下面示例中，查询的数据表参考这一篇的Person表。
一、限制返回的行数
1、Sql Server
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1
2
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SELECT TOP 10 Id,FirstName, LastName
FROM Person
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2、Oracle
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1
2
3
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SELECT Id,FirstName, LastName
FROM Person
WHERE ROWNUM<=10
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3、DB2
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1
2
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SELECT Id,FirstName, LastName
FROM Person FETCH FIRST 10 ROWS ONLY
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4、MySql
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1
2
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SELECT Id,FirstName, LastName
FROM Person LIMIT 10
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5、PostgreSQL
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1
2
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SELECT Id,FirstName, LastName
FROM Person LIMIT 10
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小结：查询语句都很基础，MySql和PostgreSQL的写法是相同的，可以看到各个DBMS的sql书写可读性都不错，用户（开发者）使用体验很重要。
二、按特定格式查询日期（Sql Server版）
实际开发中通常都直接查询结果，然后用编程语言进行日期格式输出（如C#、Java等），但是数据库同样也提供了这种转换处理能力，下面整理一下Sql Server的常用时间格式查询和对应输出结果：
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SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 0)-- 10 17 2010 4:51PM
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 1)-- 10/17/10
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 2)-- 10.10.17
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 3)-- 17/10/10
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 4)-- 17.10.10
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 5)-- 17-10-10
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 6)-- 17 10 10
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 7)-- 10 17, 10
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 8)-- 16:52:13
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 9)-- 10 17 2010 4:52:13:960PM
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 10)-- 10-17-10
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 11)-- 10/10/17
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 12)-- 101017
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 13)-- 17 10 2010 16:53:39:403
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 14)-- 16:53:39:403
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 20)-- 2010-10-17 16:53:39
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 21)-- 2010-10-17 16:54:55.100
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 22)-- 10/17/10 4:54:55 PM
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 24)-- 16:54:55
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 25)-- 2010-10-17 16:54:55.100
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 100)-- 10 17 2010 4:54PM
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 101)-- 10/17/2010
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 102)-- 2010.10.17
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 103)-- 17/10/2010
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 104)-- 17.10.2010
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 105)-- 17-10-2010
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 106)-- 17 10 2010
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 107)-- 10 17, 2010
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 108)-- 16:56:36
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 109)-- 10 17 2010 4:56:36:370PM
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 110)-- 10-17-2010
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 111)-- 2010/10/17
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 112)-- 20101017
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 113)-- 17 10 2010 16:57:51:713
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 114)-- 16:59:19:640
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 120)-- 2010-10-17 16:59:19
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 121)-- 2010-10-17 16:59:19.640
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 126)-- 2010-10-17T16:59:19.640
SELECT CONVERT(VARCHAR(100), GETDATE(), 130)-- 10 ?? ?????? 1431 4:59:19:640PM
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小结：ms真够贴心的，还有哪种格式它没有帮我们实现呢？
三、从表中随机返回n条记录
1、Sql Server
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3
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SELECT TOP 10 Id, FirstName, LastName
FROM Person (NOLOCK)
ORDER BY NEWID()
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2、Oracle
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1
2
3
4
5
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SELECT Id, FirstName, LastName FROM(
SELECT Id, FirstName, LastName FROM Person
ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE()
)
WHERE ROWNUM<=10
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3、DB2
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1
2
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SELECT Id, FirstName, LastName FROM Person
ORDER BY RAND() FETCH FIRST 10 ROWS ONLY
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4、MySql
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1
2
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SELECT Id, FirstName, LastName FROM Person
ORDER BY RAND() LIMIT 10
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5、PostgreSQL
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1
2
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SELECT Id, FirstName, LastName FROM Person
ORDER BY RANDOM() LIMIT 10
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小结：
（1）、对比各数据库产品（DBMS）的sql查询书写方式，可以发现它们的相似之处都需要使用ORDER BY 子句对行进行随机排序，而随机函数都使用各自的内置函数。好玩的地方在于，虽然各个DBMS的随机函数有相似或相同的地方，但是没有一个查询是相同的。
（2）、Oracle的查询方式相比其他稍显啰嗦，可读性稍差，但是可以看出它的思路，理解它的实现原理，对开发者是很有益的。
四、将空值转换为实际值
通常情况下，我们通过case when可以实现空值到实际值的转换：
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SELECT TOP 10
Id,
FirstName,
CASE
WHEN LastName IS NULL THEN
''
ELSE LastName
END AS LastName
FROM
Person (NOLOCK)
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但是，更简洁的写法是使用COALESCE函数：
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SELECT TOP 10
Id,
FirstName,
COALESCE(LastName,
''
) AS LastName
FROM
Person (NOLOCK)
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最后，在开发中写出简洁高效的sql语句一直是我孜孜追求的目标，每次碰到动辄上百乃至上千行的sql语句或者存储过程需要维护就头疼不已，尤其是那些业务逻辑比较复杂的，不知道大家在开发中有没有过这种经历。如何规避复杂的sql语句和存储过程开发易维护的系统，不知道您有什么看法或者好的解决方案？欢迎讨论。
本文转自JeffWong博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/jeffwongishandsome/archive/2010/10/17/1853696.html，如需转载请自行联系原作者
