Select命令参数很多，功能也很强大，适当的使用一些技巧，可以使程序更洁练，运行速度更快。但如果不是很强求速度的话，我认为太过复杂的命令对以后的维护工作带来困难。呵呵，有时我要理解自己写的命令都有点困难，实在是太复杂了。以下内容是工在工作过程中摸索出来的一些小技巧，希望对别人有帮助。
【在select的输出字段使用函数的技巧】
不要以为select的输出字段只能用“表.字段名”这样的格式，其实这里面大有文章可作。它可用使用函数、甚至自定义函数(当然这样会影响速度，搞不好还会影响结果的正确性，所以很复杂的自定义函数就不要用了)。而在这里最经常用的就是sum()、avg()、iif()之类的函数了。举个例子：
人员资料表ryb，内容如下：
姓名 职称 政治面貌 科室
awfw 助工 党员 通讯科
wafawe 高工 党员 机械科
afawe 技术员 团员 财务科
2wraw 无 无 人事科
afwe 工程师 无 办公室
……
现要统计每个科室各有几名技术员、助工、工程师、高工、党员、团员,以下列表的形式打印出来
科室 技术员 助工 工程师 高工 党员 团员
财务科 2 2 3 3 4 3
……
命令如下：
sele 科室,sum(iif(职称='技术员',1,0)), sum(iif(职称='助工',1,0)), ;
sum(iif(职称='工程师',1,0)), sum(iif(职称='高工',1,0)), ;
sum(iif(政治面貌='党员',1,0)),sum(iif(政治面貌='团员',1,0)) ;
from ryb grou by 科室
是不是很方便？
这里还有一个更绝的例子：
表recdbf
〖性质〗分一般、重大、特大；
〖日期〗
要统计出某年的12个月内每个月每种性质的记录各有多少，若该月没有记录就为零。
结果：
月份 一般 重大 特大
1 0 1 3
2 2 12 3
......
12 3 0 5
这跟上面那个例子有点不同，上例只是按表中科室来分类，而这里就不同，因为不是每个月都有案件的，但在报表里没有案件的月也要占一行。所以这里要建立一个辅助表:tempyf( yf N(2)),内有十二个记录，值为1至12，代表1－12月。
我先是老规则：
sele mont(日期),iif(性质='一般',1,0) as 一般,iif(性质='重大',1,0) as 重大,iif(性质='特大',1,0) as 特大 ;
from recdbf ;
where year(日期)=?年份 ;
into curs temp1
再用tempyf左联接临时表temp1，根据tempyf.yf分组统计。
但一看，结果好象不对，没有记录的月份不在结果当中，而且这两条select好象可以合而为一。这时，狐性大发，立决心要搞定它。
在看MSDN Help时，灵光一闪：把过滤条件从where移到联接条件中，直接使用sum命令统计iif的结果！几经波折，终于写出下面的命令
SELECT tempyf.*,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("一般",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 一般,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("重大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 重大,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("特大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 特大;
FROM tempyf LEFT OUTER JOIN recdbf ;
ON tempyf.yf = MONTH(recdbf.日期).AND.YEAR(日期) = ?yy; &&注意这里，on后面是可以加上其它条件的
GROUP BY tempyf.yf
结果完成符合要求！
这个yy是指具体那一年，如果不指定的话，那就是把表中所有的记录算在一起。而且如果要指定具体那一年的话，那这个YEAR(日期) = ?yy的条件是不能放在where或者having里的，不信各位试试。
我最后的感想就是：那个sum命令是可以直接累加iif的结果，而且过滤条件从where移到on后会发生这么大的差别！在where时，是先联接统计后再过滤，结果把那些没有记录的月份也过滤掉了；而在on是先过滤再联接、统计，过滤结果中虽然没有记录的月份也不在其中，但因是左联接，也一样会以null代替，但给iif中的isnull给变成了0！啊，我真是太聪明了！哈哈哈。。。。。
注：其中那个 ON tempyf.yf = MONTH(recdbf.日期) AND YEAR(日期) = ?yy 在视图生成器中是不能直接做的，要用create view as生成(我就做不到，不知各位做不做得到)
【join联接中on 条件表达式的技巧】
标准的join字句是这样的
[DatabaseName!]Table [[AS] Local_Alias]
[[INNER | LEFT [OUTER] | RIGHT [OUTER] | FULL [OUTER] JOIN
DatabaseName!]Table [[AS] Local_Alias]
[ON JoinCondition ...]
join这里是没得改变得了，但在“ON”这里就有文章可做了。既然ON后面跟得是一条逻辑表达式，那这条表达式就可以任写而不必一定要table1.字段1=table2.字段3这样了。在多表查询的时候，在这里适当的加些过滤条件又可省不少功夫。
例如做原材料管理时，每次进货、原材料不合格退货都有记录的。现在老板就想知道某段时间向某个客户的进了多少货及退了多少货，从而知道这个客户的原材料质量好不好。
表结构如下：
客户表khb：khbh,khmx
原材料表yclb：yclbh,yckmc,yclgg
进货单jhd：jhdbh,jhrq,khbh(即这次是向那个客户进货的)
进货单明细jhdmx：jhdbh,yclbh,jhsl
退货单thd：thdbh,thrq,khbh(同上)
退货单明细thdmx：thdbh,yclbh,thsl
【where字句的使用技巧】
这里头的技巧可就多了，真是学都学不完。
【union的使用技巧】
这个字句没什么，只是将几个select后产生的在结构完全一样的表加在地块，变成一个表。具体的例子如下(以下例子不计较这种设计方法的好坏，只是说明命令的使用)：
在做生产管理时，原材料的每笔进货、领用、报废、退货情况都要详细记录，老板随时都可能了解一个月内每种原材料的各种情况。而编程时对数据的规范化后，必然要用好几个表来记录这四种操作。现在为了更快的求出结果，命令当然是越少越好。各个表的结构如下：
进货单jhd：jhdbh,jhrq
进货单明细jhdmx:jhdbh,yclbh,jhsl
领货单lhd：lhdbh,lhrq
领货单明细lhdmx:lhdbh,yclbh,lhsl
报废单bfd：bfdbh,bfrq
报废单明细bfdmx:bfdbh,yclbh,bfsl
退货单thd：thdbh,thrq
退货单明细thdmx:thdbh,yclbh,thsl
原材料表yclb:yclbh,yclmc,yclgg
查询日期范围放在begindata,enddata里
为简便起见，只计算进货和退货，其它的照样做就行了。
Sele yclbh,sum(jhsl) as jhsl,100000.00-100000.00 as thsl ;
From jhd join jhdmx ;
On jhd.jhdbh=jhdmx.jhdbh ;
Where betw(jhd.jhrq,begindata,enddata) ;
Grou by yclbh ;
Union ;
Sele yclbh,100000.00-100000.00 ,sum(thsl) ;
From thd join thdmx ;
On thd.thdbh=thdmx.thdbh ;
Where betw(thd.thrq,begindata,enddata) ;
Grou by yclbh ;
Into curs temp1
这样就会产生这样的结果
yclbh jhsl thsl
00001 3432 0 ┐
00002 4234 0 │这些是第一节select产生的
…… ┘
00002 0 3423 ┐
00003 0 4234 │这些是第二节select产生的
…… ┘
现在再对临时表temp1进行一次合计
sele yclbh,sum(jhsl) as jhsl,sum(thsl) as thsl ;
from temp1 ;
grou by yclbh ;
into curs temp2
这个temp2就是结果了。
注1：如果要计算四种操作的话，就再加多两节select就行了。
注2：在命令里使用100000.00-100000.00这样奇怪的表达式是因为select对那些要计算的、事先不能确定长度和类型的字段，它是根据运算过程中产生的第一条记录中，该字段的值来确定这个字段的类型和长度。所以以上那条命令，第一个记录中thsl它是不知道长度是多少的，如果直接用0的话，那它就以为这个字段是数值型，长度是1，没有小数位。这当然不行，所以就要用这样一个表达式，来使它知道这个字段有9位长，小数位是2。
【having的使用技巧】
其实这里没技巧可言，select的条件过滤的先后顺序是这样的(我是根据经验而猜得，不知对否)：先对join中的on表达式进行过滤，再到where，中间结果出来后再用having进行过滤，最后才把结果显示出来。所以说having是对select结果的最后一次过滤。它与where的分别就是where能够事先把不要的数据过滤掉，这样select里头就不用处理那么多的数据。但有些数据事先不知道要不要过滤，要根据结果才能确定，这时才用having这个事后诸葛亮。
这里兴修例子来比较一下on、where、having的不同之处
表recdbf内容如下： 还有一个tempyf的辅助表，记录12个月
日期 性质 yf
2000年7月3日 特大 1
2000年7月9日 特大 2
2000年9月3日 特大 3
1999年3月2日 一般 4
1999年3月4日 一般 5
2000年1月3日 一般 6
2000年2月1日 一般 7
2000年2月3日 一般 8
2000年3月4日 一般 9
2000年8月7日 一般 10
2000年11月2日 一般 11
1999年2月3日 重大 12
2000年2月3日 重大
2000年5月2日 重大
2000年8月9日 重大
on的命令如下
SELECT tempyf.*,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("一般",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 一般,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("重大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 重大,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("特大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 特大;
FROM tempyf LEFT OUTER JOIN recdbf ;
ON tempyf.yf = MONTH(recdbf.日期).AND.YEAR(日期) = ?yy;
GROUP BY tempyf.yf
其中yy=2000，表示统计2000年的数据
用where的命令如下：
SELECT tempyf.*,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("一般",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 一般,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("重大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 重大,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("特大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 特大;
FROM tempyf LEFT OUTER JOIN recdbf ;
ON tempyf.yf = MONTH(recdbf.日期);
GROUP BY tempyf.yf ;
where YEAR(日期) = ?yy &&注意，条件从on移到这里来了
用having的命令如下：
SELECT tempyf.*,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("一般",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 一般,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("重大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 重大,;
SUM(IIF(ISNULL(recdbf.日期).OR.AT("特大",recdbf.性质)=0,0,1)) AS 特大;
FROM tempyf LEFT OUTER JOIN recdbf ;
ON tempyf.yf = MONTH(recdbf.日期);
GROUP BY tempyf.yf ;
having YEAR(日期) = ?yy &&注意，条件从on移到这里来了
on的结果如下，这是正确的
YF 一般 重大 特大
1 1 0 0
2 2 1 0
3 1 0 0
4 0 0 0
5 0 1 0
6 0 0 0
7 0 0 2
8 1 1 0
9 0 0 1
10 0 0 0
11 1 0 0
12 0 0 0
用where的结果如下：
YF 一般 重大 特大
1 1 0 0
2 2 1 0
3 1 0 0
5 0 1 0
7 0 0 2
8 1 1 0
用having的结果如下：
YF 一般 重大 特大
1 1 0 0
2 2 2 0
5 0 1 0
7 0 0 2
8 1 1 0
9 0 0 1
11 1 0 0
各位看到有什么不同吗？
on是把先把recdbf中不是2000年的记录过滤掉，剩下的就是2000年的了，再用tempyf去和它们进行外联接，其结果可用
sele tempyf.*,recdbf.日期 ;
from tempyf left join recdbf ;
ON tempyf.yf = MONTH(recdbf.日期).AND.YEAR(日期) = ?yy;
GROUP BY tempyf.yf
来查看，这个中间结果出来后，再用isnull把空值的记录变成0或1，然后由sum去统计，结果就出来了
而where呢，
1、它是先把tempyf外联接recdbf,
相当于sele tempyf.*,recdbf.* from tempyf left join recdbf on tempyf.yf=mont(recdbf.日期)
2、然后把不是2000的记录过滤掉，这里要注意的是，如果某个月没有记录的话，那在第一个步骤后日期那里是null值，这当然不是2000的记录，所以就给这个条件给过滤出去了，所以下一步的sum之后就只剩下那有记录的那个月了，象4、6月等几个月。就没有
3、然后进行sum(……)
再看having
1、第一步和where一样，
2、第二步不同，它是先sum()，这里的sum可不管你是1999年还是2000的，先累加起来再说，这时，1999和2000年的2月份都有“重大”这个记录，sum的结果是2，这里用第三个步骤去分辨这个2之中那个是1999年的，那个是2000的，这当然分不清啦，所以也错了。
3、根据步骤2来把2000的过滤出来。
所以on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后。但有时候如果这先后顺序不影响中间结果的话，那最终结果是相同的。但因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的。根据上面的分析，可以知道where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，所以having是最慢的。但也不是说having没用，因为有时在步骤3还没出来都不知道那个记录才符合要求时，就要用having了。
【快速排名次】
考试排名次，一般有个要求，就是如果有两个人并列第一，那跟着的就不是第二名，而是第三名，即第二名跳空了。所以我想出以下这个方法。
面对大数据量的排名次，若用scan...endscan或do while这种方法，时间会非常长。1048576个记录中花了十多分钟才排了四十多万条记录。而我这种方法只需九十多秒(硬件：PII300(100*3),128M PC100,5.1G,VFP5.0)，方法如下：
1。数据库dele：rec_id c(7) 升序;name c(10);fs n(4,1) 降序;rec_orde n(7),文件大小为29M，索引文件16M
2。建一个视图dele1
SELECT Dele.fs, Dele.rec_orde;
FROM dele;
ORDER BY Dele.fs DESC
3。根据视图dele1建立视图dele2
SELECT DISTINCT Dele1.fs, MIN(Dele1.rec_orde) AS rec_orde;
FROM dele1;
GROUP BY Dele1.fs
4。根据视图dele2和数据库dele建立视图dele3
SELECT Dele.rec_id, Dele.rec_orde, Dele2.rec_orde, Dele.fs;
FROM dele INNER JOIN dele2 Dele2 ;
ON Dele.fs = Dele2.fs;
ORDER BY Dele2.rec_orde
准备工作做好，现在可以排序了：
以上视图是事先做好的，不算入运行时间。
use dele1
repl rec_orde with recn() all
sele 0
use dele3
repl rec_orde_a with rec_orde_b all
brow
这就是你想要的！
【快速把表中重复的记录删除掉】
假设记录是否重复以用aa这个字段来判断，则对aa建立一个唯一索引。
set dele off
clos dbf all
sele 0
use temp1
set orde to aa &&打开唯一索引，那重复的记录就会看不到，
dele all &&这里也不会把它们删除掉
set orde to &&然后关闭索引，那些重复的记录就会出显，而且不带删除标志。
set dele on &&把带删除标志的记录隐藏起来
repl aa with -1 all &&剩下的就是重复且不带删除标志的记录，把它们统一做个标志，就是aa=-1
reca all &&然后把所有删除的记录都恢复过来
dele for aa=-1 &&所有AA=-1的记录就是重复的记录，把它们删除掉。
本人做了试验，环境：华硕P2B+PII300(100*3)+128M PC100+15G+VFP6.0+98SE，再加一个有163，840个记录的表，记录大小为14个字节，文件大小为2,457,960字节，索引文件大小为458,752字节。
建立这个唯一索引只需5秒，而做完上面那段命令只需4.262秒，不知这样的速度算不算快？
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