数据库附加到当前数据库中  attach

Select <table fields list>(表字段列表)

From  <table names list>(表名称列表)

Where <row constraints specification>(行约束条件)

Group by <grouping specification>(分组规范)

Having <grouping selection specification>(分组选择规范)

Order by <order rules specification>(顺序规则规范)

primary key与foreign key之间建立的联系

SELECT <table fields list>

——所要查询的列，后面接<列名1,列名2>

FROM <table names list>

——在指定的表中获取，后面接<表名1，表名2>

例：SELECT   SalesOrderNumber

       FROM    FactResellerSales

从FactResellerSales表中查询SalesOrderNumber列

where <row constraints specification>

——设置限制条件，指定符合条件的数据被调取。

group by <grouping specification>

——表示分组，GROUP BY必须得配合聚合函数来用，分组之后你可以

• count()  计数、sum()  求和、avg()   平均数、max()  最大值、min()   最小值

having <grouping selection specification>

——用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集，针对聚合运算设置限制条件，

order by <order rules specification>

——对输出结果进行排序

不能附加数据库时的操作

st_log.ldf文件在电脑中不存在，选中它点下面的“remove”将其移除再点“ok”即可

select 列1,列2,列3,...

from 表名1,表名2,表名3,...

where 对行的限制条件

group by 对集合运算的定义

having 对集合运算的限制条件

order by 排序

行：Row/Record

列：Column/Attribute

字段：Field/Cell

主键：primary key

外键：foreign key

where 中多个条件用and连接

having Max()

count; distinct, 

select 列1,列2,列3,...

from 表名1,表名2,表名3,...

where 对行的限制条件

group by 对集合运算的定义

having 对集合运算的限制条件

order by 排序

HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集。

HAVING语句的存在弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足。

语法：

SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)FROM tablesWHERE predicatesGROUP BY column1, column2, ... column_nHAVING condition1 ... condition_n;

同样使用本文中的学生表格，如果想查询平均分高于80分的学生记录可以这样写：

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore

FROM student

GROUP BY id

HAVING AVG(score)>=80;

--Topic 4
select ProductID, Name, ProductNumber, isnull(Color,''), isnull(Size,'1'), ListPrice
from Production.Product

#注释-isnull（）--针对空值进行编辑，isnull(Color,'')--指定Color列的空值不显示, isnull(Size,'1')指定Size的空值显示为1代替。

--Topic 5
select ProductID, Name, ProductNumber,
isnull(Color,'') as Color, isnull(Size,'') as Size123, --using an alias
ListPrice
from Production.Product
#注释：as--给查询结果中的列编辑新列名

select ProductID, Name as ProductName, --using an alias
'The list price for ' + ProductNumber + ' is $ ' + convert(varchar,ListPrice) +'.' ,--using the concatenation to join character end-to-end.（使用串联将字符端到端连接起来。）
'The list price for ' + ProductNumber + ' is $ ' + convert(varchar,ListPrice) +'.' as [Description] --using brackets to let SQL server conside the strin as a column name（--使用括号中的字符串视为列名）
from Production.Product

#注释：

  格式:
   CONVERT(data_type,expression[,style])--转换函数

  说明:
   此样式一般在时间类型(datetime,smalldatetime)与字符串类型(nchar,nvarchar,char,varchar)相互转换的时候才用到.
   
   字符串类型：
   CHAR
    CHAR存储定长数据很方便，CHAR字段上的索引效率级高，比如定义char(10)，那么不论你存储的数据是否达到了10个字节，都要占去10个字节的空间。
   VARCHAR
    存储变长数据，但存储效率没有CHAR高,如果一个字段可能的值是不固定长度的，我们只知道它不可能超过10个字符，把它定义为 VARCHAR(10)是最合算的。
    VARCHAR类型的实际长度是它的值的实际长度+1。为什么"+1"呢？这一个字节用于保存实际使用了多大的长度。
   TEXT
    text存储可变长度的非Unicode数据，最大长度为2^31-1(2,147,483,647)个字符。
   NCHAR、NVARCHAR、NTEXT、三种从名字上看比前面三种多了个"N"。
   和char、varchar比较起来，nchar、nvarchar最多存储4000个字符，不论是英文还是汉字；而char、varchar最多能存储8000个英文，4000个汉字。
   可以看出使用nchar、nvarchar数据类型时不用担心输入的字符是英文还是汉字，较为方便，但在存储英文时数量上有些损失。

--Topic 6
select BusinessEntityID,rate from [HumanResources].[EmployeePayHistory]

select BusinessEntityID
,rate
,rate*40*52 as AnnualSalary
,round(rate*40*52,1) as AnnualSalary
,round(rate*40*52,0) as AnnualSalary
from [HumanResources].[EmployeePayHistory]

#注释:round函数--是对数据进行制定精度的取值
  第一个参数是取值的数据，第二个参数是精度，
  第三个参数是数据取值模式（四舍五入还是截断），其中第三个参数是可选参数，默认是四舍五入模式。

select BusinessEntityID
,(rate+5)*40*52 as AnnualSalary
from [HumanResources].[EmployeePayHistory]

#注释：sql server遵循算数运算法则，优先计算（）内的