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1，sql 简单语句

总觉得你的问题问得有点不对劲。select count(*) where (select 班级号 from 表 where 姓名=你其中的一名学生)=(select 班级号 from 表 where 姓名=另一名学生)

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2，nosql数据库有哪些

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. In-Memory KV Store : Redisin memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. Disk-Based KV Store: Leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。3. Document Store: Mongodb分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。4. Column Table Store: HBase这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

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3，sql查询有哪几种分别做简单介绍

1.简单的过滤排序Select * from 表 where 字段=值 order by 排序2.简单的分组求和Select A,Sum(字段) From 表 Group by A3.带条件的分组求和Select A,Sum(字段) From 表 Group by A Having B>104.查询结果作为列Select A,(Select sum(字段) From 表 where id=A.id) From 表 A5.派生表Select A,B From (Select * from B Where 字段=值) S 6.相关子查询Select * From 表 A where id in (Select id from 表 B where 字段=A.字段)7.简单的连接查询(left join/right join/full join/inner join/cross join)Select * from 表 A left join 表 B on A.id=B.id8.简单的合并查询Select * from 表Aunion allSelect * from 表B9.取交集Select A From 表AINTERSECTSelect A From 表B10.行转列Select * from T pivot(sum(销量) for 月 in([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12]))a11.列转行select 年,月,销量 from tt unpivot (销量 for 月 in([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12])) t12.递归表达式With TAs(Select 1 As Aunion AllSelect A+1 from T where A<100)Select * from T13.带Exists的查询Select * from 表 A where Exists(Select * from 表 where id=A.id)14.带any,some,all的查询Select * from 表 a where 字段>=any (Select 字段 from 表 B where id=A.id)15.查询提示指定索引SELECT * FROM 表 WITH(INDEX(索引名))16.查询提示指定锁定方法SELECT * FROM 表 WITH(nolock)

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