SAS中的SQL语句完全教程之一
sas sql count 条件
sas sql count 条件SAS和SQL是两种常用的数据分析工具，它们可以帮助我们对大量的数据进行处理和分析。
在使用这两种工具时，我们经常会用到count 函数和条件语句，下面就来详细介绍一下这些内容。
首先，count函数是用来统计数据中某个字段的数量的。
在SAS中，我们可以使用proc sql语句来进行统计。
例如，我们要统计某个表中某个字段的数量，可以使用以下语句：proc sql;select count(字段名) from 表名;quit;在SQL中，我们可以使用select语句来进行统计。
例如，我们要统计某个表中某个字段的数量，可以使用以下语句：select count(字段名) from 表名;其次，条件语句是用来筛选数据的。
在SAS中，我们可以使用where 语句来进行筛选。
例如，我们要筛选某个表中某个字段的值等于某个特定值的数据，可以使用以下语句：proc sql;select * from 表名 where 字段名=特定值;quit;在SQL中，我们可以使用where语句来进行筛选。
例如，我们要筛选某个表中某个字段的值等于某个特定值的数据，可以使用以下语句：select * from 表名 where 字段名=特定值;最后，我们可以将count函数和条件语句结合起来使用。
例如，我们要统计某个表中某个字段的值等于某个特定值的数据的数量，可以使用以下语句：proc sql;select count(字段名) from 表名 where 字段名=特定值;quit;select count(字段名) from 表名 where 字段名=特定值;总之，count函数和条件语句是SAS和SQL中非常常用的功能，它们可以帮助我们更加方便地进行数据分析和处理。
在使用这些功能时，我们需要注意语法的正确性和逻辑的合理性，以确保我们得到的结果是准确的。
SAS中用到的SQL语法及结构
SAS中用到的SQL语法及结构在SAS中使用SQL语言，可以对数据进行查询、插入、更新和删除等操作。
以下是SAS中常用的SQL语法及结构的详细介绍。
1.SELECT语句：用于查询数据表中的数据。
SELECT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE condition;示例：SELECT*FROM employeesWHERE department = 'HR';2.INSERTINTO语句：用于向数据表中插入新的记录。
INSERT INTO table_name (column1, column2, ...)VALUES (value1, value2, ...);示例：INSERT INTO employees (name, age, department)VALUES ('John Smith', 35, 'Finance');3.UPDATE语句：用于更新数据表中的记录。
UPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition;示例：UPDATE employeesSET department = 'IT'WHERE name = 'John Smith';4.DELETE语句：用于从数据表中删除记录。
DELETE FROM table_nameWHERE condition;示例：DELETE FROM employeesWHERE age > 50;5.DISTINCT关键字：用于查询唯一的记录。
SELECT DISTINCT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE condition;示例：SELECT DISTINCT departmentFROM employees;6.ORDERBY关键字：用于对查询结果进行排序。
SAS中的SQL语句大全
S A S中的S Q L语句大全 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020SAS中的SQL语句完全教程之一：SQL简介与基本查询功能本系列全部内容主要以《SQL Processing with the SAS System (Course Notes)》为主进行讲解，本书是在网上下载下来的，但忘了是在哪个网上下的，故不能提供下载链接了，需要的话可以发邮件向我索取，我定期邮给大家，最后声明一下所有资料仅用于学习，不得用于商业目的，否则后果自负。
1 SQL过程步介绍SQL过程步可以实现下列功能：查询SAS数据集、从SAS数据集中生成报表、以不同方式实现数据集合并、创建或删除SAS数据集、视图、索引等、更新已存在的数据集、使得SAS系统可以使用SQL语句、可以和SAS的数据步进行替换使用。
注意，SQL过程步并不是用来代替SAS数据步，也不是一个客户化的报表工具，而是数据处理用到的查询工具。
SQL过程步的特征SQL过程步并不需要对每一个查询进行重复、每条语句都是单独处理、不需要print过程步就能打印出查询结果、也不用sort过程步进行排序、不需要run、要quit来结束SQL 过程步SQL过程步语句SELECT：查询数据表中的数据ALTER：增加、删除或修改数据表的列CREATE：创建一个数据表DELETE：删除数据表中的列DESCRIBE：列出数据表的属性DROP：删除数据表、视图或索引INSERT：对数据表插入数据RESET：没用过，不知道什么意思SELECT：选择列进行打印UPDATE：对已存在的数据集的列的值进行修改2 SQL基本查询功能SELECT语句基本语法介绍SELECT <DISTINCT> object-item <, ...object-item> FROM from-list<WHERE sql-expression><GROUP BY group-by-item <, ... group-by-item>> <HAVING sql-expression><ORDER BY order-by-item <, ... order-by-item>>;这里SELECT：指定被选择的列FROM：指定被查询的表名WHERE：子数据集的条件GROUP BY：将数据集通过group进行分类HAVING：根据GROUP BY的变量得到数据子集ORDER BY：对数据集进行排序SELECT语句的特征选择满足条件的数据、数据分组、对数据进行排序、对数据指定格式、一次最多查询32个表。
sas sql中 常用函数
sas sql中常用函数SAS SQL中常用函数在SAS中，SQL是一种用于管理和操作关系数据库的语言。
通过使用SAS SQL，可以对数据进行查询、筛选、排序、汇总等操作，以便更好地理解数据以及满足需求。
在SAS SQL中，函数是非常重要的一部分，它们可以对数据进行处理，提取有用信息，并进行计算和转换。
本文将介绍SAS SQL中常用函数，并逐步进行详细讲解。
1. COUNT函数：COUNT函数用于统计某个列中非空值的个数。
语法如下：COUNT(column_name)其中，column_name表示要进行统计的列名。
COUNT函数返回一个表示计数结果的整数值。
2. SUM函数：SUM函数用于计算某个列的数值总和。
语法如下：SUM(column_name)其中，column_name表示要进行计算的列名。
SUM函数返回一个表示总和结果的数值。
3. AVG函数：AVG函数用于计算某个列的数值平均值。
语法如下：AVG(column_name)其中，column_name表示要进行计算的列名。
AVG函数返回一个表示平均值结果的数值。
4. MAX函数：MAX函数用于找出某个列中的最大值。
语法如下：MAX(column_name)其中，column_name表示要进行查找的列名。
MAX函数返回一个表示最大值结果的数值。
5. MIN函数：MIN函数用于找出某个列中的最小值。
语法如下：MIN(column_name)其中，column_name表示要进行查找的列名。
MIN函数返回一个表示最小值结果的数值。
6. CONCAT函数：CONCAT函数用于将多个字符串连接在一起。
语法如下：CONCAT(string1, string2, ...)其中，string1、string2等参数表示要进行连接的字符串。
CONCAT函数返回一个表示连接结果的字符串。
7. SUBSTRING函数：SUBSTRING函数用于提取某个字符串的部分内容。
sql中as用法 -回复
sql中as用法-回复SQL中的AS用法在SQL语言中，AS是一个非常常见且重要的关键词。
它在查询过程中起着举足轻重的作用，用于为查询结果中的列或表达式指定别名。
本文将详细介绍AS的用法，并逐步回答相关问题。
一、AS的基本用法在SQL中，AS的基本用法是通过在查询语句中使用AS关键词来为列或表达式指定别名。
通过指定别名，可以让查询结果更加易读且易于理解。
下面是一个简单的示例：SELECT column_name AS alias_name FROM table_name;在上述示例中，column_name是要查询的列名，alias_name是为该列指定的别名。
使用AS关键词可以让我们在查询结果中看到alias_name 而不是column_name。
二、为列指定别名为列指定别名是AS的常见用法之一。
它可以通过以下几种方式实现：1.使用基本别名使用基本别名是最常见的方式之一，它仅仅是为列名指定一个新的名字。
下面是一个示例：SELECT first_name AS name FROM employees;在上述示例中，将查询employees表中的first_name列，并将其指定为name列的别名。
在查询结果中，我们将看到name列而不是first_name列。
2.使用多个列的别名有时候，我们希望将多个列合并在一起并为该组合指定一个别名。
这可以通过使用表达式和AS关键词来实现。
下面是一个示例：SELECT first_name ' ' last_name AS full_name FROM employees;在上述示例中，使用运算符将first_name、空格和last_name三个列连接在一起，并将该组合指定为full_name列的别名。
在查询结果中，我们将看到full_name列，它包含了员工的完整姓名。
三、为表达式指定别名除了为列指定别名外，我们还可以为表达式指定别名。
表达式可以是一种组合并计算列或常量的方式，以生成一个新的结果列。
应用SAS中的SQL语句进行数据合并 (1)
应用SAS中的SQL语句进行数据合并1 连接joins分为内连接inner joins和外连接outer joins内连接：仅返回匹配的数据，最多可以有32个表同时进行内连接外连接：返回所有匹配的数据和非匹配的数据，一次只能有两个表或视图进行外连接迪卡尔积：返回表内所有可能的匹配情况。
例如表A有10*20的数据，表B有30*40的数据，则两个表的迪卡尔积有（10+30）*（20+40）=40*60的数据我们先建立两个数据集：data march;input flight $3. +5 date date7. +3 depart time5. +2 orig $3.+3 dest $3. +7 miles +6 boarded +6 capacity;format date date7. depart time5.;informat date date7. depart time5.;cards;219 01MAR94 9:31 LGA LON 3442 198 250622 01MAR94 12:19 LGA FRA 3857 207 250132 01MAR94 15:35 LGA YYZ 366 115 178271 01MAR94 13:17 LGA PAR 3635 138 250302 01MAR94 20:22 LGA WAS 229 105 180114 02MAR94 7:10 LGA LAX 2475 119 210202 02MAR94 10:43 LGA ORD 740 120 210219 02MAR94 9:31 LGA LON 3442 147 250132 02MAR94 15:35 LGA YYZ 366 106 178202 03MAR94 10:43 LGA ORD 740 118 210219 03MAR94 9:31 LGA LON 3442 197 250622 03MAR94 12:19 LGA FRA 3857 180 250271 03MAR94 13:17 LGA PAR 3635 147 250202 04MAR94 10:43 LGA ORD 740 148 210219 04MAR94 9:31 LGA LON 3442 232 250622 04MAR94 12:19 LGA FRA 3857 137 250132 04MAR94 15:35 LGA YYZ 366 117 178271 04MAR94 13:17 LGA PAR 3635 146 250302 04MAR94 20:22 LGA WAS 229 115 180114 05MAR94 7:10 LGA LAX 2475 117 210202 05MAR94 10:43 LGA ORD 740 104 210219 05MAR94 9:31 LGA LON 3442 160 250622 05MAR94 12:19 LGA FRA 3857 185 250132 05MAR94 15:35 LGA YYZ 366 157 178271 05MAR94 13:17 LGA PAR 3635 177 250114 06MAR94 7:10 LGA LAX 2475 128 210202 06MAR94 10:43 LGA ORD 740 115 210219 06MAR94 9:31 LGA LON 3442 163 250132 06MAR94 15:35 LGA YYZ 366 150 178302 06MAR94 20:22 LGA WAS 229 66 180114 07MAR94 7:10 LGA LAX 2475 160 210132 07MAR94 15:35 LGA YYZ 366 164 178271 07MAR94 13:17 LGA PAR 3635 155 250302 07MAR94 20:22 LGA WAS 229 135 180;run;data delay;input flight $3. +5 date date7. +2 orig $3. +3 dest $3. +3delaycat $15. +2 destype $15. +8 delay;informat date date7.;format date date7.;cards;114 01MAR94 LGA LAX 1-10 Minutes Domestic 8 202 01MAR94 LGA ORD No Delay Domestic -5 622 01MAR94 LGA FRA No Delay International -5 132 01MAR94 LGA YYZ 11+ Minutes International 14 302 01MAR94 LGA WAS No Delay Domestic -2 114 02MAR94 LGA LAX No Delay Domestic 0 202 02MAR94 LGA ORD 1-10 Minutes Domestic 5 219 02MAR94 LGA LON 11+ Minutes International 18 622 02MAR94 LGA FRA No Delay International 0 132 02MAR94 LGA YYZ 1-10 Minutes International 5 271 02MAR94 LGA PAR 1-10 Minutes International 4 302 02MAR94 LGA WAS No Delay Domestic 0 114 03MAR94 LGA LAX No Delay Domestic -1 202 03MAR94 LGA ORD No Delay Domestic -1 219 03MAR94 LGA LON 1-10 Minutes International 4 622 03MAR94 LGA FRA No Delay International -2 132 03MAR94 LGA YYZ 1-10 Minutes International 6 271 03MAR94 LGA PAR 1-10 Minutes International 2 302 03MAR94 LGA WAS 1-10 Minutes Domestic 5 114 05MAR94 LGA LAX No Delay Domestic -2 202 06MAR94 LGA ORD No Delay Domestic -3 219 06MAR94 LGA LON 11+ Minutes International 27 132 06MAR94 LGA YYZ 1-10 Minutes International 7 302 06MAR94 LGA WAS 1-10 Minutes Domestic 1 622 07MAR94 LGA FRA 11+ Minutes International 21 132 07MAR94 LGA YYZ No Delay International -2 271 07MAR94 LGA PAR 1-10 Minutes International 4 302 07MAR94 LGA WAS No Delay Domestic 0 ;run;1.1 内连接proc sql;create table innerjoins asselect a.*,b.*from March a,Delay bwhere a.flight=b.flight and a.date=b.date;quit;1.2 外连接1.2.1 左连接left joinproc sql;create table leftjoins asselect *from March aleft join Delay bon a.flight=b.flight and a.date=b.date;quit;1.2.2 右连接right joinproc sql;create table rightjoins asselect *from March aright join Delay bon a.flight=b.flight and a.date=b.date;quit;1.2.3 全连接full joinproc sql;create table fulljoins asselect *from March afull join Delay bon a.flight=b.flight and a.date=b.date;quit;1.3 迪卡尔积proc sql;create table cartesian asselect a.*,b.*from March a,Delay b;quit;这里再大概说明一下内外连接的实现的基本原理：首先生成两个数据表的迪卡尔积，然后再根据where语句来选择符合条件的数据作为输出结果。
proc sql的case when的用法
proc sql的case when的用法（实用版）目录1.Proc sql 介绍2.Case when 的语法3.Case when 的应用实例4.结论正文【1.Proc sql 介绍】Proc sql 是 SAS（Statistical Analysis System）编程语言中的一种过程，主要用于执行 SQL（结构化查询语言）语句。
在 SAS 中，proc sql 过程允许用户在 SAS 数据集中执行 SQL 查询和操作，以便对数据进行处理和分析。
【2.Case when 的语法】Case when 是 SQL 中的一种条件表达式，主要用于根据特定条件对查询结果进行分组或计算。
其基本语法如下：```CASEWHEN condition1 THEN result1WHEN condition2 THEN result2...ELSE resultNEND```其中，condition1、condition2 等为条件，result1、result2 等为对应的结果。
CASE WHEN 语句会根据给定条件返回相应的结果。
【3.Case when 的应用实例】假设我们有一个名为“salaries”的 SAS 数据集，其中包含员工的工资信息。
现在，我们希望根据员工的部门计算每个部门的平均工资，并输出工资高于 50000 的所有员工。
以下是使用 Case when 的 SQL 语句：```sqlproc sql;select department,case when salary > 50000 then 1 else 0 end as flag from salariesgroup by department;quit;```上述 SQL 语句首先使用 CASE WHEN 语句为每个部门创建一个名为“flag”的新变量，然后根据工资是否高于 50000 计算相应的结果。
最后，根据部门对数据进行分组，并输出每个部门的平均工资和“flag”变量。
sas sql update语句
sas sql update语句一、概述在SAS中，SQL是一种强大的查询语言，它可以用于从数据集中检索、更新、插入和删除数据。
在SQL中，UPDATE语句用于修改数据集中的现有记录。
本文将介绍SAS中SQL UPDATE语句的用法和相关注意事项。
二、UPDATE语句的基本语法UPDATE语句的基本语法如下：```UPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition;```其中，table_name是要更新的数据集的名称，column1、column2等是要更新的列名，value1、value2等是要更新的值，condition是UPDATE操作的条件。
三、使用UPDATE语句更新数据集在SAS中，我们可以使用SQL UPDATE语句来更新数据集中的记录。
下面通过一个示例来说明UPDATE语句的使用方法。
假设我们有一个名为student的数据集，其中包含学生的尊称、芳龄和成绩。
现在我们需要将某个学生的尊称由“张三”修改为“李四”，芳龄由18修改为20。
可以使用以下UPDATE语句来实现：```sqlUPDATE studentSET 尊称 = '李四', 芳龄 = 20WHERE 尊称 = '张三';```以上UPDATE语句将会在student数据集中将尊称为“张三”的记录更新为尊称“李四”、芳龄为20的记录。
四、UPDATE语句操作注意事项在使用UPDATE语句时，需要注意以下几点：1. 确保更新条件准确无误。
在UPDATE语句中，WHERE子句用于指定更新操作的条件，必须确保条件能够准确地定位到要更新的记录，否则可能会修改错误的数据。
2. 更新前备份数据。
在进行大规模更新操作之前，最好先对要修改的数据进行备份，以防止操作失误导致数据丢失。
3. 注意数据的一致性。
神通数据库sql语句的使用
神通数据库sql语句的使用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：神通数据库是一个功能强大的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的SQL语句来实现数据的查询、更新、删除等操作。
SQL （Structured Query Language）是用于与数据库通信的标准化语言，是数据库管理系统的核心。
在神通数据库中，SQL语句的使用是非常重要的，它可以帮助用户实现对数据库中数据的高效管理。
下面我们来详细介绍一些常用的SQL语句及其用法。
1. 查询数据：SELECT语句是SQL中最常用的语句之一，它用于从数据库中检索数据。
可以使用以下语句查询表中所有数据：```sqlSELECT * FROM table_name;```这条语句会返回指定表中的所有数据，其中"*"表示所有列。
如果想查询特定列的数据，可以将列名替换成具体列名。
2. 更新数据：UPDATE语句用于更新数据库中的数据。
可以使用以下语句更新表中指定条件的数据：```sqlUPDATE table_name SET column_name = new_value WHERE condition;```这条语句会将符合条件的数据的指定列更新为新的值。
5. 排序数据：ORDER BY语句用于对数据进行排序。
可以使用以下语句按照指定列对数据进行降序排序：这条语句会按照指定列的值，对数据进行降序排序。
8. 连接表：JOIN语句用于将多个表连接在一起。
可以使用以下语句连接两个表：9. 聚合数据：聚合函数如SUM、AVG、COUNT等用于对数据进行聚合计算。
可以使用以下语句计算表中某列的总和：SQL语句在神通数据库中是非常重要的，它提供了丰富的功能，可以帮助用户对数据库中的数据进行高效的管理。
通过熟练掌握SQL 语句的使用，用户可以更加方便地进行数据库操作，提高工作效率。
神通数据库提供了完善的SQL语句支持，用户可以根据自己的需求灵活地进行数据查询、更新、删除等操作，实现数据库管理的自动化和高效。
sas语法
sas语法SAS语法是SAS软件采用的一种语言，用于处理数据和执行统计分析。
SAS是一个非常强大的统计软件，被广泛用于各个领域的数据分析和决策支持。
以下是SAS语法的一些基本概念和使用方法，供初学者参考。
1. 创建数据集在SAS中，数据集是最基本的单元，学习SAS语法的第一步就是创建一个数据集。
可以使用以下步骤创建一个数据集：1）使用DATA语句定义数据集名称和变量名称：data dsname;input var1 var2 var3;datalines;val1 val2 val3val4 val5 val6;run;其中dsname是数据集名称，var1、var2和var3是变量名称。
datalines以下是实际数据值。
2）使用PROC SQL语句创建数据集：proc sql;create table dsname asselect var1, var2, var3from datafile;quit;其中，dsname是要创建的数据集名称，datafile是数据来源文件。
2. 数据处理SAS语法可以对数据进行各种操作和处理。
例如，可以对数据进行排序、筛选、替换等操作。
以下是一些常用的数据处理功能：1）SORT语句对数据进行排序：proc sort data=dsname;by var1;run;其中，dsname是要进行排序的数据集名称，var1是按照哪个变量进行排序。
2）WHERE语句筛选特定数据：data newdata;set dsname;where var1 = 'val1';run;其中，dsname是原始数据集名称，newdata是新的数据集名称，where条件是筛选特定数据的方法。
3）REPLACE语句替换特定值：data dsname;set dsname;if var1 = 'val1' then var1 = 'val7';run;其中，dsname是数据集名称，if语句是判断特定条件的方法，var1是要替换的变量名称。
sas proc sql语言
sas proc sql语言什么是SAS Proc SQL语言？SAS Proc SQL是一种基于结构化查询语言（SQL）的过程语言。
它是由SAS公司开发的一种数据库管理系统，与传统的SQL相比，SAS Proc SQL 具有更强大的功能和更高效的性能。
它可以用于处理和管理大量的数据，并进行数据分析和报告生成。
步骤1：了解SAS Proc SQL的基础知识在开始使用SAS Proc SQL之前，首先需要了解一些基本的概念和术语。
下面是一些重要的术语的解释：- 数据库：一个数据库是一个组织和存储数据的集合。
SAS Proc SQL可以使用多种不同类型的数据库，如SAS库、Oracle、DB2等。
- 表格：一个表格是数据库中数据的组织形式。
它由行和列组成，行表示记录，列表示字段。
- 查询：一个查询是从一个或多个表格中检索数据的请求。
查询语句由一个或多个SQL子句组成。
- SQL子句：SQL子句是SQL查询语句的组成部分。
常见的子句包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING和ORDER BY。
步骤2：连接到数据库在使用SAS Proc SQL之前，需要首先连接到数据库。
可以使用LIBNAME 语句来定义数据库的位置和访问权限。
下面是一个连接到SAS库的示例：sasLIBNAME mydb SASLIB 'C:\SASData';步骤3：查询数据查询是SAS Proc SQL的核心功能。
可以使用SELECT语句来检索需要的数据。
下面是一个简单的SELECT语句示例：sasPROC SQL;SELECT *FROM mydb.mytable;QUIT;上述代码将从mydb数据库的mytable表格中检索所有列的数据。
步骤4：过滤数据在查询中，可以使用WHERE子句来根据特定的条件过滤数据。
下面是一个使用WHERE子句的示例：sasPROC SQL;SELECT *FROM mydb.mytableWHERE age > 30;QUIT;上述代码将从mydb数据库的mytable表格中检索所有age字段大于30的记录。
SQL语句基础教程
SQL语句基础教程SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的编程语言。
它是一种标准化的语言，被广泛应用于数据库管理系统（DBMS）中。
1.数据库操作：- 创建数据库：CREATE DATABASE database_name;- 删除数据库：DROP DATABASE database_name;- 选择/切换数据库：USE database_name;2.表操作：- 创建表：CREATE TABLE table_name (column1 data_type, column2 data_type, ...);- 删除表：DROP TABLE table_name;- 修改表：ALTER TABLE table_name ADD column_name data_type;ALTER TABLE table_name DROP column_name;3.数据操作：- 查询数据：SELECT column1, column2, ... FROM table_name;- 插入数据：INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);- 更新数据：UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;- 删除数据：DELETE FROM table_name WHERE condition;4.条件查询：- 使用WHERE子句指定条件：SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;-支持的条件运算符：=，<>，<，>，<=，>=，LIKE，IN，BETWEEN，ISNULL，AND，OR，NOT等。
SAS统计分析软件SQL创建与更新表和视件材料
使用SQL语句在SAS中创建新数据表，需要指定表的结构和数据类型。
详细描述
在SAS中，可以使用CREATE TABLE语句创建新数据表。首先，需要指定表名和数据表的结构，包括列名、数据 类型和其他约束条件。例如，以下语句创建一个名为"employees"的数据表，包含"id"、"name"和"salary"三个 列
创建新数据表
```sql
CREATE TABLE employees (
创建新数据表
01
id INT,
02
name VARCHAR(50),
salary DECIMAL(10,2)
03
创建新数据表
);
```
插入数据
总结词
使用INSERT INTO语句将数据插入到已存在的数据表中。
详细描述
在SAS中，可以使用INSERT INTO语句将数据插入到已存在的数据表中。需要指定表名 和要插入的数据。例如，以下语句将一行数据插入到"employees"表中
创建新视图
创建视图
使用CREATE VIEW语句在SAS中创建新视图。
视图定义
定义视图的SQL查询语句，指定要查询的表和 所需的列。
视图权限
确保具有创建视图的权限，并且对基础表具有适当的访问权限。
查询视图中的数据
查询视图
使用SELECT语句查询视图中的数据。
视图查询与基础表查询的区别
查询视图时，SAS将执行定义的SQL查询语 句，而不是直接访问基础表。
视图的备份与恢复
备份视图
使用`PROC DATASETS`或`PROC SQL`将视 图定义导出到SAS数据集或外部文件中，以 保留视图的当前定义。
sql as 用法
sql as 用法SQL AS 用法SQL AS 语句用于为列或表名称指定别名。
在查询中，AS 关键字将列或表的名称更改为另一个名称，这样可以使查询结果更易读。
1. 列别名使用AS 关键字为列指定别名，这样可以更改列的名称并使其更易读。
语法：SELECT column_name AS alias_nameFROM table_name;示例：SELECT customer_id AS ID, customer_name AS Name, city AS LocationFROM customers;2. 表别名使用AS 关键字为表指定别名，这样可以更改表的名称并使其更易读。
语法：SELECT column_name(s)FROM table_name AS alias_name;示例：SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_dateFROM orders AS oINNER JOIN customers AS c ON o.customer_id = c.customer_id;3. 使用计算字段创建列别名使用计算字段可以创建新的列，并使用AS关键字为新的列指定别名。
语法：SELECT expression AS alias_nameFROM table_name;示例：SELECT customer_id, customer_name, city,CONCAT(city, ', ', country) as LocationFROM customers;4. 使用子查询创建表别名使用子查询可以创建新的表，并使用AS关键字为新的表指定别名。
语法：SELECT *FROM (subquery) alias_name;示例：SELECT *FROM (SELECT customer_id, customer_name FROM customers WHERE city='London')AS London_Customers;5. 使用联合查询和交叉连接创建表和列别名联合查询和交叉连接也可以使用AS关键字为表和列指定别名。
sas中的sql（4）多表操作,内连接，外连接（leftrightfulljoin），In。。。
sas中的sql（4）多表操作,内连接，外连接（leftrightfulljoin），In。
Understanding Joins1.Joins combine tables horizontally (side by side) by combining rows. The tables being joined are not required to have the same number of rows or columns. （被join的表不需要⾏或列与join表的相同）2.When any type of join is processed, PROC SQL starts by generating a Cartesian product, which contains all possible combinations of rows from all tables.In all types of joins, PROC SQL generates a Cartesian product first, and then eliminates rows that do not meet any subsetting criteria that you have specified.(在所有的join过程中都是先建⽴笛卡尔积，再去⼀个个按照你表明的条件去删除！表中重复的列在join中是不会⾃动合并的，需⼿动合并)。
3.连接最多包括32张表，不计算视图数量，只计算视图中的表的数量。
4.连接必须要类型相同，变量名不⼀定的相同2.最简单的join,不指定where选择⼦集，则会⽣成⼀个最基本的笛卡尔积（包括两个表所有可能的join）理解连接的过程！！！！！！For all tablebuilds a Cartesian product of rows from the indicated tablesevaluates each row in the Cartesian product, based on the join conditions specified inthe WHERE clause (along with any other subsetting conditions), and removes any rowsthat do not meet the specified conditionsif summary functions are specified, summarizes the applicable rowsreturns the rows that are to be displayed in output.有这个过程后，就能完全了解⼀对多，多对多，多对⼀连接后的结果了反正全部都是进⾏⼀次所有⾏的笛卡尔积的⽣成，然后再按条件进⾏筛选，⽽笛卡尔积的⽣成过程是主表对应附表⾏对⾏的⼀⼀对应（扫描）连接。
SAS编程：SQL创建与更新表和视图
从查询结果创建表
语句格式： CREATE TABLE table-name AS query-expression
例22.2 用Create Table语句从股票信息表创建的查询结果 表。 proc sql outobs=3; title 'Stock Information'; create table stkinfo as select stkcd, lstknm, lstdt from ResDat.lstkinfo; quit; 例22.3 用describe Table 语句查看默认列的信息。 proc sql; describe table stkinfo; quit;
用列定义方式创建表
语句格式： CREATE TABLE table-name (column-specification<, ...column-specification | constraint-specification>) ;
例22.1 创建一个新的股票信息表。 proc sql; create table Newstkinfo ( stkcd char(6), lstknm char(20), lstdt num informat=date9. /* 规定输入和输出 format= date9. /* 格式为 DATE9.*/ ); quit;
最新股票名称| 股票代码|Sto Latest Stock 股票上市日|L ck Code Name ist Date -----------------------------------------------------------000002 万科A 1991-01-29 000004 *ST国农 1991-06-14
数据库SQL语句的执行顺序及每一步的详细解释
数据库SQL语句的执行顺序及每一步的详细解释SQL语句的执行顺序如下：1.从FROM子句中获取数据源。
这可以是一个或多个表、视图或子查询。
2.使用WHERE子句进行筛选。
WHERE子句用于指定要返回的记录的条件。
只有满足条件的记录才会被包含在结果集中。
3.使用GROUPBY子句进行分组。
GROUPBY子句用于根据指定的列进行分组。
它将具有相同值的行分组在一起，并返回每个组的汇总信息。
4.使用HAVING子句筛选分组。
HAVING子句用于筛选分组的结果。
只有满足条件的分组才会被包含在结果集中。
5.使用SELECT子句选择列。
SELECT子句用于指定要包含在结果集中的列。
它可以包含聚合函数、算术运算和列名等。
6.使用ORDERBY子句排序结果。
ORDERBY子句用于根据指定的列对结果集进行排序。
可以按升序或降序排列。
7.使用LIMIT子句限制结果集的大小。
LIMIT子句用于指定要返回的最大行数。
每一步的详细解释如下：1.数据源：从FROM子句中获取数据源，可以是一个或多个表、视图或子查询。
这些数据源是要从中检索数据的对象。
2.筛选条件：使用WHERE子句指定用于筛选记录的条件。
只有满足条件的记录才会被包含在结果集中。
3.分组：使用GROUPBY子句根据指定的列对结果进行分组。
相同值的行会被分组在一起，并返回每个组的汇总信息。
4.分组筛选：使用HAVING子句筛选分组的结果。
只有满足条件的分组才会被包含在结果集中。
5.选择列：使用SELECT子句选择要包含在结果集中的列。
SELECT子句可以包含聚合函数、算术运算、列名等。
6.排序结果：使用ORDERBY子句根据指定的列对结果集进行排序。
可以按升序或降序排列。
7.限制结果集大小：使用LIMIT子句指定要返回的最大行数。
这可以用于限制结果集的大小，从而避免返回过多的数据。
以上是SQL语句的执行顺序和每一步的详细解释。
根据具体的SQL语句，可以根据这个顺序来理解它们的执行过程。
proc sql as语句
proc sql as语句
PROC SQL是SAS（统计分析系统）中用于执行SQL查询和操作的过程。
它允许用户在SAS环境中直接使用SQL语句来操作数据，而无需导出到其他数据库管理系统中。
PROC SQL语句通常以如下格式开始：
sas.
proc sql;
然后是SQL查询语句，例如：
sas.
select.
from dataset_name.
where condition;
在这个例子中，`select `表示选择所有列，`from
dataset_name`表示从特定数据集中进行查询，`where condition`
表示设定查询条件。
除了基本的SELECT语句之外，PROC SQL还支持其他SQL功能，比如JOIN操作、子查询、排序、聚合函数等。
用户可以在PROC
SQL中使用这些功能来完成复杂的数据操作和分析。
另外，PROC SQL还提供了一些特殊的选项和语法，如`quit;`
用于结束PROC SQL过程、`create table`用于创建新的数据表等。
总之，PROC SQL作为SAS中的SQL执行过程，为用户提供了在SAS环境中直接操作数据的便利，同时也支持多种SQL功能，使得
数据查询和处理更加灵活和高效。
总结proc sql的用法
总结proc sql的用法PROC SQL是 SAS（Statistical Analysis System）中用于执行 SQL 查询的程序过程。
它允许用户在 SAS 中执行各种 SQL 操作，如选择、插入、更新和删除数据。
以下是PROC SQL的一些基本用法：1.基本语法：sas复制代码PROC SQL;SELECT列1, 列2, ...FROM数据集名WHERE条件GROUP BY列;QUIT;2.选择数据：使用SELECT语句选择数据。
可以选择一个或多个列，也可以使用聚合函数。
3.条件筛选：使用WHERE子句对数据进行筛选。
4.分组数据：使用GROUP BY子句对数据进行分组。
5.排序数据：使用ORDER BY子句对结果进行排序。
6.合并数据集：使用UNION或UNION ALL合并两个或多个数据集。
7.动态SQL：可以使用EXEC SQL预编译和执行 SQL 语句。
这对于执行参数化的 SQL 查询非常有用。
8.参数化查询：在 SQL 语句中使用宿主变量，通过&符号引用。
例如：sas复制代码PROC SQL;SELECT* FROM 数据集名 WHERE 列 = &变量名;QUIT;9.连接查询：可以使用JOIN语句连接两个或多个数据集。
10.创建新变量：使用AS关键字创建新变量，并可以使用各种函数和表达式来计算值。
11.标签和格式：可以使用LABEL和FORMAT对输出进行格式化。
12.子查询：可以在主查询中嵌套子查询。
13.嵌套的PROC SQL：可以在一个PROC SQL块内嵌套另一个PROC SQL块。
14.错误处理：可以使用IF ERROR语句来捕获和处理 SQL 错误。
15.外部连接：可以使用LEFT JOIN, RIGHT JOIN, INNER JOIN等进行外部连接。
以上只是PROC SQL的部分用法，它还支持许多其他功能和选项，具体可以参考 SAS 的官方文档或相关教程以获取更详细的信息。
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SAS中的SQL语句完全教程之一：SQL简介与基本查询功能(2009-04-14 09:10:39)转载分类：SQL标签：sassql查询教育SAS中的SQL语句完全教程之一：SQL简介与基本查询功能本系列全部内容主要以《SQL Processing with the SAS System (Course Notes)》为主进行讲解，本书是在网上下载下来的，但忘了是在哪个网上下的，故不能提供下载链接了，需要的话可以发邮件向我索取，我定期邮给大家，最后声明一下所有资料仅用于学习，不得用于商业目的，否则后果自负。
转载请注明出处：/s/blog_5d3b177c0100cksl.html1 SQL过程步介绍1.1 SQL过程步可以实现下列功能：查询SAS数据集、从SAS数据集中生成报表、以不同方式实现数据集合并、创建或删除SAS数据集、视图、索引等、更新已存在的数据集、使得SAS系统可以使用SQL语句、可以和SAS的数据步进行替换使用。
注意，SQL过程步并不是用来代替SAS数据步，也不是一个客户化的报表工具，而是数据处理用到的查询工具。
1.2 SQL过程步的特征SQL过程步并不需要对每一个查询进行重复、每条语句都是单独处理、不需要print过程步就能打印出查询结果、也不用sort过程步进行排序、不需要run、要quit来结束SQL过程步1.3 SQL过程步语句SELECT：查询数据表中的数据ALTER：增加、删除或修改数据表的列CREATE：创建一个数据表DELETE：删除数据表中的列DESCRIBE：列出数据表的属性DROP：删除数据表、视图或索引INSERT：对数据表插入数据RESET：没用过，不知道什么意思SELECT：选择列进行打印UPDATE：对已存在的数据集的列的值进行修改2 SQL基本查询功能2.1 SELECT语句基本语法介绍SELECT <DISTINCT> object-item <, ...object-item>FROM from-list<WHERE sql-expression><GROUP BY group-by-item <, ... group-by-item>><HAVING sql-expression><ORDER BY order-by-item <, ... order-by-item>>;这里SELECT：指定被选择的列FROM：指定被查询的表名WHERE：子数据集的条件GROUP BY：将数据集通过group进行分类HAVING：根据GROUP BY的变量得到数据子集ORDER BY：对数据集进行排序2.2 SELECT语句的特征选择满足条件的数据、数据分组、对数据进行排序、对数据指定格式、一次最多查询32个表。
这里还要提到的就是，在SAS系统中，对于表名和变量名一般不超过32个字符，对于库名，文件引用名，格式等不能超过8个字符2.3 Validate关键字Validate关键字只存在于select语句中、可以在不运行查询的情况下测试语句的语法、检查列名是否合法、对于不正确的查询将打印其消息。
例：1 proc sql;2 validate3 select Region, Product,Sales4 from sashelp.shoes5 where Region = 'Africa';NOTE: PROC SQL 语句有有效语法。
6 quit;此外，我们还可以用noexec选项也可以用来进行语法测试。
例：7 proc sql noexec;8 select Region, Product,Sales9 from sashelp.shoes10 where Region = 'Africa';NOTE: 由于 NOEXEC 选项，未执行语句。
11 quit;这里提示未执行，未提示错误，说明该语句没有语法错误。
但是如果加入一个sashelp.shoes表里没有字段，这里就会出现错误，例：12 proc sql noexec;13 select Region, Product,Sales,test14 from sashelp.shoes15 where Region = 'Africa';ERROR: 以下这些列在起作用的表中没有找到: test.16 quit;2.4 查询列我们可以像2.3那样查询指定列，也可以用*来查询所有列。
例：proc sql;select *from sashelp.shoes;quit;这里我们可以用feedback选项来查看到底我们选择了哪些列：17 proc sql feedback;18 select *19 from sashelp.shoes;NOTE: Statement transforms to:select SHOES.Region, SHOES.Product, SHOES.Subsidiary, SHOES.Stores, SHOES.Sales, SHOES.Inventory, SHOES.Returnsfrom SASHELP.SHOES;20 quit;这时，我们可以看到从sashelp.shoes表中选择了8个列2.5 消除重复值我们可以用distinct选项来消除重复值。
例如，我们要得到没有重复的所有地区的名称：proc sql;select distinct Regionfrom sashelp.shoesquit;2.6 where子集查询2.6.1 比较运算符先列出where语句用到的比较运算符：LT < 小于GT > 大于EQ = 等于LE <= 小于或等于GE >= 大于或等于NE ^= 不等于例如，我们要查询sales大于100000的所有数据：proc sql;select *from sashelp.shoeswhere sales>100000;quit;2.6.2 in：只要满足in里的任意一个值，表达式即为真，例如，我们要选择Region 在Africa和Eastern Europe的所有数据：proc sql;select *from sashelp.shoeswhere Region in ('Africa','Eastern Europe');quit;2.6.3 逻辑运算符OR | 或AND & 是NOT ^ 非例如，选择Region在Africa和Eastern Europe，且销售额大于100000的所有数据：proc sql;select *from sashelp.shoeswhere Region in ('Africa','Eastern Europe') and sales>100000; quit;2.6.4 CONTAINS或?：判断某列是否包含指定字符串例如，选择列Region包含’Afr’的数据：proc sql;select *from sashelp.shoeswhere Region ? 'Afr';quit;2.6.5 IS NULL或IS MISSING：判断某列数据是否为空例如，如果找出Region为空的数据：proc sql;select *from sashelp.shoeswhere Region is missing;quit;注意，这里我们还可以用以下表达式对where语句进行替换。
如果region为数值型变量，则可以用region=.，如果region为字符型变量，则可以用region= ‘’进行替换。
2.6.6 Between and：选择某一区间的数据例如选择sales大于100000，但小于200000的所有数据：proc sql;select *from sashelp.shoeswhere sales between 100000 and 200000;quit;2.6.7 like：判断是否能匹配某些字符例如，选择以region以A开头的所有地区proc sql;select *from sashelp.shoeswhere Region like 'A%';quit;这里注意有两类通配符，‘%’可以通配任意个任意字符，‘_’只能通配一个任意字符2.6.8 =*：类似匹配这里由于sashelp.shoes里没有符合要求的数据，所有就用书上的例子说明一下吧：Where lastna me=* ‘smith’，出来的结果可能是：smith，smythe等2.7 表达式我们可以通过已有的列进行计算来得到新的列，这时用关键词as来给新的列赋列名，例如：proc sql;select Region, Product,Sales,Stores,Sales/Stores as salesperstores from sashelp.shoesquit;这时结果就会多一列salesperstores，用来得到该地区该产品每个商店的平均销售量。
这里要注意的是，在创建表达式时，我们还可以在SQL里用到SAS中的除LAG和DIFF之外的所有函数。
这里我们还可以用表达式计算出来的结果来进行子集查询，但一定要记住用calculated关键词。
例如我们要找出商店平均销售量大于5000的数据：方法一：proc sql;select Region, Product,Sales,Stores,Sales/Stores as salesperstores from sashelp.shoeswhere Sales/Stores>5000;quit;方法二：proc sql;select Region, Product,Sales,Stores,Sales/Stores as salesperstores from sashelp.shoeswhere calculated salesperstores>5000;quit;2.8 查询结果展示2.8.1 order by数据排序默认的排序方式是升序，我们可以用DESC关键词来进行降序排列。
例如以sales 降序排列数据：proc sql;select *from sashelp.shoesorder by Sales DESC;quit;这里提示一下，我们可以用任意多列进行排序，包括表达式结果（不用calculated），但最好是选择的列。
2.8.2 LABEL与FORMATLABEL：改变输出变量名的内容FORMAT：改变列的值的输出方式例如，改变salesperstores的label和formatproc sql;select Region, Product,Sales,Stores,Sales/Stores as salesperstoreslabel='sales per stores'format=dollar12.2from sashelp.shoes;quit;2.9 处理SQL常用函数MEAN或AVG：均值COUNT或N或FREQ：非缺失值个数MAX：最大值MIN：最小值NMISS：缺失值个数STD：标准差SUM：求和VAR：方差2.9.1 求和sumproc sql;select Region, Product,Sales,Stores, sum(Sales,Inventory,Returns) as total from sashelp.shoes;quit;2.9.2 求均值avgproc sql;select Region, Product,Sales,Stores, avg(Sales) as salesavgfrom sashelp.shoes;quit;2.9.3 分组求均值group byproc sql;select Region,avg(Sales) as salesavgfrom sashelp.shoesgroup by Region;quit;2.9.4 计数countproc sql;select Region,count(*) as countfrom sashelp.shoesgroup by Region;quit;2.9.5 HAVING数据子集proc sql;select Region,count(*) as countfrom sashelp.shoesgroup by Regionhaving count(*)>50;quit;其它的就不多作介绍了，多用用就熟悉了2.10子查询2.10.1 找出regions平均sales大于全部平均sales的regionproc sql;select Region,avg(Sales) as salesavgfrom sashelp.shoesgroup by Regionhaving avg(Sales)>(select avg(Sales) from sashelp.shoes);quit;2.10.2 ANY关键词介绍>ANY(20,30,40) 最终效果：>20<ANY(20,30,40) 最终效果：<40=ANY(20,30,40) 最终效果：=20 or =30 or =40例如，选择出region为united state的sales小于任意region为africa的sales的数据proc sql;select Region,Salesfrom sashelp.shoeswhere Region='United States'and Sales<any(select Sales from sashelp.shoes where Region='Africa');quit;这个例子没有多少意义，只是说明一下any的用法2.10.3 ALL关键词介绍>ALL (20,30,40) 最终效果：>40<ALL (20,30,40) 最终效果：<20例如，选择出region为united state的sales小于所有region为africa的sales的数据proc sql;select Region,Salesfrom sashelp.shoeswhere Region='United States'and Sales<all(select Sales from sashelp.shoes where Region='Africa');quit;2.10.4 EXISTS与NOT EXISTSproc sql;select *from sashelp.shoeswhere exists(select * from sashelp.orsales);quit;。