日期: 2022-09-20 16:24:44 浏览数:4

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楚雄彝族自治州是云南省下辖的自治州,地处云南省中部,东与昆明市交界,南与普洱市、玉溪市毗邻,西与大理白族自治州接壤,北与四川省攀枝花市相连,通达四川。下辖2市8县,区域面积28438.41平方千米 [22] ,州人民政府驻楚雄市,距昆明市160千米。根据第七次人口普查数据,截至2020年11月1日零时,楚雄彝族自治州常住人口为2416747人 [21] 。
楚雄州地处滇中腹地,位于云南省的地理中心,是滇中城市群的新增长极。境内路网、水网、电网、能源管网、通信网密布,素有“省垣门户、迤西咽喉、川滇通道”之美誉,是滇西南地区和川滇两省互联互通的陆路要冲,是内地通往南亚、东南亚直达印度洋的大通道,战略地位十分重要。 [1]
楚雄州生态优美,山水灵秀,境内乌蒙山、哀牢山、百草岭“三山鼎立”,长江、红河两大水系“二水分流”。全州森林覆盖率达68.01%,城镇空气质量保持在1—2级,饮用水水源水质保持在II类以上,有1个国家级公园、8个省级风景名胜区、17个自然保护区,常年气候温暖如春,冬无严寒,夏无酷暑,霜期短、日照长,被誉为“滇中翡翠”“西南氧吧”,是宜居、宜业、宜商、宜游、宜创新的首选地。
2020年10月9日,被生态环境部授予第四批国家生态文明建设示范市县称号。2020年,楚雄州实现地区生产总值1372.16亿元 [19] 。
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在 PostgreSQL 中,当我们需要根据指定条件从单张表或者多张表中查询数据时,就可以在 SELECT 语句中添加 WHERE 子句,从而过滤掉我们不需要数据。
WHERE 子句不仅可以用于 SELECT 语句中,同时也可以用于 UPDATE,DELETE 等等语句中。
以下是 SELECT 语句中使用 WHERE 子句从数据库中读取数据的通用语法:
SELECT column1, column2, columnN FROM table_name WHERE [condition1]
我们可以在 WHERE 子句中使用比较运算符或逻辑运算符,例如 >, <, =, LIKE, NOT 等等。
创建 COMPANY 表(下载 COMPANY SQL 文件 ),数据内容如下:
runoobdb# select * from COMPANY; id | name | age | address | salary----+-------+-----+-----------+-------- 1 | Paul | 32 | California| 20000 2 | Allen | 25 | Texas | 15000 3 | Teddy | 23 | Norway | 20000 4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000 5 | David | 27 | Texas | 85000 6 | Kim | 22 | South-Hall| 45000 7 | James | 24 | Houston | 10000(7 rows)
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以下几个实例我们使用逻辑运算符来读取表中的数据。
找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25,并且 SALARY(薪资) 字段大于等于 65000 的数据:
runoobdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE >= 25 AND SALARY >= 65000; id | name | age | address | salary----+-------+-----+------------+-------- 4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000 5 | David | 27 | Texas | 85000(2 rows)
找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25,或者 SALARY(薪资) 字段大于等于 65000 的数据:
runoobdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE >= 25 OR SALARY >= 65000;id | name | age | address | salary----+-------+-----+-------------+-------- 1 | Paul | 32 | California | 20000 2 | Allen | 25 | Texas | 15000 4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000 5 | David | 27 | Texas | 85000(4 rows)
在公司表中找出 AGE(年龄) 字段不为空的记录:
runoobdb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE IS NOT NULL; id | name | age | address | salary ----+-------+-----+------------+-------- 1 | Paul | 32 | California | 20000 2 | Allen | 25 | Texas | 15000 3 | Teddy | 23 | Norway | 20000 4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000 5 | David | 27 | Texas | 85000 6 | Kim | 22 | South-Hall | 45000 7 | James | 24 | Houston | 10000(7 rows)
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