2017-02-13 3 views
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Also ich bin sehr neu zu SQL und brauche etwas Hilfe. Ich habe einen inneren verbundenen Code von 3 Tabellen:Wählen Sie nur Duplikate aus inneren verbundenen Tabelle

SELECT * 
FROM Activity 
Inner UserActivity on UserActivity.activity_id = Activity.activity_id 
Inner Join User on UserActivity.user_id = User.user_id 
; 

Von diesem Code erstellt es eine Mega-Tabelle, die groß ist. Aber jetzt möchte ich nur die doppelten Einträge für 6 Spalten, activity_name, activity_time, user_id, email, first_name und last name auswählen. Ich möchte diese nach activity_time gruppieren.

Diese spezifischen Spalten wie folgt aussehen:

activity_name activity_time user_id email   first_name last_name 
Reading  00:00:15  10001  [email protected] Mike   Porter 
Share   00:01:10  10765  [email protected] Jamie  Hollands 
Like   23:15:00  15761  [email protected] Ragav  Taylor 
Tweet   07:59:01  17001  [email protected] Julie  Smith 

Wie kann ich das tun?

Vielen Dank!

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Bitte zeigen Sie Beispiel Eingabe und Ausgabe, es ist nicht klar, was Sie hier wollen. –

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Zeigen Sie uns Beispieldaten und erwartete Ausgabe. \t Bitte lesen Sie [** How-to-Ask **] (http://stackoverflow.com/help/how-to-ask) \t \t Und hier ist ein großartiger Ort, um [** START **] (http://spaghettiba.com/2015/04/24/how-to-post-at-sql-question-on-a-public-forum/) um zu erfahren, wie Sie die Qualität Ihrer Fragen verbessern und bessere Antworten erhalten. –

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Sie müssen uns drei Dinge zeigen, was Sie haben, was Sie wollen und welche Logik verwenden, um dorthin zu gehen. –

Antwort

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Sie können eine COUNT-, GROUP-, HAVING-Kombination verwenden, um doppelte Zeilen zu filtern.

SELECT activity_name, activity_time, user_id, email, first_name, last name, COUNT(*) 
FROM Activity 
INNER JOIN UserActivity on UserActivity.activity_id = Activity.activity_id 
INNER JOIN User on UserActivity.user_id = User.user_id 
GROUP BY activity_name, activity_time, user_id, email, first_name, last name 
HAVING COUNT(*)>1 
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brauchst du 'group by' –

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O ja du hast recht ich vergesse danke –

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