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  • 订单表 order
    • 订单编号 下单时间 订单数量 订单金额 收货地区 客户id
    • id time num price part u_id
    • 插入的数据
      • (1,"2019-01-01",1000,10000,"北京",2)
      • (2,"2019-05-01",1000,70000,"北京",1)
      • (3,"2019-04-01",4000,80000,"北京",3)
      • (4,"2019-08-01",6000,10000,"北京",5)
      • (5,"2019-02-01",1000,7000,"上海",4)
  • 客户表 user
    • 客户id 用户姓名
    • u_id name
    • 插入的数据
    • (1,"丹丹")
    • (2,"用用")
    • (3,"凉凉")
    • (4,"圈圈")
    • (5,"莉莉")
  • 商品表 goods
    • 商品id 商品名称 订单编号
    • g_id name id
    • 插入的数据
    • (1,"电脑",1)
    • (2,"手机",3)
    • (3,"台式机",4)
    • (4,"智能板",5)
    • (5,"遥控器",2)
  • 1,金额在10000以上的订单详情 =
  • 2,下单时间在2019年7月1日之前的商品详情 =
  • 3,下单时间最早的客户姓名及收货地区
  • 4,订单数量最大的商品名称及下单时间 =
  • 5,平均订单金额在8000 以上的商品名称。
  • 6.收货地区是北京的商品详情,按订单数量升序,显示2条 =
  • 7,每一收货地区的平均订单金额 =
  • 8.订单金额在5000以上的订单数量,按金额降序排列=
  • 9.统计各个地区的平均订单数量 =
  • 10.筛选订单编号为3的订单金额和商品名称

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转载自www.cnblogs.com/YiwenGG/p/12174664.html