[新手求助]问一个有关查询单表统计的问题

a77435677 2016-02-29 11:21:45
假设我目前存在一个这样的登录记录表
里面记录了三个字段 用户ID,登录的时间(一天登录算一次记录如2016-02-29) ,当天登录的次数(这个其实并没有什么用)
现在我需要按月分类查出如下数据.

..... 2015年8月 2015年9月 2015年10月 2015年11月 2015年12月 2016年1月
该月登录1次用户数 ... xxx xxx xxxx xxxx xxxx xxx
登录1-10次用户数 ... xxx xxx xxx xxx xxxx xxx
登录3次-31次用户数 .. xxxx xxxx xxxx......

月份显示全部..
求问大神不知这样的表能否查询做到这样的查询..

如果再复杂一点..关联用户表..
查询该月登陆0次的用户数.. 是否会严重影响查询速度..
...全文
334 23 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
23 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
a77435677 2016-03-07
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 22 楼 KanzakiOrange 的回复:
[quote=引用 21 楼 a77435677 的回复:] [quote=引用 20 楼 KanzakiOrange 的回复:] [quote=引用 19 楼 a77435677 的回复:] [quote=引用 17 楼 KanzakiOrange 的回复:] 其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
大神 我还想请教一下 这种如果把xy轴数据调换该怎么写呢? 就是如果月份是竖着的[/quote]如果你要这种效果,一种是使用 pivot 和 unpivot ,你看下相关语法就可以了。自己做聚合也行[/quote] 这个自己做聚合一直搞不定 [/quote]如果这样的话你就一步一步把结果集先缓存起来再做下一步,做好了功能再想优化。[/quote]
引用 22 楼 KanzakiOrange 的回复:
[quote=引用 21 楼 a77435677 的回复:] [quote=引用 20 楼 KanzakiOrange 的回复:] [quote=引用 19 楼 a77435677 的回复:] [quote=引用 17 楼 KanzakiOrange 的回复:] 其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
大神 我还想请教一下 这种如果把xy轴数据调换该怎么写呢? 就是如果月份是竖着的[/quote]如果你要这种效果,一种是使用 pivot 和 unpivot ,你看下相关语法就可以了。自己做聚合也行[/quote] 这个自己做聚合一直搞不定 [/quote]如果这样的话你就一步一步把结果集先缓存起来再做下一步,做好了功能再想优化。[/quote] 好的 多谢指教
Ginnnnnnnn 2016-03-07
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 21 楼 a77435677 的回复:
[quote=引用 20 楼 KanzakiOrange 的回复:] [quote=引用 19 楼 a77435677 的回复:] [quote=引用 17 楼 KanzakiOrange 的回复:] 其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
大神 我还想请教一下 这种如果把xy轴数据调换该怎么写呢? 就是如果月份是竖着的[/quote]如果你要这种效果,一种是使用 pivot 和 unpivot ,你看下相关语法就可以了。自己做聚合也行[/quote] 这个自己做聚合一直搞不定 [/quote]如果这样的话你就一步一步把结果集先缓存起来再做下一步,做好了功能再想优化。
a77435677 2016-03-07
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 20 楼 KanzakiOrange 的回复:
[quote=引用 19 楼 a77435677 的回复:] [quote=引用 17 楼 KanzakiOrange 的回复:] 其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
大神 我还想请教一下 这种如果把xy轴数据调换该怎么写呢? 就是如果月份是竖着的[/quote]如果你要这种效果,一种是使用 pivot 和 unpivot ,你看下相关语法就可以了。自己做聚合也行[/quote] 这个自己做聚合一直搞不定
Ginnnnnnnn 2016-03-03
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 19 楼 a77435677 的回复:
[quote=引用 17 楼 KanzakiOrange 的回复:] 其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
大神 我还想请教一下 这种如果把xy轴数据调换该怎么写呢? 就是如果月份是竖着的[/quote]如果你要这种效果,一种是使用 pivot 和 unpivot ,你看下相关语法就可以了。自己做聚合也行
a77435677 2016-03-03
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 17 楼 KanzakiOrange 的回复:
其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
大神 我还想请教一下 这种如果把xy轴数据调换该怎么写呢? 就是如果月份是竖着的
a77435677 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 15 楼 KanzakiOrange 的回复:
哦,我看错了,你是用月份,我以为是一个月里面统计每天。修改一下应该就可以了。

DECLARE @StartDate DATETIME = '2016-01-01',
		@EndDate DATETIME = '2016-12-31'

DECLARE @Sql NVARCHAR(max)='',
		@DT DATETIME

SELECT @DT = @StartDate
WHILE @DT <= @EndDate
BEGIN
	SELECT @Sql = @Sql + ',SUM(Case WHEN LoginDate = ''' + CONVERT(VARCHAR(7),@DT,120) + ''' Then 1 else 0 end) AS [' + RTRIM(YEAR(@DT)) + '年' + RTRIM(MONTH(@DT)) + '月]' + CHAR(10)
		,@DT = DATEADD(mm,1,@DT)
END
--PRINT @Sql
SELECT @Sql = '
;WITH CTE (DisplayName,MinTime,MaxTime) AS
(
	SELECT ''1次'',0,2
	UNION ALL 
	SELECT ''2~10次'',2,10
	UNION ALL
	SELECT ''10次以上'',10,10000
),CTE2 AS(
SELECT a.LoginDate,b.DisplayName,a.Qty AS Qty
	FROM  CTE b
		LEFT JOIN (SELECT CONVERT(VARCHAR(7),LoginDate,120) AS LoginDate,COUNT(DISTINCT CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120)) AS Qty
				FROM #TB
				WHERE LoginDate >= '''+CONVERT(VARCHAR(10),@StartDate,120)+'''
				  AND LoginDate < '''+CONVERT(VARCHAR(10),@EndDate,120)+'''
				GROUP BY CONVERT(VARCHAR(7),LoginDate,120),UserID) a ON a.Qty >= b.MinTime AND a.Qty < b.MaxTime)
		--INNER JOIN CTE b ON a.Qty >= b.MinTime AND a.Qty < b.MaxTime)
SELECT DisplayName,' + 
		STUFF(@Sql,1,1,'')
		+ '
		FROM CTE2
		Group by DisplayName
		'
--PRINT @Sql
EXEC (@Sql)


对 就是每个月 所有用户登录次数的分类... sql语句 看的我有点懵
Ginnnnnnnn 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
哦,我看错了,你是用月份,我以为是一个月里面统计每天。修改一下应该就可以了。

DECLARE @StartDate DATETIME = '2016-01-01',
		@EndDate DATETIME = '2016-12-31'

DECLARE @Sql NVARCHAR(max)='',
		@DT DATETIME

SELECT @DT = @StartDate
WHILE @DT <= @EndDate
BEGIN
	SELECT @Sql = @Sql + ',SUM(Case WHEN LoginDate = ''' + CONVERT(VARCHAR(7),@DT,120) + ''' Then 1 else 0 end) AS [' + RTRIM(YEAR(@DT)) + '年' + RTRIM(MONTH(@DT)) + '月]' + CHAR(10)
		,@DT = DATEADD(mm,1,@DT)
END
--PRINT @Sql
SELECT @Sql = '
;WITH CTE (DisplayName,MinTime,MaxTime) AS
(
	SELECT ''1次'',0,2
	UNION ALL 
	SELECT ''2~10次'',2,10
	UNION ALL
	SELECT ''10次以上'',10,10000
),CTE2 AS(
SELECT a.LoginDate,b.DisplayName,a.Qty AS Qty
	FROM  CTE b
		LEFT JOIN (SELECT CONVERT(VARCHAR(7),LoginDate,120) AS LoginDate,COUNT(DISTINCT CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120)) AS Qty
				FROM #TB
				WHERE LoginDate >= '''+CONVERT(VARCHAR(10),@StartDate,120)+'''
				  AND LoginDate < '''+CONVERT(VARCHAR(10),@EndDate,120)+'''
				GROUP BY CONVERT(VARCHAR(7),LoginDate,120),UserID) a ON a.Qty >= b.MinTime AND a.Qty < b.MaxTime)
		--INNER JOIN CTE b ON a.Qty >= b.MinTime AND a.Qty < b.MaxTime)
SELECT DisplayName,' + 
		STUFF(@Sql,1,1,'')
		+ '
		FROM CTE2
		Group by DisplayName
		'
--PRINT @Sql
EXEC (@Sql)


Ginnnnnnnn 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
可以的,每个用户每天只登陆一次,你加点测试数据进去测一下就可以了。
a77435677 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 11 楼 KanzakiOrange 的回复:
看下是不是你要的结果
CREATE TABLE  #TB (UserID INT,LoginDate  DATETIME)

INSERT INTO #TB
        ( UserID, LoginDate  )
VALUES (1,'2016-01-24'),
(1,'2016-02-24'),
(1,'2016-02-25'),
(1,'2016-02-26'),
(2,'2016-02-24'),
(3,'2016-02-24'),
(3,'2016-02-25'),
(3,'2016-02-26'),
(4,'2016-02-01'),
(4,'2016-02-24'),
(4,'2016-02-25')


;WITH CTE (DisplayName,MinTime,MaxTime) AS
(
	SELECT '1次',0,2
	UNION ALL 
	SELECT '2~10次',2,10
	UNION ALL
	SELECT '10次以上',10,10000
),CTE2 AS(
SELECT a.LoginDate,b.DisplayName,a.Qty AS Qty
	FROM (SELECT CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120) AS LoginDate,COUNT(DISTINCT UserID) AS Qty
				FROM #TB
				WHERE LoginDate >= '2016-02-01'
				  AND LoginDate < '2016-02-29'
				GROUP BY CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120) ) a
		INNER JOIN CTE b ON a.Qty >= b.MinTime AND a.Qty < b.MaxTime)
SELECT DisplayName,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-01' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月1]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-02' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月2]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-03' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月3]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-04' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月4]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-05' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月5]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-06' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月6]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-07' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月7]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-08' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月8]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-09' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月9]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-10' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月10]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-11' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月11]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-12' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月12]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-13' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月13]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-14' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月14]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-15' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月15]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-16' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月16]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-17' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月17]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-18' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月18]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-19' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月19]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-20' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月20]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-21' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月21]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-22' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月22]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-23' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月23]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-24' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月24]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-25' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月25]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-26' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月26]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-27' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月27]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-28' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月28]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-29' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月29]

		FROM CTE2
		Group by DisplayName
		




		
啊对 不好意思 表达不太好 基本上我的意思是这样的! 每天登陆只记录一次数据 一个用户个月最多登陆31次 这样多个月的记录一起查也是可以的吗?
Ginnnnnnnn 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
#11 的例子是这个语句生成出来的


DECLARE @StartDate DATETIME = '2016-02-01',
		@EndDate DATETIME = '2016-02-29'

DECLARE @Sql NVARCHAR(max)='',
		@DT DATETIME

SELECT @DT = @StartDate
WHILE @DT <= @EndDate
BEGIN
	SELECT @Sql = @Sql + ',SUM(Case WHEN LoginDate = ''' + CONVERT(VARCHAR(10),@DT,120) + ''' Then Qty else 0 end) AS [' + RTRIM(YEAR(@DT)) + '年' + RTRIM(MONTH(@DT)) + '月' + RTRIM(DAY(@DT)) + ']' + CHAR(10)
		,@DT = DATEADD(dd,1,@DT)
END
--PRINT @Sql
SELECT @Sql = '
;WITH CTE (DisplayName,MinTime,MaxTime) AS
(
	SELECT ''1次'',0,2
	UNION ALL 
	SELECT ''2~10次'',2,10
	UNION ALL
	SELECT ''10次以上'',10,10000
),CTE2 AS(
SELECT a.LoginDate,b.DisplayName,a.Qty AS Qty
	FROM (SELECT CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120) AS LoginDate,COUNT(DISTINCT UserID) AS Qty
				FROM #TB
				WHERE LoginDate >= '''+CONVERT(VARCHAR(10),@StartDate,120)+'''
				  AND LoginDate < '''+CONVERT(VARCHAR(10),@EndDate,120)+'''
				GROUP BY CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120) ) a
		INNER JOIN CTE b ON a.Qty >= b.MinTime AND a.Qty < b.MaxTime)
SELECT DisplayName,' + 
		STUFF(@Sql,1,1,'')
		+ '
		FROM CTE2
		Group by DisplayName
		'
EXEC (@Sql)
Ginnnnnnnn 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
看下是不是你要的结果
CREATE TABLE  #TB (UserID INT,LoginDate  DATETIME)

INSERT INTO #TB
        ( UserID, LoginDate  )
VALUES (1,'2016-01-24'),
(1,'2016-02-24'),
(1,'2016-02-25'),
(1,'2016-02-26'),
(2,'2016-02-24'),
(3,'2016-02-24'),
(3,'2016-02-25'),
(3,'2016-02-26'),
(4,'2016-02-01'),
(4,'2016-02-24'),
(4,'2016-02-25')


;WITH CTE (DisplayName,MinTime,MaxTime) AS
(
	SELECT '1次',0,2
	UNION ALL 
	SELECT '2~10次',2,10
	UNION ALL
	SELECT '10次以上',10,10000
),CTE2 AS(
SELECT a.LoginDate,b.DisplayName,a.Qty AS Qty
	FROM (SELECT CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120) AS LoginDate,COUNT(DISTINCT UserID) AS Qty
				FROM #TB
				WHERE LoginDate >= '2016-02-01'
				  AND LoginDate < '2016-02-29'
				GROUP BY CONVERT(VARCHAR(10),LoginDate,120) ) a
		INNER JOIN CTE b ON a.Qty >= b.MinTime AND a.Qty < b.MaxTime)
SELECT DisplayName,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-01' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月1]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-02' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月2]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-03' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月3]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-04' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月4]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-05' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月5]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-06' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月6]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-07' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月7]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-08' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月8]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-09' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月9]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-10' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月10]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-11' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月11]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-12' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月12]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-13' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月13]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-14' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月14]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-15' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月15]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-16' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月16]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-17' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月17]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-18' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月18]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-19' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月19]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-20' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月20]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-21' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月21]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-22' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月22]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-23' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月23]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-24' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月24]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-25' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月25]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-26' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月26]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-27' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月27]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-28' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月28]
,SUM(Case WHEN LoginDate = '2016-02-29' Then Qty else 0 end) AS [2016年2月29]

		FROM CTE2
		Group by DisplayName
		




		
a77435677 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 17 楼 KanzakiOrange 的回复:
其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
看明白了!谢谢大神
Ginnnnnnnn 2016-03-02
  • 打赏
  • 举报
回复
其实就是根据你的查询时间来生成对应的列的语句。你把语句print 出来你就知道大概什么回事了
a77435677 2016-03-01
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 2 楼 qq_18219519 的回复:
是可以统计的,你给出一小段数据比较好,而且登录1次和登录1-10次中有重复统计
兄台请教下这个sql怎么写呢...
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 9 楼 KanzakiOrange 的回复:
你这里如果查2个月的话是不是就60多个列啊?查时间越长,你返回的列越多,越慢哦
你想多了,我按月分组了,不会很多组的
Ginnnnnnnn 2016-03-01
  • 打赏
  • 举报
回复
你这里如果查2个月的话是不是就60多个列啊?查时间越长,你返回的列越多,越慢哦
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 7 楼 a77435677 的回复:
好忧伤...求援手
with cte 
 (UserID ,                        LoginDate ) as (
  select   1                       ,'2016-01-24 00:00:00.000' union 
  select   1                       ,'2016-02-24 00:00:00.000' union 
  select   1                       ,'2016-02-25 00:00:00.000' union 
  select   1                       ,'2016-02-26 00:00:00.000' union 
  select   2                       ,'2016-02-24 00:00:00.000' union 
  select  3                      ,'2016-02-24 00:00:00.000' union 
  select   3                     ,'2016-02-25 00:00:00.000' union 
  select  3                      ,'2016-02-26 00:00:00.000')
  ,cte1(id,dly,cs) as (select UserID,CONVERT(char(7),LoginDate,112),COUNT(*)
   from cte  group by UserID,CONVERT(char(7),LoginDate,112)  )
   select dly,case when cs=1  then '该月登录1次用户数' when  cs between 2 and 10  
   then '登录2-10次用户数' else '登录10次以上用户数' end
   ,isnull(COUNT(id),0) from cte1 group by dly,cs
初步这样,行转列不怎么会,我研究一下。已经满足你的要求了
a77435677 2016-03-01
  • 打赏
  • 举报
回复
好忧伤...求援手
a77435677 2016-02-29
  • 打赏
  • 举报
回复
最后的统计结果一天登陆多次也只算一次登录
a77435677 2016-02-29
  • 打赏
  • 举报
回复
引用 4 楼 qq_18219519 的回复:
[quote=引用 3 楼 a77435677 的回复:] [quote=引用 2 楼 qq_18219519 的回复:] 是可以统计的,你给出一小段数据比较好,而且登录1次和登录1-10次中有重复统计
我只是举个例子 数据比较多哦.. 是按用户一个月登录多少次的数量来分类 不是很确定sql查询语句怎么写...[/quote]你随便列举几条,能看出结果就行的,总不能我自己写模拟数据吧[/quote] 不好意思哈 例如 表loginRecord UserID LoginDate 1 2016-01-24 00:00:00.000 1 2016-02-24 00:00:00.000 1 2016-02-25 00:00:00.000 1 2016-02-26 00:00:00.000 2 2016-02-24 00:00:00.000 3 2016-02-24 00:00:00.000 3 2016-02-25 00:00:00.000 3 2016-02-26 00:00:00.000 结果 2016年1月 2016年2月 该月登录1次用户数 ... 1 1 单位人 登录2-10次用户数 ... 0 2个人 (ID 1和3) 感觉数据一多起来就复杂了
加载更多回复(3)

22,206

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
MS-SQL Server 疑难问题
社区管理员
  • 疑难问题社区
  • 尘觉
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧