sql语句函数

sql语句函数（共16篇）（共16篇）

1.sql语句函数 篇一

sql语句多表连接查询

在程序开发过程中，不仅可以对单一数据表进行查询，还可以进行多表查询，用户通过多表查询从多个表中提取出需要的数据。

多表查询可以分为内连接查询、外连接查询以及联合查询。

1．内连接查询

连接查询是指通过各个表之间共同列的关联性查询数据。连接查询分为内连接查询和外连接查询。内连接是将两个相互交叉的数据集合中重叠部分的数据行连接起来，返回表示两个数据集合之间匹配连接关系的数据行。

可以在FORM子句中使用INNER JOIN„ON„建立内连接，也可以在WHERE子句中指定连接条件建立内连接，例如：

select a.UserName,b.BookName,b.Datetm from UserInfo as a inner join SellSheet as b on a.UserID= b.UserID

也可以用下面的语句实现。

select a.UserName,b.BookName,b.Datetm from UserInfo as a,SellSheet as b where a.UserID=b.UserID

2．外连接查询

外连接是对内连接的扩充，除了将两个数据集合中重叠部分以内的数据行连接起来之外，还可以根据要求返回左侧或右侧数据集合中非匹配的数据，即左外连接（LEFT OUTER JOIN）和右外连接（RIGHT OUTER JOIN）。

l左外连接LEFT OUTER JOIN

左外连接LEFT OUTER JOIN逻辑运算符除了返回两个数据表中满足连接条件的行，它还返回任何在后一个数据表中没有匹配行的前一个数据表中的行。非匹配行的部分字段列作为空值返回。

l右外连接RIGHT OUTER JOIN

右外连接RIGHT OUTER JOIN是左外连接的反向连接。它除了返回两个数据表中满足连接条件的行，还返回任何在前一个数据表中没有匹配行的后一个数据表中的行。非匹配行的部分字段列作为空值返回。

3．使用UNION进行联合查询

使用UNION运算符可以进行联合查询。UNION运算符连接多个SELECT语句，将两个或更多查询的结果组合为单个结果集，该结果集包含联合查询中所有查询的全部行。使用UNION运算符遵循的规则如下：

（1）在使用UNION运算符组合的语句中，所有选择列表的表达式数目必须相同（列名、算术表达式、聚集函数等）。

（2）在使用UNION组合的结果集中的相应列必须具有相同数据类型，或者两种数据类型之间必须存在可能的隐性数据转换，或者提供了显式转换。例如，在datetime数据类型的列和binary数据类型的列之间不能使用UNION运算符，除非提供了显式转换，而在money数据类型的列和int数据类型的列之间可以使用UNION运算符，因为它们可以进行隐性转换。

（3）结果集中列的名字或者别名是由第一个SELECT语句的选择列表决定的。

注意：对数据表进行联合查询时，结果集中行的最大数量是各表行数之“和”，而对数据表进行连接查询时，结果集中行的最大数量是各表行数之“积”。

2.sql语句函数 篇二

1.select语句由多个子句构成, 其基本表达式如下:select[all∣distinct]*或者column as alias[, column2] from table[, table2]

[where“conditions1”]

[group by“column-list1”]

[order by“column-list”[asc∣desc]]

在查询语句中, 被[]括起来的是可选项。最基本的结构是select-from-where语句。如果没有查询条件的话, where语句也是可以没有的。其中select子句是数据查询的核心语句, 通过select子句, 可以指定所要查询的字段。

2.as子句设置字段别名

select customerID, companyTITLE as公司名称from客户表

3.from子句用以指出查询目标所涉及的所有表。可以指定当前的数据库, 也可以指定一个外部数据库或一个数据源。From子句由关键字from后跟一组用逗号分开的表名组成, 每个表名都表示一个包括该查询要检索数据的表。这些表称为此SQL语句的表源, 因为查询结果都源于它们。在FROM子句中最多可指定256表或视图, 它们之间用逗号分隔。

4.where子句指出查询目标必须满足的条件, 系统根据条件进行选择运算, 输出符合条件的记录集合。Where子句设置查询条件, 过滤掉不需要的数据行。例如下面语句可查询价格高于1000的记录。Select product, perprice from产品表 where perprice>1000。

5.order by子句对记录排序。Order by是可选的子句, order by子句将查询结果按一列或多列中的数据排序。可以通过指定ASC或DESC按照升序或降充排列查询的结果。

6.group by子句进行分组查询

group by子句将所有的行在一起, 它包含了指定列的数列以及允许合计函数来计算一个或者多个列。

7.like和in子句进行通配查询

in运算符指定某几个项, 用以查询符合这几个项的所有记录, 如同“=”与“or”的组合。Like匹配符, 通配字符有以下几种:百分号%可匹配任意类型和长度的字符, 如果是中文, 应使用两个百分号。下划线:匹配单个任意字符。方括号[]指定一个字符、字符串或范围, 要求所匹配的对象为它们中的任一个。

8.sql函数进行统计查询

sql提供了事个作用在列值集合上的内置函数:count (计算元素的个数) 、max (找出某一列元素的最大值) 、min (找出某一列元素的最小值) 、sum (对某一列的数值进行求和) 、avg (对某一列的数值进行求平均数) , 除count外, 这些集合函数都必须作用在由简单值组成的集合上, 也就是, 数字集合或字符串集合。

还有一些命令, 由于篇幅限制, 不再一一列举, 请各位读者可以逐一尝试;一些基本的sql命令可以帮助我们在日常的生活工作中解决一些实际性的问题。

摘要：本文对日常工作中要经常用到SQL语句进行分析, 希望能与感兴趣的朋友一起探讨, 共同挖掘新的功能, 借此提高工作效率, 方便日常工作。

3.sql语句函数 篇三

关键词 SQL语句优化 绑定变量 物化视图

中图分类号：TP312 文献标识码：A

SQL语言由IBM实验室的Donald Chamberlin及其同事在1974年定义，被称为结构化查询语言（Structured Query Language），现在SQL语言已经形成了标准的应用和开发体系。

1 SQL语句的使用

虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展，但是包括SELECT， INSERT， UPDATE， DELETE以及MERGE在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。

SELECT查询语句用来从一个或多个表中或者其他数据库对象中提取数据。SELECT 查询的一般格式是

5 select {[distinct|all] columns | *}

1 from {tables | views | other select}

2 where conditions

3 group by columns

4 having conditions

6 order by columns；

其中，每行代码前的数字表示了SELECT语句在ORACLE执行顺序。在执行查询语句时是由ORACLE的基于成本的优化器（cost-based optimizer，CBO）来负责编译的，因此SELECT查询语句的执行顺序和我们的逻辑思维有所不同。从执行顺序可以直观的看出，减少FROM语句涉及到的数据源数量，可以大幅减少数据访问量，增加SELECT查询语句的执行速度。

2 硬解析与软解析

为了不重复解析相同的语句，在每一次执行SQL语句前ORACLE会去检查内存中是不是存在相同的语句。在第一次解析SQL语句之后，ORACLE将SQL语句存放在系统全局内存区域SGA中。因此，当用户执行一个SQL语句时，如果它和之前执行过得语句完全相同，ORACLE会将取回之前的解析信息并重用，这种解析类型被称为软解析。相反的，如果之前没有执行过完全相同的语句，ORACLE会将它解析执行并把解析信息存入SGA中便于以后重用，这种解析类型被称为硬解析。不难看出，当数据块在内存中缓存时的访问速度要大于通过OS获取数据块的访问速度。

3 绑定变量的使用

一个硬解析不仅仅耗费大量的系统资源，更重要的是会占据重要的们闩（latch）资源。当一个SQL语句提交后，ORACLE会首先检查一下共享缓冲池（shared pool）里有没有与之完全相同的语句，如果有的话只须执行软解析即可，否则就得进行硬解析。有以下两条SQL语句：

SQL>select * from emp where deptno=10；

SQL>SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO=10；

这两条语句返回的结果集是完全相同的，也就是说对于用户来说这两条语句执行结果是相同的。现在来对v$sql表1进行查询。

从返回的结果可以发现，尽管这两条语句的结果是相同的，但是ORACLE认为它们是不同的。这是由于在执行SQL语句时，ORACLE首先将该语句字符的散列值作为它存放在SGA中的主键。当执行其他语句时，ORACLE会将执行语句的散列值与内存中现有的散列值一一比较。在执行字符转换散列值时，大写字母与小写字母产生的散列值是不同的。当使用绑定变量时，即使用户改变了绑定变量的值，ORACLE还是可以共享这个语句。

参考文献

[1] 尹萍.SQL Server数据库性能优化[J].计算机应用与软件，2005（4）.

[2] 胡江奕.基于SQL Server的数据库应用系统性能的优化[J]，2001，37（2）.

4.sql数据添加语句 篇四

（1）单行INSERT语句

单行INSERT语句用于向一关系表中添加一行新数据。其使用格式如下：

INSERT INTO <表名>(列名列表)

VALUS （列值列表）

其中，列值列表中的各数值顺序与列名列表中的各列名相互对应。

（2）多行INSERT语句

多行INSERT语句用于向一关系表中添加若干行新数据，其使用格式如下：

INSERT INTO <表名>（列名列表）

（SELECT语句）

例9：将订单表中1月1日前的订单编号、日期和订购数量保存到另一关系表OLDORDERS中，

INSERT INTO OLDORDERS

(ORDER_NUM,ORDER_DATE,AMOUT)

SELECT ORDER_NUM,ORDER_DATE,AMOUNT

FROM ORDERS

WHERE ORDER_DATE<“01-JAN-99”

这里需要说明的是，在多行INSERT语句中，其数据来源是一个SELECT查询语句的结果。即多行INSERT语句与数据库内容的复制功能类似。其中SELECT查询语句的结果中列的顺序与列名列表中各列名相互对应。

参考资料:sql语言教程 Sql语言基础

5.标准SQL语句注意事项 篇五

（暂适用于sqlserver,sybase,db2的odbc的接口）

1． INSERT 语句

写法为 ：INSERT INTO 表名（字段，….）VALUES(值，….)

2． DELETE 语句

写法为：DELETE FROM 表名 WHERE ….如果删除数据为0行，则某些数据库sqlca.sqlcode的返回值为-1,需要在DELTETE 以前加以SELECT语句判断是否有真正的删除行。

3． UPDATE 语句

写法为：UPDATE 表名 se t 字段 = 值 WHERE ……

不支持写法为：UPDATE 表名 se t 字段 = 值 FROM 表名WHERE ……

如果更新数据为0行，则某些数据库sqlca.sqlcode的返回值为-1,需要在UPDATE 以前加以SELECT语句判断是否有真正的更新行。

4． 存取字符串时，应该用单引号，不能用双引号

5． 存取时间的标准字符串写法为“{ts’ yyyy-mm-dd hh:mm:ss’}”

6． 外连接的写法为：{oj master_table left outer join primary_table on(连接条件)}

例如：SELECT MS_YJ01.YJXH,MS_YJ01.TJHM,MS_BRDA.MZHM FROM {oj MS_YJ01 LEFT OUTER JOIN MS_BRDA ON(MS_YJ01.ID = MS_BRDA.ID)};

但某些数据库还不支持多重连接的标准写法，示例如下：

SELECT MS_YJ01.YJXH,MS_YJ01.TJHM,MS_BRDA.MZHM ,GY_KSDM.KSMC FROM {oj MS_YJ01 LEFT OUTER JOIN MS_BRDA ON(MS_YJ01.ID = MS_BRDA.ID)LEFT OUTER JOIN GY_KSDM(MS_YJ01.SJKS = GY_KSDM.KSDM)};

7． 在游标中不能使用sql语句

8． 在一个事务中不能有 CREATE TABLE,CREATE INDEX,DROP TABLE 语句

9．在保存实数时，应该用decimal{n} 类型(明确指出小数的位数)，不能用double 或 real

10．某些数据库在sql语句中对大小写敏感。

11．某些数据库在sql语句中两个字符串不能相加

12．数值列中最好有默认值，如有null 值，则会sum统计出错

6.一个常用的报表统计SQL语句 篇六

-02-02二种sql分页查询语句分享

-10-10SQL Server Bulk Insert 只需要部分字段时的方法

-12-12实例学习SQL的Select命令

-01-01sqlserver获取各种形式的时间

-06-06sqlserver数据库中的表、字段sql语句

2010-11-11sqlserver中更改数据库所属为dbo的方法

2011-06-06数据库更新Sqlserver脚本总结

2013-01-01常用SQL语句(嵌套子查询/随机等等)详细整理

7.sql语句函数 篇七

关键词：性能,优化,SQL语句,Oracle

随着云计算、大数据新技术的不断涌现, 对数据资源的存储和使用提出更高要求。作为能满足上述要求的大型Oracle数据库应用范围逐渐扩大, 作用日益显著, 功能不断增强。由于Oracle数据库存储海量数据相应的对数据处理也越来越复杂, 长时间处于超负荷工作状态, 影响到数据库的性能, 甚至出现死锁情况。SQL查询语句对数据库的性能起着决定性作用, 由于有很多用户每天都访问大型Oracle数据库系统, 整个操作过程会占用很长时间。基于上述情况, 为了提高数据库的运行速度, 有必要对SQL语句进行优化。

1 SQL优化语句的原因

对于最大的关系型Oracle数据库而言, 数据库设计不合理会影响其性能。作为普通用户而言都是对系统中后台数据库的查询、访问操作, 而实现这一操作最终归结为SQL语句的执行。面对基于多层B/S结构大型信息管理系统, 客户端对数据的操作很频繁、编写较复杂的SQL语句来查询大量数据信息。如果执行SQL查询语句所占用的时间短, 则说明实现相关功能的语句组具有高执行效率。SQL语句执行效率是影响数据库性能的一个主要因素。所以, 为了确保客户能正常、高效的访问数据库, 对SQL查询语句进行优化是必要的。

2 SQL优化语句的原则

Oracle数据库中影响SQL语句执行效率的因素取决于对SQL语句的分析、运行和系统占用I/O时间。所以, SQL语句的优化应遵循下面几个原则:首先, 减少并优化排序操作, 较多的排序将占用大量内存影响CPU执行速度;其次, 尽量减少I/O次数, 太多的I/O操作也会占用CPU执行时间;最后, 多采用视图、索引或序列等其它数据模式对象, 避免访问数据基表并减少全表扫描次数。频繁的访问表特别是对存有大量数据信息表的检索会消耗系统资源同时降低系统执行效率。

3 SQL优化语句的方法

按照上述原则, ORACLE中SQL语句优化的方法主要有以下几种:

3.1 合理创建与使用索引

对于系统的客户端而言, 查询系统信息所用时间越短越好。而对于Oracle系统内部执行查询语句, 一般情况下都以全表扫描的形式检索数据, 如果扫描的表是存有百万条记录的大表其速度显著下降, 而且对磁盘I/O操作会产生很大的负荷, 我们通常使用索引Index来避免上述情况的发生。

3.2 选择必要的查询列

在ORACLE中完成一条查询语句需经过解析、执行和提取结果三个步骤, 其中在解析的过程中如果执行的是Select*, Oracle借助各种类型数据字典将'*'依次转换成表中的所有列名后才执行查询, 如果其他用户同时在访问这个表并将某个列名做了修改, 此时需要重新解析查询语句。这将浪费掉很多CPU执行时间和I/O操作次数。因此, 我们书写Select语句时应写明具体查询的列名。

3.3 用EXISTS代替DISTINCT

如果我们一条包含一对多表信息的查询语句时, 应尽量考虑使用EXISTS而忽略掉避DISTINCT。EXISTS的查询迅速比DISTINCT要快, 由于RDBMS核心模块解析子查询的条件符合要求则会立刻返回查询结果。下面以employee表和department表为例进行说明。

低效:SELECT DISTINCT D.deptid, D.dname FROM department D join employee E

ON D.deptid=E.deptid WHERE E.sex='man';

高效:SELECT D.deptid, D.dname FROM DEPT D

WHERE EXISTS

(SELECT deptid FROM employee E WHERE E.deptid=D.deptid And E.sex='man') ;

3.4 使用Commit操作

在Oracle数据库中, DDL类型的SQL语句执行后能够实现自动提交, 而DML类型SQL语句则需要手动提交或事务回滚操作。如果编写对数据表对象进行操作的语句, 如:Insert、Update等操作时只是在数据缓存区进行信息临时修改, 此时需要执行Commit操作完成事务提交并实现数据库中表对象信息的修改, 同时清理缓存区中的临时数据, 提高系统性能, 释放占用的资源。

3.5 用Where代替Having

在做查询操作一般使用where而不用having, where是限定记录信息, 而having用来限定以某些字段分组后的信息, having与Group by配合使用, 用户查询时用Where作为筛选条件居多。可以将不需要的记录在GROUP BY之前筛选掉来优化、提高GROUP BY语句的执行效果。如:下面两个查询返回结果虽然相同, 但第二个检索的时间明显减少。

低效:SELECT job, AVG (salary)

FROM employee GROUP BY job

HAVING job='PRESIDENT'AND AVG (salary) >3000

高效:SELECT job, AVG (salary)

FROM employee

WHERE job='PRESIDENT'OR job='MANAGER'

GROUP BY job

Having AVG (salary) >3000;

3.6 组织好多表连接顺序

当实现多表连接查询时, 在FROM后面安排查询表顺序将对SQL语句执行速度有较大影响。如果查询的表中没有索引而且O-racle也没有事先对表进行分析统计, 数据库系统会机械性的按表顺序进行连接, 由于表顺序不恰当会产生消耗服务器资源的数据交叉现象。经分析发现如果实现多表连接查询, 我们应该先将字段、记录少的表放在前面, 将数量信息大的表安排在后面。

总而言之, 随着用户对数据量需求的增加同时对数据库性能也提出更高要求。其中Oracle中优化SQL查询方法很多, 以上只是从常用的几方面介绍了优化SQL查询方法, 从而减少对资源的占用时间, 提高数据库性能。

参考文献

[1]张学义, 王观玉.基于Oracle数据库SQL查询优化研究[J].制造业自动化, 2011, 26 (2) :142-144.

8.sql语句函数 篇八

《SQL查询语句》自主探究教学案例

教学背景:众所周知,中等专业的学生学习基础较差,自律能力也不强,甚至有些学生有厌学的倾向,上课教师不得不用大部分时间来管理课堂纪律,教学质量很难得到保证.而职业教育的.最终目标是使学生学会一种谋生的手段,使个性得到发展,本着为学生将来的发展考虑,几年来,我一直尝试着探究式教学,体会颇深.

作 者：曹瑛芹 作者单位：北京市密云县社区教育中心刊 名：教育界英文刊名：JIAOYUJIE年，卷(期)：“”(22)分类号：G71关键词：

9.sql语句函数 篇九

Step 1:书写sql语句实例

Select * from admin where uname=’pass’ and upwd=’123456’

Step2:将常量换成变量，并在两端加”+”

Select * from admin where uname=’+txtuname.text+’ and upwd=’+txtpwd.text+’

Step3:将被+隔开的字符串两端加上””

10.sql语句函数 篇十

动态Web具有交互性好和能够动态更新等优点,目前已经成为Web站点的主要实现方式。为实现良好的交互性和动态性,Web站点一般用数据库存储相关动态内容,并允许用户交互输入访问和检索条件。Web应用程序中如果对用户输入的内容不做精心处理就提交给DBMS(Database Management System),就可能使DBMS执行攻击者精心构造的恶意代码,遭受SQL注入攻击。

SQL注入攻击轻则导致数据库中敏感信息泄漏,重则可能导致DBMS服务器所在主机被控制,危害性很大。因此,SQL注入检测在信息安全中具有非常重要的意义,受到了业界的高度重视。

1 SQL注入及其检测概述

1.1 SQL注入原理

使用DBMS的动态Web应用系统架构如图1所示。用户通过浏览器(Browser)输入的内容经过Web服务器处理后成为SQL语句,然后提交给DBMS执行。

比如系统有一登录功能页面,主要代码如图2所示。设系统中有一用户,用户名:bob,口令:6Xmr T1eq。正常情况下,bob可以在username和password框中输入自己的用户名和口令登入系统,即Web服务器生成SQL语句select*from login where username=‘bob’and password=‘6Xmr T1eq’提交给DBMS执行并可以返回结果。

攻击者不知道系统中的用户名和密码,但他可以精心构造输入来达到攻击的目的。比如,他可以在username和password中分别输入abc和a’or‘a’=’a,这样就导致DBMS执行select*from login where username=‘abc’and password=‘a’or‘a’=’a’。在该语句中,where部分永真,因此能返回结果,攻击者成功骗过了登录控制。

SQL注入攻击除了上述构造永真条件的方式外,还有内容猜测、环境探测、执行扩展存储过程等。目前针对SQL注入攻击的防范方法主要有两种,一种是对用户输入进行简单过滤,另一种则对提交给DBMS执行的SQL语句进行分析以实现SQL注入的检测。

1.2 基于简单文本过滤的反SQL注入

动态Web站点被SQL注入攻击的根本原因是其提供的交互输入功能被滥用,即原本设计用于向Web服务器传递简单文本的手段被用于发送攻击代码。解决这一问题的最直接办法就是对输入内容进行检查,过滤掉那些可能用于构造攻击代码的特殊符号和词语。

PHP中实现的Magic Quotes将单引号(')、双引号(")、反斜杠()和NULL字符进行转意,防止用户输入这些特殊字符用于构造恶意注入成分。CSSE在把语句发给数据库服务器执行前删除所有不安全的字符。为保证系统安全,可过滤掉输入的敏感词汇,如net user、/add、truncate、xp_cmdshell等。

这种过滤可以在Web应用系统的代码中编程进行,也可以通过专门的Web服务器访问代理或防火墙来实现。前者要求开发人员编程实现过滤,增加了开发工作量和难度,提高了维护成本;后者独立性较好,可选择专门产品来实现。

1.3 基于SQL语句分析的注入检测

简单的输入文本过滤显然限制了应用系统可以表达的功能,因此有一定的局限性。如果对即将执行的SQL语句进行分析,来识别可能的注入攻击就可以克服这种局限性。

正常用户输入用于构造SQL成分时应为终结符,因此可通过跟踪用户输入文本的非终结符来检测SQL注入攻击。SQL语法预分析策略对即将执行的SQL语句进行分析,如果发现其结构和预先定义为注入攻击的结构一致就识别为攻击语句。SDriver位于Web服务器和DBMS之间,截获Web服务器提交的SQL语句处理后和执行语句的程序踪迹堆栈一起计算签名用于识别正常和非法语句。利用数据库访问中动态SQL语句具有静态结构而不会被SQL注入的特性,可将静态SQL语句转换为动态语句。DDriver位于应用程序和其下的数据库管理系统之间,获得上层传来的SQL语句后,根据其预设的查询语句ID来判断SQL语句是否合法。CANNID动态挖掘编程者希望的在任何输入下的SQL语句结构,然后和实际执行的SQL语句结构比较来发现攻击。简单删除Web页面SQL查询的属性值,然后和预备先定义的查询比较也可以识别SQL注入。

1.4 现有检测技术的不足

基于简单文本过滤的方法将处理的目标限制在很小的范围,因此存在较大局限性,误检率很高;基于SQL语句分析的检测将分析处理的目标扩大到单条SQL语句,可以提高一些检测的准确性。如果将分析检测的范围进一步扩展,将应用系统连续执行的SQL语句序列作为检测目标,则可以进一步提高SQL注入检测的准确性。

2 语句块摘要树模型

应用系统包括多个功能,每个功能执行时,会向DBMS提交一序列SQL语句。对某一具体的功能的多次执行,一般情况下相应SQL语句只有一些数据上的变化而没有结构上的改变。数据上的变化源自程序逻辑、用户输入和选择的不同等。SQL语句中这些可变的数据可用不定值参数来代替。

定义1(抽象SQL语句):抽象SQL语句指常量被不定值参数代替的SQL语句,不定值参数用?表示。

定义2(SQL语句抽象化):SQL语句抽象化指将SQL语句中的常量替换为不定值参数的过程,用函数abstract(?)表示。

例1:SQL语句sql=select*from login where username=‘bob’,则抽象SQL语句asql=abstract(sql)=select*from login where username=?。

用?表示不定值参数符合数据库访问的许多工业标准,比如ODBC和JDBC中就用?表示延迟绑定参数,这和不定值参数含义一致。

定义3(语句块):语句块是由抽象SQL语句顺序组成的语句序列。

设顺序执行的SQL语句序列对应的抽象SQL语句为asql1到asqln,则语句块asqlb=asql(1,n)。

定义4(语句块摘要):语句块摘要是语句块中各抽象语句摘要的列表,用Digest(·)表示。Digest(asql(1,n))=(Hash(asql1),Hash(asql2),…,Hash(asqln))。

定理1:应用系统的功能可以用语句块的集合来表示,即App={asqlb1,asqlb2,…,asqlbm}。

这是因为从DBMS的角度来看,应用系统通过递交顺序执行的SQL语句序列来实现其功能。这些SQL语句经过抽象化后可得到抽象SQL语句序列,即语句块asqlb。因此应用系统功能func=asqlb=asql(1,n)。又因为应用系统是由各个功能组成,即App={func1,func2,…,funcm},因此App={asqlb1,asqlb2,…,asqlbm}。

定义5(语句块摘要树):语句块摘要树SBDT(Statement Block Digest Tree)是应用系统正常功能的语句块集合中各语句块摘要构成的树结构,该树的生成算法如图3所示。

3 基于SBDT的SQL注入检测

3.1 检测原理

SBDT描述了应用系统正常功能应执行的SQL语句序列的模式。生成了SBDT,也就建立了这种模式。将应用系统正在执行的SQL语句序列和该模式比较,如果不符合该模式就表示检测到SQL注入攻击。

3.2 检测算法

基于SBDT的SQL注入检测算法包括两个步骤:SBDT的建立和以此为基础的检测。

(1)SBDT建立

SBDT的建立可通过学习过程来完成,即在执行正常应用系统功能时,记录下相应SQL语句序列,然后按照图3所示SBDT生成算法生成。

(2)SQL注入检测

执行检测时,根据截获的SQL语句序列计算抽象语句块和语句块摘要待检,然后在SBDT中查找与待检摘要匹配的分支。如果查找失败则检测到SQL注入攻击。

3.3 算法准确性分析

相对于简单文本过滤和单条SQL语句检测,本算法将检测的目标扩展到SQL语句序列,能够处理上下文关系,检测的准确性有所改善。

例如图4所示代码,应用系统的目的是检查用户登录权限(语句1)、获取所有部门信息(语句2)和往操作系统增加用户Alice(语句3)。这是符合逻辑的,但采用简单文本过滤方法将导致语句3被误判,针对单条SQL语句的检测将导致语句2被误判。

在本算法中,图4所示代码块可以作为整体执行,但攻击者发出的单独的语句2或3将被检测为SQL注入。因此本算法既能检测到恶意注入,又不会对应用系统功能带来限制,检测的准确性较其它方法高。

4 实验研究

基于SBDT的SQL注入检测要实时截获SQL语句,解析后计算摘要并在树中查找匹配,因此有必要通过实验研究其可实现性并评估其对系统性能的影响。

4.1 实验环境

为截获SQL语句并进行检测,设计了一个位于应用系统和DBMS之间的中间件来实现,如图5中的SQLID4JDBC所示。SQLID4JDBC是一个JDBC Driver,实现了所有JDBC规范中的接口。在其实现的接口中,绝大多数操作可直接调用下层DBMS的JDBC Driver的相应功能。需要附加处理的接口包括java.sql包中的Statement、Prepared Statement和Callable Statement。在这些接口的涉及SQL语句的方法中可以截获并处理SQL语句。

为测试检测过程对系统性能的影响,专门开发了一个简单Web应用系统。该应用系统包括20个功能,每个功能执行的SQL语句数量不等,多的有50条,少的只有1条。

测试网络环境为1G交换以太网,Intel4核2.4G CPU/4GB Ram的PC服务器,运行Red Hat Linux Enterprise 5.0、Oracle 10g、Weblogic 9.2,采用JDBC连接数据库。

4.2 实验结果与分析

测试结果如表1所示。从表1中可以看出,增加SQL注入检测对系统的性能有一些影响,但仅在3%左右,说明基于语句块摘要树的SQL注入检测性能是可以接受的。

5 结束语

基于SBDT的SQL注入检测将检测目标扩展到SQL语句序列,考虑了SQL语句的上下文关系,克服了简单文本过滤和单条SQL语句检测的局限性,有效减少了误报率,检测结果更为准确。实验表明,该方法对系统性能影响很小,是有效和可行的。由于该方法要获得顺序执行的SQL序列,这在使用数据库连接共享的环境中存在一定困难,需要进一步研究。

摘要：SQL注入具有危害性大而实施简单的特点,目前已经成为危害网络信息安全的主要攻击方法之一。本文提出一个用于SQL注入检测的语句块摘要树模型,定义抽象SQL语句、语句块和反映应用系统功能的语句块摘要树,给出该树的生成算法和基于该树的SQL注入检测算法,将检测纳入到应用系统执行的SQL语句序列上下文中,提高了检测的准确性,降低了误报率。实验表明,基于语句块摘要树模型实现SQL注入检测的中间件对系统性能影响很小,说明了模型的有效性和可行性。

11.sql语句函数 篇十一

ORDER BY的语法如下:

SELECT ”栏位名“

FROM ”表格名“

[WHERE ”条件“]

ORDER BY ”栏位名“ [ASC, DESC];

[ ] 代表WHERE是一定需要的。不过，如果WHERE子句存在的话，它是在ORDER BY子句之前。ASC代表结果会以由小往大的顺序列出，而DESC代表结果会以由大往小的顺序列出。如果两者皆没有被写出的话，那我们就会用ASC。

我们可以照好几个不同的栏位来排顺序。在这个情况下，ORDER BY子句的语法如下(假设有两个栏位)：

ORDER BY ”栏位一“ [ASC, DESC], ”栏位二“ [ASC, DESC]

若我们对这两个栏位都选择由小往大的话，那这个子句就会造成结果是依据 ”栏位一“ 由小往大排。若有好几笔资料 ”栏位一“ 的值相等，那这几笔资料就依据 ”栏位二" 由小往大排，

举例来说，若我们要依照 Sales 栏位的由大往小列出Store_Information表格中的资料，

Store_Information表格

Store_NameSalesTxn_DateLos Angeles150005-Jan-San Diego25007-Jan-1999San Francisco30008-Jan-1999Boston70008-Jan-1999

我们就打入，

SELECT Store_Name, Sales, Txn_Date

FROM Store_Information

ORDER BY Sales DESC;

结果:

Store_NameSalesTxn_DateLos Angeles1500Jan-05-1999Boston700Jan-08-1999San Francisco300Jan-08-1999San Diego250Jan-07-1999

在以上的例子中，我们用栏位名来指定排列顺序的依据。除了栏位名外，我们也可以用栏位的顺序 (依据 SQL 句中的顺序)。在SELECT后的第一个栏位为 1，第二个栏位为 2，以此类推。在上面这个例子中，我们打以下这一句 SQL 可以达到完全一样的效果：

SELECT Store_Name, Sales, Txn_Date

FROM Store_Information

ORDER BY 2 DESC;

Linux实测如下:

12.sql语句函数 篇十二

如何任意调用数据库中的内容呢？先举个例子：大家都知道Dede后台有个频道模型里面有添加单页文档的功能，但如何在首页调用单页文档的内容呢，现在给大家讲下如何使用：

1.首页在后台单页文档管理里添加一个单页文档，内容编辑框输入你要的内容生成。

2.在需要调用单页文档的地方加入SQL万用标签{dede:sql sql=“select body from dede_sgpage where aid=2”}[field:body /]{/dede:sql} 相信熟悉SQL语言的朋友很容易看懂这句含义。意思其实就是选择数据表dede_sgpage 的body字段输入，aid=2这里的2表示你创建单页文档ID数字，你使用时做下相应修改即可。

又如这句SQL标签样例代码

1

2

3

{dede:sql sql=“select content from dede_arctype where id=2”}

[field:contentfunction=cn_substr(Html2Text(@me),600)/]

{/dede:sql}

根据上面的例子，应该很好理解了，这里主要说明一下cn_substr表示截取600个字符也就是300个汉字，

Html2Text代表把含有HTML的字符过滤掉，只显示文本。

其实除了上面的例子外，在Dede系统里面，我可以可以自由使用SQL语句来配合织梦标签进行更多的个性化调用。他们的基本参照格式为：

1

2

3

{dede:sql sql=“select 字段 From 表名称 where 条件语句”}

[field:字段名/]

{/dede:sql}

由上面这种基本格式，我们就可以基本转换出一条调用文档列表的调用标签了，代码为：

1

2

3

{dede:sql sql=“select * From dede_archives limit 10”}

·[field:title/]

{/dede:sql}

大家看到了上面的文档链接的底层模板

13.sql语句函数 篇十三

数据挖掘主要是从大规模数据库的数据中抽取有效的、隐含的、以前未知的、有潜在实用价值的信息。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实,以测试数据作为检验和修正理论的依据,把知识应用到数据中[1]。其中决策树算法是数据挖掘中的一种重要算法,在分类预测方面得到了广泛的应用[2,3,4],它的目的是根据某个新记录的属性,将其分派到预先定义好的若干类中的一个,并为其添加一个字段以标识该记录的类别。决策树算法沿用的是传统的机器学习算法,处理大数据量数据时,存在三点不足:①基于主存,处理的数据量较小;②算法通常需要将数据以文件形式提供,在进行数据挖掘前需要进行数据转换工作;③面对大量数据,没有充分利用数据库技术所具有的对数据操作的优势,文献[5]对该问题进行了研究。本文在深入研究ID3算法的基础上,结合结构化查询语言SQL具有强大的分组、统计功能,提出一种基于SQL语句的ID3改进算法,通过SQL语句直接对保存在数据库中的数据表进行分组查询,计算测试属性的条件熵,并采用C++面向对象语言实现,充分利用了SQL语句的高效性和C++语言的灵活性,高效地实现了大量数据的分类,工程实践中易于实现。

1 基本概念

决策树学习是以样本为基础的归纳学习方法,表现形式类似树结构,在决策树的内部结点进行属性值测试,并根据属性值判断由该结点引出的分支,在决策树的叶结点得到结论。ID3 是Quinlan于1979年提出的著名的决策树算法。ID3算法的基本策略如下:

(1) 树以代表整个训练样本、全部条件属性作为测试属性集的单个结点开始。

(2) 如果样本都在同一个类,则该结点成为树叶,并用该类标号。

(3)否则,计算每个测试属性的信息增益,选取信息增益最大的属性将样本分类。该属性成为该结点创建分支的判定属性。

(4)对判定属性的每个已知值,创建当前结点的子结点,并根据属性值划分样本,同时将父结点的测试属性集移去判定属性,作为各子结点的测试属性集。

(5)算法使用同样的过程,递归地形成每个结点的子结点。

(6)递归生成子结点仅当下列条件之一成立时停止:①当前结点的所有样本属于同一类;②测试属性集为空,使用多数表决的方法将该结点转换为叶结点;③分支在某一个属性值上没有样本,使用多数表决的方法创建一个叶结点。

2 基于SQL语句的ID3算法的实现方法

2.1 数据结构设计

该算法实现涉及两个问题:①树表示方法,②结点表示方法。树采用孩子兄弟表示法存储,设置两个指针,分别指向该结点的第一个孩子和此结点的右兄弟。结点包含测试属性集,样本子集、第一个孩子结点、右兄弟结点,若是叶子,还有类别。其中测试属性集合是在父结点的该属性值基础上与当前判定属性的差集,采用C++ STL中的vector容器存储;样本子集是样本数据表中记录的子集,是将当前结点至根结点所经结点构成的属性名=属性值带入SQL 1 中L参数的查询结果。

2.2 条件熵计算方法

class表示分类属性,计算结点N的测试属性集中某属性c的条件熵tjs:

将数据表中满足N.where 的记录行,按照属性c和分类属性class进行分组统计,即SQL为“select c,class,count(*) from 数据表 where N.where group by c,class order by c,class”,查询结果存入二维数组 r[m][n],m为属性c的取值个数,n为分类属性class取值个数,数组r的每行元素的和存入一维数组s[m]中。计算过程如下:

2.3 递归函数BuildChildNode

基于数据库查询的决策树算法,继承了原ID3算法思路,通过2.2的方法计算测试属性的条件熵。在子树生成过程中,可以采用深度优先和广度优先生成子树的方法实现。递归函数BuildChildNode如下:

输入:存储了测试属性集、记录行筛选条件(无)的根结点pNode。

输出:以pNode为根结点孩子兄弟表示法存储的决策树。

算法描述:

3 算法应用

文献[6]给出了一个可能带有噪音的数据集合。它有四个条件属性:outlook,temperature,humidity,windy。被分成两类,p与n,分别为正例与反例。采用本文提出的算法对该数据集合构造决策树。数据见表1.

决策树构造过程:

①定义决策树的根结点,并初始化。

Node root;

root.attrs={outlook,temperature,humidity,windy}

root.where=NULL;

设参数K表示待测试属性,class表示分类属性,tb_PlayTennis为保存数据集的数据库表名,L为记录筛选条件。三个常用SQL语句如下:

select K,class,count(*) from tb_PlayTennis where L group by K,class order by K,class (SQL 2)

当L为NULL时,SQL 1转变为:

select K,class,count(*) from tb_PlayTennis group by K,class order by K,class (SQL 3)

select * from tb_PlayTennis (SQL 4)

②以root为参数调用递归函数BuildChildNode,即BuildChildNode(& root),

(1) 此时root.where为NULL,将Outlook带入SQL 3中的参数K,将查询结果见表2。

根据2.2的算法,计算得出:H(class,Outlook)=0.552 8

同理,将Temperature、Humidity、Windy分别带入SQL 3中的参数K,依次得出:

H(class,Temperature)=0.917 2,

H(class,Humidity)=0.918 3,

H(class,Windy)=1.00。

②选取Outlook作为分支属性,各个子节点的测试属性集为{temperature,humidity,windy},根据其三个取值sunny、overcast、rain开始生成子节点,按照深度优先的策略构造决策树,

(1)首先生成实例集为将Outlook=' sunny '代入SQL 4中参数L所形成的记录集对应的子结点N2,由于N2的所有记录的class属性值为p,所以标记N2为叶结点,并从递归算法中返回;

(2)同理,当outlook='overcast' 时生成结点N3,各测试属性的条件熵为:

H(class,temperature)=0.444 4,

H(class,humidity)=0.000 0,

H(class,windy)=0.972 8。

选取属性humidity作为分支属性,根据其两个属性值high、normal生成子结点,首先生成实例集为outlook='overcast' and humidity='high'对应的子结点N4,此时class属性值全部为n,从递归函数中返回,然后生成实例集为 outlook='overcast' and humidity='normal' 对应的子结点N5,此时class属性值全部为p,从递归函数中返回;

(3)当outlook='rain' 时,同理生成其子树。这里不再一步一步求解,结果见图1。

4 总结

本文首先介绍了决策树算法的基本概念,针对ID3算法在处理大数据时存在的不足,通过引入数据库查询语句,给出了条件熵计算方法。进而提出ID3算法的一种新的实现方法。并在递归算法中给出了深度优先和广度优先建树方案,解决了ID3算法与数据库继承性差的问题。最后通过实例分析,证明了该算法的正确性。

摘要：ID3算法沿用的是机器学习算法,与数据库集成性差。提出一种基于SQL语句的ID3改进算法。通过SQL语句直接对保存在数据库中的数据表进行分组查询,计算测试属性的条件熵,并给出深度优先和广度优先生成子树的递归算法。实验证明,改进的ID3算法充分利用了SQL的高效性和C++语言的灵活性,降低了算法实现难度,高效实现大量数据的分类。

关键词：ID3,决策树,信息熵,SQL语句

参考文献

[1]李雄飞,李军.数据挖掘与知识发现.北京:高等教育出版社,2003:2—3

[2]王英,刘维亭.决策树算法在电网报警信息处理中的应用.科学技术与工程,2011;11(30):7375—7378

[3]宋晖,张良均.C4.5决策树法在空气质量评价中的应用.科学技术与工程,2011;11(20):4848—4850

[4]丁胜祥,董增川,张莉.基于决策树算法的洪水预报模型.水力发电,2011;37(7):8—12

[5]杨一展,李小平,段霞霞.一种基于数据库查询的改进的决策树算法.计算机工程与应用,2008;44(15):148—150

14.sql语句函数 篇十四

select count(1) from table where ..这句sql语句的作用

。1并不是表示第一个字段，而是表示一个固定值，count(1)和count(2)效果是一样的

15.sql语句函数 篇十五

1. CREATE DATABASE database_name [WITH LOG IN “pathname”] 创建数据库。

database_name：数据库名称。

“pathname”：事务处理日志文件。

创建一database_name.dbs目录，存取权限由GRANT设定，无日志文件就不能使用

BEGIN WORK等事务语句(可用START DATABASE语句来改变)。

可选定当前数据库的日志文件。

如：select dirpath form. systables where tabtype = “L”;

例：create databse customerdb with log in “/usr/john/log/customer.log”;

2. DATABASE databse-name [EXCLUSIVE]选择数据库。

database_name：数据库名称。

EXCLUSIVE：独占状态。

存取当前目录和DBPATH中指定的目录下的数据库，事务中处理过程中不要使用此语句。

例：dtabase customerdb;

3.CLOSE DATABASE

关闭当前数据库。

database_name：数据库名称。

此语句之后，只有下列语句合法：

CREATE DATABASE; DATABASE; DROP DATABSE; ROLLFORWARD DATABASE;

删除数据库前必须使用此语句。

例：close database;

4.DROP DATABASE database_name 删除指定数据库。

database_name：数据库名称。

用户是DBA或所有表的拥有者;删除所有文件，但不包括数据库目录;不允许删除当前数据库(须先关闭当前数据库);事务中处理过程中不能使用此语句，通过ROLLBACK WORK 也不可将数据库恢复。

例：drop databse customerdb;

5.CREATE [TEMP] TABLE table-name (column_name datatype [NOT NULL], …) [IN “pathname”] 创建表或临时表。

table-name ：表名称。

column_name：字段名称。

data-type：字段数据类型。

path-name：指定表的存放位置

TEMP用于指定建立临时表;表名要唯一，字段要唯一;有CONNECT权限的用户可建立临时表;创建的表缺省允许CONNECT用户存取，但不可以ALTER。

例：create table user

( c0 serial not null, c1 char (10),

c2 char(2),

c3 smallint,

c4 decimal(6,3),

c5 date

) in “usr/john/customer.dbs/user;

6.ALTER TABLEALTER TABLE table-name

{ADD (newcol_name newcol_type [BEFORE oldcol_name], …) | DROP (oldcol_name, …) | MODIFY (oldcol_name newcol_type [NOT NULL], … )}, … 修改表结构。

table-name：表名称。

newcol_name：新字段名称

newcol_type：新字段类型

oldcol_name：老字段名称

可以使用单个或多个ADD子句、DROP子句、MODIFY子句，但某个字句失败，操作即中止;原字段是NULL，不允许MODIFY为NOT NULL，除非所有NULL字段中均非空，反之可以;ALTER使用者是表的拥有者或拥有DBA权限，或被授权;事务中处理过程中不要使用此语句，

例：alter table user

add ( c6 char(20) before c5);

7.RENAME TABLE oldname TO newname修改表名。

oldname：原名称。

newname：新名称。

RENAME使用者是表的拥有者或拥有DBA权限，或被授权;事务中处理过程中不要使用此语句。

例：rename user to bbb;

8.DROP TABLE table-name 删除表。

table-name：表名称。

删除表意味着删除其中所有数据、各字段上的索引及对表的赋权、视图等;用户不能删除任何系统目录表;语句使用者是表拥有者或拥有DBA权限，事务中处理过程中不要使用此语句。

9.RENAME COLUMN table.oldcolumn， TO newcolumn修改字段名。

table.oldcolumn：表名及原字段名称

newcolumn：新字段名称。

语句使用者是表的拥有者或拥有DBA权限或有ALTER权限的用户，事务中处理过程中不要使用此语句。

例：rename column user.c6 to c7;

10. CREATE VIEW view-name column-listCREATE VIEW view-name column-list AS select_statement [WITH CHECK OPTION] 创建视图。

view-name：视图名称。

column-list：字段列表。

select_statement：SELECT语句。

以下语句不使用视图：ALTER TABLE，DROP INDEX，ALTER INDEX，LOCK TABLE，CREATE INDEX， RENAME TABLE;视图将延用基表的字段名，对表达式等虚字段和多表间字段重名必须指明标识其字段名;若对视图中某些字段命名，则所有字段都必须命名;视图中数据类型延用基表中的数据类型，虚字段起诀于表达式;不能使用ORDER BY和UNION子句;对视图中所有的字段要有SELECT权限;事务中处理过程中使用此语句，即使事务回滚，视图也将建立，不能恢复。

例：create view v_user as select * from user where c1 = “B1”;

11. DROP VIEW view-name 删除视图。

view-name：视图名称。

用户可删除自己建立的视图;视图的后代视图也被删除;事务中处理中不要使用此语句。

例：drop view v_user;

12. CREATE INDEXCREATE [UNIQUE/DISTINCT] [CLUSTER] INDEX index_name ON table_name

([column_name ASC/DESC],…) 创建索引。

index_name：索引名称。

table_name：表名称。

column_name：字段名称。

UNIQUE/DISTINCT：唯一索引。

CLUSTER：使表的物理存放顺序按索引排列。

ASC/DESC：升序或降序，缺省升序。

语句执行时，将表的状态置为EXCLUSIVE;复合索引最多包含8个字段，所有字段长度和不得大于120字节;事务中处理过程中使用此语句，即使事务回滚，索引将建立，不能恢复。

例：create cluster index ix_user on user(c5);

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16.sql语句函数 篇十六

一、预算指标系统中预算分配、调整、执行及结余结转审计

1、年初预算分配情况

(1) 审计思路:在“指标来源”表中查询明细摘要中含有“年初预算”的记录, 与报人大批准数、财政报表决算数相比较, 检查年初预算分配情况以及验证财政决算报表数据的正确性;是否存在预留预算指标未按规定报经人大批准、没有按照人大批准的预算及时、足额向各部门批复、部分资金没有批复落实到具体部门和项目而是在年度执行中通过追加的方式再进行分配等问题。

(2) SQL语句实现。

Select[bh]as文号, [mxzy]as明细摘要, [ysje]as预算金额From业务_指标来源WHERE[mxzy]LIKE'年初预算%'

2、调整预算情况

(1) 审计思路:查询“指标来源”表中明细摘要中含有“追加”的记录, 得出该年度追加数, 与报经人大批准的追加预算数进行比较, 判断有无未经人大批准的支出金额。另外, 计算当年追加支出预算数为占年初预算金额比例, 是否存在预算执行中调整预算金额较大、年初预算编制不够科学的问题。

(2) SQL语句实现。

Select[bh]as文号, [mxzy]as明细摘要, [ysje]as预算金额From业务_指标来源WHERE mxzy LIKE'%追加%OR mxzy LIKE'追加%'OR mxzy LIKE'%追加'

3、预算执行情况审计

(1) 审计思路:一是上级专项拨款的使用情况。分别查询“指标来源”表和“指标通知单明细”表中上级专项补助情况, 并进行核对, 看当年上级专款是否全部拨出, 将当年未拨出项目款项及未全部拨出项目款项与“上级专项资金结转下年”表中明细再进行核对, 无结转下年支出的款项则说明已被挪用或调剂使用。二是专项拨款配套资金落实情况。根据“指标来源”表查询出上级专项资金明细, 查找相关指标文件及涉及的农财科、企业科财务帐, 看需要该市配套资金的项目是否将配套资金落实并支付到位。

(2) SQL语句实现。

第一, 上级专项拨款的使用情况。

第一步:Select[bh]AS文号, sum (ysje) AS金额INTO来源中上级专项资金From业务_指标来源group by[bh]

HAVING bh LIKE'苏%'OR bh LIKE'常%'

第二步:Select[tzsbh]AS通知单文号, sum ([hds]) AS金额INTO通知单拨出上级专项资金From业务_指标通知单明细group by[tzsbh]

HAVING tzsbh LIKE'苏%'OR tzsbh LIKE'常%'

第三步:Select a.[文号], a.金额, b.[金额]INTO来源中上级专项当年未拨资金From[来源中上级专项资金]a left Join[通知单拨出上级专项资金]b On b.[通知单文号]=a.[文号where b.[金额]is null or a.金额<>b.[金额]

第四步:Select a.[文号], a.[来源中上级专项资金_金额], a[通知单拨出上级专项资金_金额], b.[je]as上级专项资金结转下年_金额INTO上级专项未拨付到位资金From[来源中上级专项当年未拨资金]a left Join[业务_上级专项资金结转下年]b On a.[文号]=b.[wh]where b.[je]is null or a.[来源中上级专项资金_金额]<>b.[je]

第二, 专项拨款配套资金落实情况。

Select[mxzy]as明细摘要, [ysje]as预算金额From业务_指标来源WHERE bh LIKE'苏%'OR bh LIKE'常%'

4、预算结余及结转情况审计

(1) 审计思路:由“指标来源”、“指标通知单明细”表分析净结余及当年应拨未拨上级专款金额, 是否存在当年上级专项拨款滞留财政部门, 未及时拨付有关单位的问题;应拨未拨金额减去上级专项补助结转下年支出金额是否存在差额, 差额可能是上级专项补助用于平衡预算金额。

(2) SQL语句实现。

第一步:Select SUM (ysje) as指标来源合计From业务_指标来源

第二步:Select SUM (hds) as指标通知单拨款合计From业务_指标通知单明细

第三步:Select SUM (ysje) as指标来源中上级专项资金From业务_指标来源WHERE bh LIKE'苏%'OR bh LIKE'常%'

第四步:Select SUM (hds) as指标通知单中拨出上级专项资金from业务_指标通知单明细WHERE tzsbh LIKE'苏%'OR tzsbh LIKE'常%'

第五步:Select sum (je) as上级专项结转下年支出From业务_上级专项资金结转下年

第六步:Select*From业务_指标来源WHERE mxzy LIKE'上年结转%'

二、国库集中支付系统审计

1、国库拨款计划执行情况审计

通过审计, 促进财政正确反映预算结余, 减少预算单位沉淀财政资金, 有利于增加财政库款结余、调度和运作财政资金。

(1) 审计思路:根据当年预算指标执行进度及情况分析当年一般预算支出进度情况, 发现年末预算支出比例较大, 于是想查清年末预算支出的项目内容及资金去向, 是否存在年末突击拨款而专项资金未形成实际支出的现象, 因此, 将年末由国库集中支付实拨至财政局各业务处上的预算支出查询出来, 与国库处市级财政储备、预算列支账 (原预算外资金账) 、农业处账、企业处账核对, 年末应下拨企业或部门的专项资金是否挂暂存款, 并汇总各业务处账面滞留资金余额。按查询记录与各业务处账面核对, 拨至各业务处的专项资金是否挂暂存款未及时下拨使用, 影响了资金的使用效果。

(2) SQL语句实现。

select预算月份, 编号, a.单位代码, b.单位名称, 日期, 收款人名称, 金额合计, 说明into年末预算内实拨至各业务处账上资金from业务_拨款凭证a inner join业务_系统单位表b on a.单位代码=b.单位代码where编号like'%实%'and (单位名称like'%常州市财政%'or单位名称like'%常州市%非税%') and str (预算月份) >10 order by预算月份

2、国库资金支付管理方式执行情况审计

检查有无按照国库集中支付制度规定方式管理, 以促进提高财政监管力度, 提高财政资金使用效率。

(1) 审计思路:第一, 检查直接支付、授权支付等支出金额及占比情况, 分析支付结构的合理性。第二, 从拨款凭证表中查询生成“授权支付中提取备用金表”, 筛选大额提现单位, 分析落实大额提现原因。第三, 将拨款凭证中从零余额账户划单位基本户的记录检索出来, 包括:直接支付从财政零余额账户划单位基本户和授权支付中从单位零余额账户划单位基本户两种情况, 并分析确定疑点单位, 延伸审计单位划入基本户资金真实使用情况。

(2) SQL语句实现。

第一, 直接支付、授权支付情况。

第一步:按国库集中支付类别分类检索直接支付的记录生成“财政直接拨付”新表。

select bh, jehj into财政直接拨付from业务_拨款凭证where编号like'%直%'

第二步:汇总“财政直接拨付”表中支付的发生金额和拨付笔数, 再计算直接支付占总支付额的比例。

select count (*) as财政直接拨付笔数, sum (jehj) as直接拨付金额合计from财政直接拨付

第二, 备用金提取情况。

第一步:先从拨款凭证表中查询生成“授权支付中提取用金表”, 汇总授权支付中提取备用金总额, 从而计算提取备金总额占授权支付总额的比例。

select*into授权支付中提取备用金from[业务_源拨款凭证]where编号like'%授%'and说明like'%备用%order by金额合计desc

select sum (金额合计) as提备用金总额from授权支付提取备用金

第二步:检索汇总新表“授权支付中提取备用金表”中单笔提现5万元以上合计金额。

select sum (金额合计) as金额合计from[授权支付中提取备用金]where str (金额合计) >50000

第三, 财政资金从零余额账户划入单位基本户情况。

第一步:从拨款凭证表中查询生成“授权支付中从单位零余额帐号划单位基本户”表并汇总划款金额。

select*into授权支付中从单位零余额帐号划单位基本户from业务_拨款凭证where收款人标识='1'and支付类型代码='0202'order by金额合计desc

select sum (金额合计) from业务_拨款凭证where收款人标识s='1'and支付类型代码='0202'

第二步:从拨款凭证表中查询生成“直接支付中从财政零余额帐号划单位基本户”表并汇总划款金额。

select*into直接支付中从财政零余额帐号划单位基本户from业务_拨款凭证where收款人标识='1'and支付类型代码='0201'order by金额合计desc

select sum (金额合计) from业务_拨款凭证where收款人标识s='1'and支付类型代码='0201'

3、公务卡执行情况审计

促进公务卡使用管理, 进一步扩大公务卡支付范围和比例, 规范公务卡使用, 使财政部门对日常公用支出实时监控, 保障财政资金安全使用。

(1) 审计思路:首先通过查询两年使用公务卡实际报销金额的对比分析近两年来公务卡的使用趋势, 然后再根据《某市市级预算单位公务卡结算财务管理暂行办法》具体分析公务卡结算制度执行情况, 是否存在较大数额的一些未使用公务卡结算的公务支出, 分析延伸审计有疑点的大额支出。

(2) SQL语句实现。

第一, 查询近两年全市市级预算单位公务卡实际报销金额同期数据并进行对比, 分析变化趋势。

select sum (金额合计) as公务卡报销金额from业务_拨款凭证where编号like'%授%'and结算代码='71'

第二, 查询未使用公务卡结算的一些公务支出情况, 如全年预算单位差旅费金额、会议费金额、餐费招待费住宿及食品金额等情况。以差旅费查询为例, 其他SQL查询语句相似。

第一步:select*into差旅费支出记录from业务_拨款凭证where编号like'%授%'and说明like'%差旅%'

第二步:select*into差旅费支付未使用公务卡记录from差旅费支出记录where结算代码<>'71'

第三步:select sum (金额合计) as未使用公务卡合计金额from差旅费支付未使用公务卡记录

参考文献

[1]马茹:关于预算执行审计的几点思考[J].现代审计与经济, 2012 (4) .

[2]李顺国:深化部门预算执行审计当好公共财政卫士[J].审计月刊, 2013 (3) .

[3]郑向军:行政事业单位国库集中支付存在的问题及对策研究[J].中国总会计师, 2013 (3) .