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sql中多表统计问题
像这个问题……出货表:品名 数量电脑 11电机 22电脑 10书
200进货表品名 数量电机 5电机 100电脑 500书
2000我想得出一个新表：库存表
得出结果如下:品名
进数量 库存电脑
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2000尽管以前有人提问，但是答案不对……
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Select 品名,Sum(出数量) As 出数量,Sum(进数量) As 进数量,Sum(进数量)-Sum(出数量) As 库存 into 库存表(Select 品名,Sum(数量) As 出数量,0 as 进数量 From 出货表 Group By 品名Union AllSelect 品名,0 as 出数量,Sum(数量) As 进数量 From 进货表 Group By 品名) a Grou...
Select 品名,Sum(出数量) As 出数量,Sum(进数量) As 进数量,Sum(进数量)-Sum(出数量) As 库存 into 库存表(Select 品名,Sum(数量) As 出数量,0 as 进数量 From 出货表 Group By 品名Union AllSelect 品名,0 as 出数量,Sum(数量) As 进数量 From 进货表 Group By 品名) a Group By 品名 上面是sqlserver的语法：careate table 库存表 asSelect 品名,Sum(出数量) As 出数量,Sum(进数量) As 进数量,Sum(进数量)-Sum(出数量) As 库存(Select 品名,Sum(数量) As 出数量,0 as 进数量 From 出货表 Group By 品名Union AllSelect 品名,0 as 出数量,Sum(数量) As 进数量 From 进货表 Group By 品名) a Group By 品名 上面是oracle的语法
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匿名用户不能发表回复！|SQL语句练习实例之五 WMS系统中的关于LIFO或FIFO的问题分析
转载 & & 作者：
SQL语句练习实例之五 WMS系统中的关于LIFO或FIFO的问题分析，需要的朋友可以参考下。
代码如下: ---在仓储管理中经常会碰到的一个问题 一、关于LIFO与FIFO的简单说明 ---FIFO: First in, First out.先进先出。 ---LIFO: Last in, First out.后进先出。 --如货物A：本月1日购买10件，单价10元/件，3日购买20件，单价15元/件；10日购买10件，单价8元/件。 --本月15日发货35件。 --按FIFO先进先出，就是先购入的存货先发出，所以，先发1日进货的10件，再发3日进货的20件，最后发10日进货的5件，发出成本共为：10*10+20*15+5*8=440元。 --按LIFO后进先出，就是后购入的存货先发出，所以，先发10日进货的10件，再发3日进货的20件，最后发1日进货的5件，发出成本共为：10*8+20*15+5*10=430元
代码如下: -------- Create table stock (Id int not null primary key, articleno varchar(20) not null, rcvdate datetime not null, qty int not null, unitprice money not null ) go ---- insert stock select 1,'','',15,10 union select 2,'','',25,12 union select 3,'','',35,15 union select 4,'','',45,20 union select 5,'','',55,10 union select 6,'','',65,30 union select 7,'','',75,17 union select 8,'','',110,8 go ----此时如果在卖出300件产品，那么应该如何计算库存销售的价值呢？ ----1使用当前的替换成本，时每件产品的成本为8，就是说你这300件产品，成本价值为2400 ----2使用当前的平均成本单价，一共有420，总成本为6530，平均每件的成本为15.55 ----1.LIFO （后进先出） ---- 110 *8 ---- 75*17 ---- 65*30 ---- 50*10 -----总成本为 4605 -----2.FIFO(先进先出) ---- '',15*10 --- '',25*12 -----'',35*15 -----'',45*20 -----'',55*10 -----'',65*30 -----'',65*17 ----总成本为5480 ---成本视图 create view costLIFO as select unitprice from stock where rcvdate= (select MAX(rcvdate) from stock) go create view costFIFO as select sum(unitprice*qty)/SUM(qty) as unitprice from stock go -----找出满足订单的、足够存货的最近日期。如果运气好的话，某一天的库存数量正好与订单要求的数字完全一样 -----就可以将总成本作为答案返回。如果订单止的数量比库存的多，什么也不返回。如果某一天的库存数量比订单数量多 ---则看一下当前的单价，乘以多出来的数量，并减去它。 ---下面这些查询和视图只是告诉我们库存商品的库存价值，注意，这些查询与视图并没有实际从库存中向外发货。 create view LIFO as select s1.rcvdate,s1.unitprice,sum(s2.qty) as qty,sum(s2.qty*s2.unitprice) as totalcost from stock s1 ,stock s2 where s2.rcvdate&=s1.rcvdate group by s1.rcvdate,s1.unitprice go select (totalcost-((qty-300)*unitprice )) as cost from lifo as l where rcvdate=(select max(rcvdate) from lifo as l2 where qty&=300) go create view FIFO as select s1.rcvdate,s1.unitprice,sum(s2.qty) as qty,sum(s2.qty*s2.unitprice) as totalcost from stock s1 ,stock s2 where s2.rcvdate&=s1.rcvdate group by s1.rcvdate,s1.unitprice go select (totalcost-((qty-300)*unitprice )) as cost from fifo as l where rcvdate=(select min(rcvdate) from lifo as l2 where qty&=300) -------- go ----- -----在发货之后，实时更新库存表 create view CurrStock as select s1.rcvdate,SUM(case when s2.rcvdate&s1.rcvdate then s2.qty else 0 end) as PrvQty ,SUM(case when s2.rcvdate&=s1.rcvdate then s2.qty else 0 end) as CurrQty from stock s1 ,stock s2 where s2.rcvdate&=s1.rcvdate group by s1.rcvdate,s1.unitprice go create proc RemoveQty @orderqty int as if(@orderqty&0) begin update stock set qty =case when @orderqty&=(select currqty from CurrStock as c where c.rcvdate=stock.rcvdate) then 0 when @orderqty&(select prvqty from CurrStock c2 where c2.rcvdate=stock.rcvdate) then stock.qty else (select currqty from CurrStock as c3 where c3.rcvdate=stock.rcvdate) -@orderqty end end -- delete from stock where qty=0 --- go exec RemoveQty 20 go ---------------
三、使用“贪婪算法”进行订单配货
代码如下: -------还有一个问题，如何使用空间最小或最大的仓库中的货物来满足订单，假设仓库不是顺序排列，你可以按钮希望的顺序任意选择满足订单。 ---使用最小的仓库可以为订单的装卸工人带来最小的工作量，使用最大的仓库，则可以在仓库中清理出更多的空间 -------例如：对于这组数据，你可以使用（1，2，3，4，5，6，7）号仓库也可以使用（5，6，7，8）号仓库中的货物来满足订单的需求。 ----这个就是装箱问题，它属于NP完全系统问题。对于一般情况来说，这种问题很难解决，因为要尝试所有的组合情况，而且如果数据量大的话， ----计算机也很难很快处理。 ---所以有了“贪婪算法”，这个算法算出来的常常是近乎最优的。这个算法的核心就是“咬最大的一口”直到达到或超越目标。 --- --1. 第一个技巧，要在表中插入一些空的哑仓库，如果你最多需要n次挑选，则增加n-1个哑仓库 insert stock select -1,'','',0,0 union select -2,'','',0,0 --select -3,'',0,0 ---- go create view pickcombos as select distinct (w1.qty+w2.qty+w3.qty) as totalpick ,case when w1.id&0 then 0 else w1.id end as bin1 ,w1.qty as qty1, case when w2.id&0 then 0 else w2.id end as bin2,w2.qty as qty2 ,case when w3.id&0 then 0 else w3.id end as bin3 ,w3.qty as qty3 from stock w1,stock w2, stock w3 where w1.id not in (w2.id,w3.id) and w2.id not in (w1.id,w3.id) and w1.qty&=w2.qty and w2.qty&=w3.qty ---- ---1.使用存储过程来找出满足或接近某一数量的挑选组合 -------- go create proc OverPick @pickqty int as if(@pickqty&0) begin select @pickqty,totalpick,bin1,qty1,bin2,qty2,bin3,qty3 from pickcombos where totalpick=(select MIN(totalpick) from pickcombos where totalpick&=@pickqty) end go exec OverPick 180 ---------- select * from stock drop table stock drop view lifo drop view fifo drop view costfifo drop view costlifo drop view CurrStock drop proc OverPick drop proc RemoveQty drop view pickcombos
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分析设计了库存分销管理系统，采用Java语言实现了库存分销管理系统中的子功能──统计报表管理与用户登录。本文对系统的数据库设计进行说明，并对统的系统管理模块进行测试说明。
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