准，1992年11月又公布了SQL92标准，在此标准中，把数据库分为三个级别：基本集、标准集和完全集。
② 在SQLserver中 怎样将两个库中同样结构的两个表的数据进行合并
分类: 电脑/网络 >> 程序设计 >> 其他编程语言
问题描述:
在帆此凯SQLserver中 怎样将两个库中同样结构的两个表的数据进行合并
数据有可能存在重复
表结构完全相同
解析:
可以将两个表中的数据提出来（重复的过滤）写入一个临时表中，清空这两个表，再将临时表的数据回写入这两个表里面。为防出错，请先备份数据库再操作。
如：
第一步：select * from 数据库名1..表名1 into #临时表名
第二步：insert into #临时表名 (字段名1，字段名2……) （select a.字段名1，a.字段名2…… from 数据库名2..表名2 a，扒举数据库名1..表名1 b where 数据库名2..表名2.主键字段名<>数据名1..表名1.主键字段名 )
第三步：delete from 数据库名1..表名1
第四步：delete from 数据库名2..表名2
第五步：insert into 数据库名1..表名1 from #临时表
第六步：insert into 数据库名2..表名2 from #临时表
第七步：drop table #临时表
注：如果两个表中没有主键，你只有在第二条语句中where 项态唤中一个字段一个字段地添加条件判断了。
③ 在数据库里怎样将二个表格合并
在数据库中，
UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。
实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：
select * from gc_dfys
union
select * from ls_jg_dfys
这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
而UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。这样，如果返回的两个结果集中有重复的数据，那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION ALL，如下：
select * from gc_dfys
union all
select * from ls_jg_dfys
④ 怎么进行数据整合必要步骤有什么
了解了数据整合，那么你们应该更加想知道如何进行数据整合，进而推动信息化建设。
数据在整合的过程中，需要经过多个步骤的处理，才能符合数据规范和公司的需求，达到数据整合的目标，各数据处理的步骤如下：
步骤一数据抽取：数据抽取是数据整合的第一步，即选择并提取数据源集中的一个特定子集的处理过程。依靠数据抽取，可以准确地从大批量数据中仅复制相关的数据。
步骤二数据耐磨传送：数据传送是紧接数据抽取的第二步，即将抽取到的特定数据子集发送到目的位置的处理过程。依靠数据传送，可自动保持数据的流通和共享。
步骤三数据清洗：对直接传送来的数据，在数据格式、数据编码、数据一致性等方面按照清洗规则进行处理。依靠数据清洗，可以保障中心数据库中数据的规范性。
步骤四数据重组：将清洗后的数据，按照新的数据组织逻辑进行关联处理，加强数据的内在联系。
步骤五数据发布：按照主题数据库层需要，将中心数据库中部分数据子集定期发布到主题数据库层。依靠数据发布，可以保障主题数据库层数据的及时更新。
步骤六服务重组：根据主题数据库中的数据，通过开放各类数据服务，提供面向各类应用的主题数据服务，以没则此加强数据的重利用。
步骤七数据展示：数据展示通常用报表或图形的表达方式来表示数据之间的关系，使使用者能快速直接的了解到数据变动情况。
经过以上的数据整合，那么你就可以获得以下数据整合优势。
数据整合优势一：
底层数据结构的透明 ，为数据访问（消费应用）提供了统一的接口，消费应用无需知道：数据在哪里保存；源数据库支持那种方式的访问；数据的物理结构；网络协议等。
数据整合优势二：
提供真正的单一数据视图 ，数据视图data view这个概念大家很容易理解，数据整合（Data Consolidation）的优势是经过了数据校验和数据清理，你看到的数据更加真实，准确，可靠。
数据整合优势三：
数据管控能力加强 ，昌察斗
管控是SOA里面重要的概念。数据整合（Data Consolidation）的优势是数据规则可以在数据加载，转换中实施，保证了数据管控。
数据整合优势四：
可重用性好 ，由于有了实际的物理存储，数据可以为各种应用提供可重用的数据视图，而不用担心底层实际的数据源的可用性。