如何将数据库中表的数据随机分组成n组

通过工具DTS的设计器进行导入或导出 

 DTS的设计器功能强大，支持多任务，也是可视化界面，容易 *** 作，但知道的人一般不多，如果只是进行SQL Server数据库中部分表的移动，用这种方法最好，当然，也可以进行全部表的移动。在SQL Server Enterprise Manager中，展开服务器左边的+，选择数据库，右击，选择All tasks/Import Data...(或All tasks/Export Data...)，进入向导模式，按提示一步一步走就行了，里面分得很细，可以灵活的在不同数据源之间复制数据，很方便的。而且可以另存成DTS包，如果以后还有相同的复制任务，直接运行DTS包就行，省时省力。也可以直接打开DTS设计器，方法是展开服务器名称下面的Data Transformation Services，选Local Packages，在右边的窗口中右击，选New Package，就打开了DTS设计器。值得注意的是：如果源数据库要拷贝的表有外键，注意移动的顺序，有时要分批移动，否则外键主键，索引可能丢失，移动的时候选项旁边的提示说的很明白，或者一次性的复制到目标数据库中，再重新建立外键，主键，索引。 

 其实建立数据库时，建立外键，主键，索引的文件应该和建表文件分开，而且用的数据文件也分开，并分别放在不同的驱动器上，有利于数据库的优化。 

 2. 利用Bcp工具 

 这种工具虽然在SQL Server7的版本中不推荐使用，但许多数据库管理员仍很喜欢用它，尤其是用过SQL Server早期版本的人。Bcp有局限性，首先它的界面不是图形化的，其次它只是在SQL Server的表（视图）与文本文件之间进行复制，但它的优点是性能好，开销小，占用内存少，速度快。有兴趣的朋友可以查参考手册。 

 3. 利用备份和恢复 

 先对源数据库进行完全备份，备份到一个设备（device）上，然后把备份文件复制到目的服务器上（恢复的速度快），进行数据库的恢复 *** 作，在恢复的数据库名中填上源数据库的名字（名字必须相同），选择强制型恢复（可以覆盖以前数据库的选项），在选择从设备中进行恢复，浏览时选中备份的文件就行了。这种方法可以完全恢复数据库，包括外键，主键，索引。

 4. 直接拷贝数据文件 

 把数据库的数据文件（*.mdf）和日志文件（*.ldf）都拷贝到目的服务器，在SQL Server Query Analyzer中用语句进行恢复: 

 EXEC sp_attach_db @dbname = 'test', 

 @filename1 = 'd:\mssql7\data\test_data.mdf', 

 @filename2 = 'd:\mssql7\data\test_log.ldf' 

 这样就把test数据库附加到SQL Server中，可以照常使用。如果不想用原来的日志文件，可以用如下的命令： 

 EXEC sp_detach_db @dbname = 'test' 

 EXEC sp_attach_single_file_db @dbname = 'test', 

 @physname = 'd:\mssql7\data\test_data.mdf' 

 这个语句的作用是仅仅加载数据文件，日志文件可以由SQL Server数据库自动添加，但是原来的日志文件中记录的数据就丢失了。 

 

 5. 在应用程序中定制 

 可以在应用程序（PB、VB）中执行自己编写的程序，也可以在Query Analyzer中执行，这种方法比较灵活，其实是利用一个平台连接到数据库，在平台中用的主要时SQL语句，这种方法对数据库的影响小，但是如果用到远程链接服务器，要求网络之间的传输性能好，一般有两种语句： 

1＞ select ... into new_tablename where ... 

2＞ insert (into) old_tablename select ... from ... where ... 

区别是前者把数据插入一个新表（先建立表，再插入数据），后者是把数据插入已经存在的一个表中，我个人喜欢后者，因为在编程的结构上，应用的范围上，第二条语句强于前者。 

 6. SQL Server的复制功能 

 SQL Server提供了强大的数据复制功能，也是最不易掌握的，具体应用请参考相关资料，值得注意的是要想成功进行数据的复制工作，有些条件是必不可少的： 

 1＞SQL Server Agent必须启动，MSDTC必须启动。 

 2＞所有要复制的表必须有主键。 

 3＞如果表中有text或image数据类型，必须使用with log选项，不能使用with no_log选项。

 另外max text repl size选项控制可以复制的文本和图像数据的最大规模，超过这个限制的 *** 作将失败。 

 4＞在要进行复制的计算机上，应该至少是隐含共享，即共享名是C$或D$…。 

 5＞为SQL Server代理使用的Windows NT帐号不能是一个本地的系统帐号，因为本地的系统帐号不允许网络存取。 

 6＞如果参与复制的服务器在另外的计算机域中，必须在这些域之间建立信任关系。本人从事的工作是数据库管理员，要维护多台服务器中的数据库，经常把某台服务器中的某个数据库移动到另外一台服务器，对数据的移动有些心得体会，

仅供参考~

需要用group by语句来统计。

1、创建测试表、插入数据：

create table test

(id int,

name varchar(10),

score int,

classname varchar(20))

 

insert into test values (1,'张三',100,'一班')

insert into test values (2,'李四',89,'一班')

insert into test values (3,'王五',97,'一班')

insert into test values (4,'赵六',87,'二班')

insert into test values (5,'孙七',94,'二班')

insert into test values (6,'杨八',76,'二班')

2、查询每个班级的总分，可用如下语句：

select classname,SUM(score) as 总分 from test group by classname

3、结果截图：

第二节为大家介绍了数据的查询，这一小节为大家深入讲解查询过程中的数据分组和排序，分组关键字为：group by，排序关键字为：order by，过滤分组的关键字为：having；

group by：对查询的数据按照某一类型进行分组， group by 一般用在order by子句之前，where子句之后

order by：对查询的数据进行某一类进行排序 或 对分组后的数据进行排序

having：对分组后的数据进行条件过滤

继续以上一章创建的客户表为例，表名： customer ，表有列： cus_id,cus_no,cus_name,cus_age,cus_adds。

eg：查询客户的基本信息，以id进行分组： select cus_id,count(*) as num from customer group by cus_id  num表示对应的cus_id有多少客户数据， 查询结果如下

如果分组的列中有null值，那么null将作为一个分组返回，如果有多个行都为null值，它们将会被分为一组返回。 group by 必须用在where子句之后，order by子句之前。

除group by可以进行分组过滤数据外，having也可以进行过滤分组；having过滤和where类似，唯一区别在于where是过滤行，而having是过滤分组，可看以下列子：

eg： 查询以id分组后数据总量两条以上的数据： select cus_id,count(*) as num from customer group by cus_id having count(*) >= '2'满足条件的就只有一条数据

order by主要用于数据排序的情况，当查询数据量较大时，有序的数据会让人更好地直观观察数据，order by 关键字用于对结果集按照一个列或者多个列进行排序。此外order by 关键字默认按照升序对记录进行排序。如果需要按照降序对记录进行排序，您可以使用 DESC 关键字。使用方法如下

eg：查询客户的基本信息，以年龄进行排序，默认升序：select * from customer order by cus_age

eg：查询客户的基本信息，以年龄进行排序，降序方式排序：select * from customer order by cus_age DESC

升序使用ASC，降序使用DESC，系统默认为升序。注意两者之间的差异

当对多个列进行排序时，order by使用方法如下：

order by A,B   --过滤数据都是默认按升序排列

order by A desc,B   --过滤数据时 A 降序，B 升序排列

order by A ,B desc   --过滤数据时 A 升序，B 降序排列

desc 或者 asc 只对它紧跟着的第一个列名有效，其他不受影响，仍然是默认的升序。

本小节介绍排序分组就到这里了，通过多分组排序的介绍，知道了group by，order by，having三者之间的差异和区别，大家可以在自己电脑多编写几个脚本，深入了解三个关键字的使用。

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