怎样取得上一周的数据???

hope1983 2005-11-22 10:55:53
数据库的结构是像:2005-11-1 这样的结构.怎样取得它上一周的数据???
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yangbo88 2005-11-22
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select * from 表 where datediff(week,日期字段,'2005-11-01')=1
简单吧
paoluo 2005-11-22
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--建立测试环境
Create Table TEST(ID Int,TESTDate Varchar(10))
Insert TEST Values(1,'2005-11-01')
Insert TEST Values(3,'2005-11-05')
Insert TEST Values(5,'2005-11-11')
Insert TEST Values(7,'2005-11-15')
Insert TEST Values(9,'2005-11-21')
--测试
Select * from TEST
Where DateDiff(wk,TESTDate,GetDate())=1
--删除测试环境
Drop Table TEST
--结果
/*
ID TESTDate
7 2005-11-15
*/
paoluo 2005-11-22
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是字符型的,也没有关系的,一样可以查询。
hope1983 2005-11-22
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但是我的2005-11-1不是DATE和INT类型的,是字符类型的.....
怎么办?
paoluo 2005-11-22
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Select * from TableName
Where DateDiff(wk,日期,GetDate())=1
子陌红尘 2005-11-22
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select * from 表 where datediff(week,日期字段,'2005-11-01')=1
happyamei 2005-11-22
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同意楼上各位的解法
funsuzhou 2005-11-22
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只要你用SQL SERVER规定的分隔符,就算不是日期型也每关系!
Select * from 表
Where DateDiff(wk,日期型或符合SQL SERVER日期分隔规范的日期数据,GetDate())=1
QQMagicer 2005-11-22
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select * from 表 where datediff(week,日期字段,convert(datetime,'2005-11-1'))=1
数据治理基础培训 ——陈玉林@ 20180711 WebChat: 15369887 2 议程 关于数据治理 1 解决方案探讨 2 过往案例分享 3 交流和问答 4 3 认识数据 3 元数据数据 数据 Id Name Sex Age Tel 43**12 张三 1 25 xxx 41**31 李四 0 35 xxx 50**16 王五 0 26 xxx 44**87 赵六 1 32 xxx 21**0X 周七 0 23 xxx 56**10 王八 0 29 xxx 45**05 刘九 1 30 xxx Field Type Length Null PK Id Vchar 18 N Name Vchar 32 N sex Int N Age Int N Tel vchar 20 Y 编号 产品名称 型号 颜色 … P1701 HW Mate 9 5.5' 红色 … … … … 编号 产品名称 型号 颜色 … M0901 Mate 9 5.5寸 Red … … … … 编号 产品名称 型号 颜色 … 20195 Mate9 5.5 C RGB … … … … 编号 产品名称 型号 颜色 … M9910 华为 Mate 9 5寸5 #F00 … … … … 4 企业面临数据资产的问题 数据资产管 理遇到问题 01.数据架构失控 03.数据标准缺失 04.数据质量参差 05.数据增长无序 06.数据安全问题突出 02.元数据管理混乱 企业拆 分兼并 业务频 繁变更 无序开发 孤岛系统 传统企业的数据资产问题归根到底是由于企业中对企业数据缺少统一而有力的 组织、制度、流程的管控,引起的"数据孤岛"问题。 5 为何要数据治理 ? 有哪些数据 ? 分布在哪里 ? 数据间的关系 ? 能不能取得到 ? 被谁使用 ? 如何理解 ? 数据质量如何 ? 是否安全 ? 成本、收益如何 我们不缺数据,缺的是让 数据持续产生价值的机制 现实问题1 今天要做张报表,连哪个数据库,读哪张表,取哪些字段,如何计算? 类型 第一年 第二年 第三年 第四年 第五年 基础查询数量 4000 2000 1800 …… …… 格式报表数量 1000 3000 3200 在线交易数量(场景 数量,不是笔数) 15000 10000 8000 表单数量 2000 3000 5000 复杂查询数量(关联 20张以上的表) 30 100 129 复杂报表数量(多源 取数、内部带复杂计 算逻辑) 20 50 100 实时查询数量 10 16 30 Dashboard数量 20 50 100 大规模计算场景数量 (如评分模型、画像 、深度学习、预测 等) 3 6 10 非结构化查询数量 (PDF、XML、图片 、影像等) 3 5 10 接入数据源数量 12 15 20 接出数据目标数量 3 5 10 爬取国内网站数量 30 50 90 爬取国外网站数量 15 22 40 ? ? 现实问题2 源系统这个字段值各不相同,甚至为空,ETL中如何处理? 1 " 张三 A " 张 三 ZS " San Zhang 1001 " 张三 " San Zhang ? 现实问题3 比"没有数据"更可怕的是"错误的数据" 我们的程序员每月产出代码约 10000 行 现实问题4 数据打架 现实问题5 纳税额 100万 去年同期 150万 月收入 500万元 成本 600万元 新增 200个 目标是 1000个 !数据是关联的,要发现数据后面、数据之间隐藏的信息 数据会"说谎" 现实问题6:加工过程需要可管控 如何跟踪数据从源头 到结果的洐变过程? 出错后如何追踪? 如何保证得到的结果 是正确的? 现实问题7 花了上亿资金建设大数据平台,投入象个无底洞,收益甚微 现实问题8 都问我要数据,给还是不给,如何给,谁说了算,有何风险? 销售经理 财务经理 软件一部 我要本月 新签客户详单 我要本季度的 交易流水 我要近3年的 数据做性能测试 14 大数据治理现状 15 数据治理的三个重要阶段 16 数据治理主要品牌和产品 相关理论与规范: CWM 1.1 MOF DAMA- DMBok 数据资产管理 机械工业出版社 高伟 大数据治理与服务 海科学技术出版社 张绍华,潘蓉,宗宇伟 17 议程 关于数据治理 1 解决方案探讨 2 过往案例分享 3 交流和问答 4 18 数据治理的主要关注点 19 功能框架 20 数据治理体系逻辑结构 21 三大分析之一:血缘分析 数据模型 ODS层 ETL过程 APP层及多个ETL过程 DW层 OLAP/报表 22 三大分析之二:影响度分析 23 三大分析之三:业务术语分析 24 议程 关于数据治理 1 解决方案探讨 2 过往案例分享 3 交流和问答 4 25 案例1:银行 2

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