博客
关于我
10-9 A2-2查找产品表中再次订购量大于等于10且修订量大于订货数量的产品信息 (20 分)
阅读量:751 次
发布时间:2019-03-22

本文共 574 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在产品表(products)中,我们可能需要找出满足特定条件的产品详细信息。具体来说,我需要过滤出那些再次订购量(ReorderLevel)大于等于10,同时该再次订购量大于当前订购数量(UnitsOnOrder)的产品。此时,我们需要返回的字段为产品编号(ProductID)、产品名称(ProductName)以及供货商编号(SupplierID)。

为了实现这一需求,我会使用标准的SELECT语句来从数据库中提取所需的数据。这样做的好处是操作简洁明了,而且符合数据库查询的规范。

语法上,我会使用以下SELECT语句:

SELECT ProductID, ProductName, SupplierID FROM Products WHERE ReorderLevel >= 10 AND ReorderLevel > UnitsOnOrder

这个语句首先明确了我们需要返回的字段:ProductID、ProductName和SupplierID。接着,条件部分用AND连接,确保两者同时满足:ReorderLevel >= 10且ReorderLevel > UnitsOnOrder。这样可以准确筛选出符合要求的产品信息。

这样写不仅符合技术规范,而且循序渐进,也便于后续的使用和维护。条理清晰的条件连接点能够有效减少误操作的可能性。

转载地址:http://hbewk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>