生产日报、周报、月报的SQL

yiyaozjk 2014-04-03 01:56:26
生产日报表:
生产物品名 生产工序名称 加工人姓名 加工日期 加工时间段 加工数量 破损数 个人累计数 gongxubianhao
cpbhao ssbumen ygsn caozhuorq
A 打粉 XM1 03-27 8:00-9:00 100 2 200
A 打粉 XM1 03-27 9:00-12:00 300 2 500
B 筛选 XM2 04-27 8:00-9:00 100 2 200

想得到1、每天、每周、每月的每道工序的加工情况汇总表:A产品所有工序 共加工多少 共破损数 共个累计数
2、 按人员每天、每周、每月的工作情况汇总表

Select cpbhao,ssbumen, caozhuorq,月数,Sum(dangricl) as 总加工数量,Sum(posuns) as 破损数 from (Select cpbhao,ssbumen, month(caozhuorq) as 月数,dangric,posuns from scrb) Group By ssbumen,月数
报错 关键字 'Group' 附近有语法错误 我没有少什么列名?我错在哪里?

我用下面语句:
Select cpbhao,ssbumen, caozhuorq,Sum(dangricl) as 总加工数量,Sum(posuns) as 总破损数 ,sum( leijs), gongxubianhao,sum( zxljs) from scrb Group By cpbhao,ssbumen,caozhuorq,leijs, gongxubianhao,zxljs order by cpbhao,ssbumen,caozhuorq
竞然能查出了2条 gongxubianhao 列(是一个字符型)的值不同,而其他的列都是相同的,我不是用了按日期分组吗?

高手能给个指点一下吗?

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yoan2014 2014-04-03
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引用 9 楼 yiyaozjk 的回复:
百度也没有找到SQL转化为第几周的,有高手愿意出手吗?
本年第多少周=datename(week,'2014-04-03')
yiyaozjk 2014-04-03
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百度也没有找到SQL转化为第几周的,有高手愿意出手吗?
yiyaozjk 2014-04-03
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按周数如何统计 Select cpbhao,t.ssbumen,ygsn,周数,Sum(dangricl) as 总加工数量,Sum(posuns) as 破损数 from (Select cpbhao,t.ssbumen,ygsn,Cstr(Year(caozhuorq))+'WK'+Cstr(DatePart('ww',caozhuorq)) as 周数,dangricl,posuns from scrb) as t Group By cpbhao,ssbumen,周数,ygsn 'Cstr' 不是可以识别的 内置函数名称。如何解决?版主
yiyaozjk 2014-04-03
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引用 6 楼 fredrickhu 的回复:
convert(varchar(7),caozhuorq,120)
版本主很开心你能一下子就能帮我解决问题。
--小F-- 2014-04-03
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convert(varchar(7),caozhuorq,120)
--小F-- 2014-04-03
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convert(varchar(5),caozhuorq,120)
yiyaozjk 2014-04-03
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正确的 另外 MONTH(caozhuorq) AS 月数 查询的该月份的字段都是一个月份 我想得到跨年使用数据库,因此必须格式的YYYY-DD 如何得到我使用format (caozhuorq,"YYYY-DD" )系统提示'Format' 不是可以识别的 内置函数名称。 如何解决。。谢谢!
--小F-- 2014-04-03
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SELECT
    cpbhao, ssbumen, caozhuorq, 月数, SUM(dangricl) AS 总加工数量, SUM(posuns) AS 破损数
FROM
    (SELECT
        cpbhao ,
        ssbumen ,
        MONTH(caozhuorq) AS 月数 ,
        dangric ,
        posuns
     FROM
        scrb) AS t  --这里加一别名
GROUP BY
    ssbumen, 月数
yiyaozjk 2014-04-03
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引用 1 楼 fredrickhu 的回复:
留给着急解决 睡觉去了。。
不仗义,我不急会发贴问吗?
--小F-- 2014-04-03
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留给着急解决 睡觉去了。。
内容概要:本文系统梳理了多个科研领域的前沿研究与技术实现,重点涵盖FDTD方法中的完美匹配层(PML)研究,以及Matlab/Simulink在电磁、电力、控制、通信、信号处理、图像处理、路径规划、能源系统优化等领域的仿真与算法实现。文中列举了大量基于Matlab和Python的科研案例,如风电功率预测、负荷预测、无人机三维路径规划、电池系统故障诊断、雷达模拟、通信编码、微电网优化调度等,并强调结合智能优化算法(如粒子群、遗传算法、深度学习等)提升系统性能。同时,提供了丰富的代码资源与仿真模型,涵盖永磁同步电机控制、逆变器设计、多智能体任务分配、虚拟电厂调度等复杂系统,助力科研人员快速开展复现实验与创新研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab/Python工具,从事电气工程、自动化、通信、人工智能、新能源、控制科学等相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:① 学习并实现FDTD仿真中的PML边界条件以有效抑制数值反射;② 掌握Matlab/Simulink在多物理场建模、控制系统设计与优化算法中的综合应用;③ 借助提供的代码资源完成科研复现、课程设计、竞赛项目或工程原型开发; 阅读建议:此资源以科研实战为导向,不仅提供理论方法,更强调代码实现与仿真验证。建议读者结合自身研究方向,按目录顺序查阅相关模块,下载配套代码进行调试与二次开发,以达到学以致用、融会贯通的目的。

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