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SQL表中的行业类型

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简介：
本篇介绍SQL数据库中存储和操作行业类型数据的方法，包括创建、查询及更新行业分类表的技巧。 国家统计局发布的2017年国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）提供了详细的行业类型整理，并按层级划分，可以直接导入使用。该文件为.sql格式。

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  • SQL表中的行业类型
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    本篇介绍SQL数据库中存储和操作行业类型数据的方法，包括创建、查询及更新行业分类表的技巧。 国家统计局发布的2017年国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）提供了详细的行业类型整理，并按层级划分，可以直接导入使用。该文件为.sql格式。
     
  • SQL中的行业类别数据字典
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    本资料详尽介绍了SQL中各类行业别数据字典的应用与构建方法，帮助用户更好地理解和操作数据库内的行业分类信息。 根据国民经济行业分类标准生成数据库数据的SQL语句，同步数据库字典以支持用户选择行业类别，并实现快速建库及开发流程。整个过程简洁高效。
     
  • SQL 中新增和修改表字段类型的操作
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    本文介绍了在SQL中如何有效地添加新列、更改现有列的数据类型以及调整数据库表结构的方法。 例如：要修改表中的列名前需要加上`column`关键字（如将用户表的名称列改为可变长字符串类型并允许为空值），可以使用以下SQL语句： ```sql ALTER TABLE [USER] ALTER column [NAME] varchar(35) null; ``` 若需添加新的列，例如向用户表中增加一个价格字段，默认为0且允许为空，则应执行如下命令： ```sql ALTER TABLE [USER] ADD [PRICE] numeric(18, 8) NULL DEFAULT 0 ; ``` 通过修改、新增或删除列和约束条件，或者启用/禁用某些限制及触发器来调整表的结构。使用`ALTER TABLE table { ... }`命令可以实现这些操作。 例如，更改数据类型： ```sql ALTER TABLE [USER] ALTER COLUMN column_name new_data_type ( precision [, scale ] ); ``` 其中precision和scale是可选参数，根据实际需求设置数值精度与小数位数。
     
  • 招聘行业分类SQL数据.zip
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    本资料为《招聘行业分类SQL数据》，包含多个行业的详细分类及职位信息，适用于人力资源管理、数据分析等场景。下载后可直接使用SQL查询，便于企业进行精准的人才筛选与招聘分析。 最新招聘类网站APP小程序使用的职业分类数据采用MySQL格式，可以直接导入使用。该数据库包含两个表：一个是行业分类表，另一个是职位分类表。
     
  • 2017年行业分类大全SQL版
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    《2017年行业分类大全SQL版》是一本详尽收录各行业数据的电子书，采用SQL数据库形式存储信息，便于数据分析与处理。适合企业决策者、市场分析师及研究人员使用。 2017年最新的各个行业分类资源以SQL文件形式提供，可以直接导入MySQL数据库使用。这里提供了两种分表结构，并包含转换脚本，用户可以根据需求对脚本进行适当调整来实现自定义结构。
     
  • Oracle中查询表的字段名及数据类型的SQL语句
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    本文介绍了如何在Oracle数据库中使用SQL语句查询特定表的所有字段名称及其对应的数据类型，帮助开发者快速获取表结构信息。 如何使用Oracle查询指定表的所有字段名及其数据类型的SQL语句？
     
  • 在Mybatis中执行自定义的字符串类型SQL而非配置文件中的SQL
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    本文介绍如何在MyBatis框架下实现动态执行预定义之外的自定义SQL语句，并特别关注于处理字符串类型的定制化需求。 在Mybatis中执行自定义拼写的SQL语句（类型为String），而不是使用配置文件中的SQL语句。例如，在Mybatis中可以使用自己编写的SQL代码而不依赖于预设的配置文件中的SQL语句。
     
  • 中国各大银行的SQL列表
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    本资源整理了中国主要商业银行使用的SQL查询语句集锦，涵盖账户管理、交易记录分析等常用功能，适合数据库管理员和金融数据分析人员学习参考。 国内所有银行列表已转换成数据库格式，支持各种类型的数据存储系统。
     
  • 大学专业的SQL数据库文件类型
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    本课程专注于探讨和实践在大学专业学习中常用的SQL数据库及其文件类型，涵盖数据库设计、查询操作及数据管理等核心技能。 爬虫获取了1313个大学专业数据，包含专业名称和自增ID，种类齐全，并存储在MySQL数据库中。
     
  • 2019年行业类型二级分类.json
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    该文件《2019年行业类型二级分类.json》包含了对特定年份内各行业的详细划分，以JSON格式存储了各个一级行业下的二级细分种类信息，便于数据检索和分析。 以下是一个包含两个二级分类的示例： 第一个实例： { label: 农、林、牧、渔业, value: A, children: [ { label: 农业, value: 01 }, { label: 林业, value: 02 }, { label: 畜牧业, value: 03 }, { label: 渔业, value: 04 }, { label:农、林、牧、渔专业及辅助性活动, value:05 } ] } 最后一个实例： { label: 国际组织, value: T, children:[ { label: 国际组织, value:97 } ]}