SQL 的简单教程(Mac 下 PostgreSQL 的安装与使用)(3)

一时失言乱红尘 2021-05-14 11:30 422阅读 0赞

### 7-1 表的加减法 ###

*  集合运算就是对满足同一规则的记录进行的加减等四则运算。
 *  使用UNION(并集)、INTERSECT(交集)、EXCEPT(差集)等集合运算符来进行集合运算。
 *  集合运算符可以去除重复行。
 *  如果希望集合运算符保留重复行，就需要使用ALL选项

什么是集合运算

对满足同一规则的记录进行的加减等四则运算。
    通过集合运算，可以得到两张表中记录的集合或者公共记录的集合，
    又或者其中某张表中的记录的集合。
    像这样用来进行集合运算的运算符称为集合运 算符。

表的加法——UNION

CREATE TABLE Product2
    (product_id      CHAR(4)      NOT NULL,
     product_name    VARCHAR(100) NOT NULL,
     product_type    VARCHAR(32)  NOT NULL,
     sale_price      INTEGER      ,
     purchase_price  INTEGER      ,
     regist_date      DATE         ,
    PRIMARY KEY (product_id));
     
    BEGIN TRANSACTION;
    
    INSERT INTO Product2 VALUES ('0001', 'T恤衫', '衣服', 1000, 500, '2009-09-20');
    INSERT INTO Product2 VALUES ('0002', '打孔器', '办公用品', 500, 320, '2009-09-11');
    INSERT INTO Product2 VALUES ('0003', '运动T恤', '衣服', 4000, 2800, NULL);
    INSERT INTO Product2 VALUES ('0009', '手套', '衣服', 800, 500, NULL);
    INSERT INTO Product2 VALUES ('0010', '水壶', '厨房用具', 2000, 1700, '2009-09-20');
    COMMIT;
    
    -- 使用 UNION 对表进行加法运算
    SELECT product_id, product_name FROM Product
    UNION
    SELECT product_id, product_name
    FROM Product2;

![执行结果][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![集合运算会出去重复的记录][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
集合运算的注意事项

1. 作为运算对象的记录的列数必须相同
    -- 列数不一致时会发生错误
    SELECT product_id, product_name
    FROM Product UNION
    SELECT product_id, product_name, sale_price FROM Product2;
    
    2. 作为运算对象的记录中列的类型必须一致
    -- 数据类型不一致时会发生错误
    SELECT product_id, sale_price
    FROM Product UNION
    SELECT product_id, regist_date FROM Product2;
    
    3. 可以使用任何SELECT语句，但ORDER BY子句只 能在最后使用一次
    SELECT product_id, product_name
    FROM Product
    WHERE product_type = '厨房用具'
    UNION
    SELECT product_id, product_name
    FROM Product2
    WHERE product_type = '厨房用具'
    ORDER BY product_id;

包含重复行的集合运算——ALL 选项

SELECT product_id, product_name FROM Product
    UNION ALL
    SELECT product_id, product_name
    FROM Product2;

![union all][]  
选取表中公共部分——INTERSECT

-- Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL MySQL 不支持此语法
    SELECT product_id, product_name FROM Product
    INTERSECT
    SELECT product_id, product_name
    FROM Product2 ORDER BY product_id;

![交集][20190619230452650.png]

记录的减法——EXCEPT

-- SQL Server DB2 PostgreSQL MySQL不支持此语法 Oracle为MINUS
    SELECT product_id, product_name FROM Product
    EXCEPT
    SELECT product_id, product_name
    FROM Product2 ORDER BY product_id;

![执行结果以及执行分析][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
注意事项

-- 被减数和减数位置不同，得到的结果也不同
    -- 从Product2的记录中除去Product中的记录 SELECT product_id, product_name
    FROM Product2 EXCEPT
    SELECT product_id, product_name FROM Product
    ORDER BY product_id;

![执行结果以及分析][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 7-2 联结(以列为单位对表进行联结) ###

*  联结(JOIN)就是将其他表中的列添加过来，进行“添加列”的集合运算。 UNION 是以行(纵向)为单位进行操作，而联结则是以列(横向)为单位 进行的。
 *  联结大体上分为内联结和外联结两种。首先请大家牢牢掌握这两种联结的 使用方法。
 *  请大家一定要使用标准SQL的语法格式来写联结运算，对于那些过时的 或者特定 SQL 中的写法，了解一下即可，不建议使用。

什么是联结

将其他表中的 列添加过来，进行“添加列”的运算

内联结——INNER JOIN (内联结只能选取出同时存在于两张表中的数据)

SELECT SP.shop_id, SP.shop_name, SP.product_id, P.product_name, P.sale_price
    FROM ShopProduct SP INNER JOIN Product P
    ON SP.product_id = P.product_id;

内联结要点

1.  FROM 子句: 联结的表
2.  ON 子句: 联结条件(ON 必须书写在 FROM 和 WHERE 之间)
3.  SELECT 子句: 列需要按照“< 表的别名 >.< 列名 >”的格式进行书写

内联结和 WHERE 子句结合使用

SELECT SP.shop_id, SP.shop_name, SP.product_id, P.product_name, P.sale_price
    FROM ShopProduct SP INNER JOIN Product P
    ON SP.product_id = P.product_id
    WHERE SP.shop_id = '000A';

外联结——OUTER JOIN (只要数据存在于某一张表当中，就能够读取 出来)

SELECT SP.shop_id, SP.shop_name, SP.product_id, P.product_name, P.sale_price
    FROM ShopProduct SP RIGHT OUTER JOIN Product P
    ON SP.product_id = P.product_id

![使用外联结果][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
外联结要点

1.  选取出单张表中全部的信息
2.  哪张表作为主表: 指定主表的关键字是 LEFT 和 RIGHT
3.  外联结中使用 LEFT、RIGHT 来指定主表。使用二者所得到的结果完全相同

3 张以上的表的联结

-- 创建模拟数据
    CREATE TABLE InventoryProduct
    ( inventory_id	      CHAR(4)      NOT NULL,
      product_id          CHAR(4)      NOT NULL,
      inventory_quantity  INTEGER      NOT NULL,
      PRIMARY KEY (inventory_id, product_id));
    
    -- 插入数据
    BEGIN TRANSACTION;
    
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0001',	0);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0002',	120);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0003',	200);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0004',	3);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0005',	0);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0006',	99);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0007',	999);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P001',	'0008',	200);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0001',	10);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0002',	25);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0003',	34);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0004',	19);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0005',	99);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0006',	0);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0007',	0);
    INSERT INTO InventoryProduct (inventory_id, product_id, inventory_quantity) VALUES ('P002',	'0008',	18);
    
    COMMIT;
    -- 对三张表进行外联
    SELECT SP.shop_id, SP.shop_name, SP.product_id, P.product_name, P.sale_price, IP.inventory_quantity
      FROM ShopProduct AS SP INNER JOIN Product AS P
        ON SP.product_id = P.product_id
                   INNER JOIN InventoryProduct AS IP
                       ON SP.product_id = IP.product_id
    WHERE IP.inventory_id = 'P001';

交叉联结——CROSS JOIN (笛卡儿积)

-- 在实际业务中不会用到,但交叉联结是其他联结的基础
    
    SELECT SP.shop_id, SP.shop_name, SP.product_id, P.product_name 
    FROM ShopProduct AS SP 
    CROSS JOIN 
    Product AS P;

联结的特定语法和过时语法

-- 使用过时语法的内联结(结果与代码 INNER JOIN 相同)
    SELECT 
    SP.shop_id,SP.shop_name,SP.product_id, P.product_name,P.sale_price
    FROM ShopProduct SP, Product P 
    WHERE SP.product_id = P.product_id
    AND SP.shop_id = '000A';

不推荐大家使用，理由主要有以下三点。

第一，使用这样的语法无法马上判断出到底是内联结还是外联结(又或者是其他种类的联结)。
    第二，由于联结条件都写在 WHERE 子句之中，因此无法在短时间内分辨出哪部分是联结条件，哪部分是用来选取记录的限制条件。 
    第三，我们不知道这样的语法到底还能使用多久。

## 八、SQL 高级处理 ##

### 8-1 窗口函数 ###

*  窗口函数可以进行排序、生成序列号等一般的聚合函数无法实现的高级操作。
 *  理解PARTITION BY和ORDER BY这两个关键字的含义十分重要。

什么是窗口函数

窗口函数也称为 OLAP 函数 。
    
    OLAP 是 OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据 进行实时分析处理。
    例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性 商务工作。
    
    窗口函数就是为了实现 OLAP 而添加的标准 SQL 功能
    
    目前 MySQL 还不支持窗口函数

窗口函数的语法

< 窗口函数 > OVER ([PARTITION BY < 列清单 >]
    ORDER BY < 排序用列清单 >)

窗口函数大体可以分为以下两种

1 能够作为窗口函数的聚合函数(SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN) 
    2 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等专用窗口函数

语法的基本使用方法——使用 RANK 函数

-- 根据不同的商品种类，按照销售单价从低到高的顺序创建排序表
    SELECT 
    	product_name, 
    	product_type, 
    	sale_price, 
    	RANK () OVER (PARTITION BY product_type ORDER BY sale_price) AS ranking
    FROM Product;

![执行结果][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

无需指定PARTITION BY

-- 不指定 PARTITION BY
    SELECT 
    	product_name, 
    	product_type, 
    	sale_price,
    	RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
    FROM Product;

![不指定 PARTITION BY 执行结果][PARTITION BY]

专用窗口函数的种类

*  RANK 函数 计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。

有 3 条记录排在第 1 位时:1 位、1 位、1 位、4 位......

*  DENSE\_RANK 函数 同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次

有 3 条记录排在第 1 位时:1 位、1 位、1 位、2 位......

*  ROW\_NUMBER 函数 赋予唯一的连续位次。

有 3 条记录排在第 1 位时:1 位、2 位、3 位、4 位......

比较 RANK、DENSE\_RANK、ROW\_NUMBER 的结果

SELECT product_name, product_type, sale_price,
    RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking,
    DENSE_RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS dense_ranking, 
    ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY sale_price) AS row_num
    FROM Product;

![三种窗口函数的区别][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

窗口函数的适用范围

语 法 上，除 了SELECT子 句， ORDER BY子句或者UPDATE语 句的 SET 子句中也可以使用。
    但 因为几乎没有实际的业务示例， 所以开始的时候大家只要记得
    “只能在 SELECT 子句中使用”就 可以了。

作为窗口函数使用的聚合函数

1.  将 SUM 函数作为窗口函数使用

SELECT product_id, product_name, sale_price,
    SUM (sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_sum 
    FROM Product;

![将 SUM 函数作为窗口函数使用][SUM]  
2. 将 AVG 函数作为窗口函数使用

SELECT product_id, product_name, sale_price,
    AVG (sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_avg 
    FROM Product;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

计算移动平均  
*窗口函数就是将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行排序的函数。  
其实其中还包含在窗口中指定更加详细的汇总范围的备选功能，  
该备选功能中的汇总范围称为* **框架**

-- 指定“最靠近的 3 行”作为汇总对象
    SELECT product_id, product_name, sale_price,
    AVG (sale_price) OVER (ORDER BY product_id
    ROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg
    FROM Product;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
指定框架(汇总范围)

ROWS 2 PRECEDING: 就是将框架指定为“截止到之前 2 行”，也就是将作为汇总对象的记录限定为如下的“最靠近的 3 行”
    
    ● 自身(当前记录) 
    ● 之前1行的记录
    ● 之前2行的记录

将当前记录的前后行作为汇总对象

-- 将当前记录的前后行作为汇总对象
    SELECT product_id, product_name, sale_price,
    AVG (sale_price) OVER (ORDER BY product_id
    ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND
    1 FOLLOWING) AS moving_avg
    FROM Product;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING
    ● 之前1行的记录
    ● 自身(当前记录) 
    ● 之后1行的记录

两个ORDER BY

-- 无法保证如下 SELECT 语句的结果的排列顺序
    -- Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL
    SELECT product_name, product_type, sale_price,
    RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
    FROM Product;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

-- 在语句末尾使用ORDER BY子句对结果进行排序
    SELECT product_name, product_type, sale_price,
    RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
    FROM Product
    ORDER BY ranking;

### 8-2 GROUPING 运算符 ###

*  只使用 GROUP BY 子句和聚合函数是无法同时得出小计和合计的。如果想要同时得到，可以使用 GROUPING 运算符。
 *  理解GROUPING运算符中CUBE的关键在于形成“积木搭建出的立方体”的印象。
 *  虽然GROUPING运算符是标准SQL的功能，但还是有些DBMS尚未支持这一功能。

同时计算出合计值

-- 使用GROUP BY无法得到合计行
    -- 分别计算出合计行和汇总结果再通过UNION ALL进行连接
    SELECT '合计' AS product_type, SUM(sale_price) FROM Product
    UNION ALL
    SELECT product_type, SUM(sale_price)
    FROM Product
    GROUP BY product_type;

GROUPING 运算符包含以下 3 种

1.  ROLLUP
2.  CUBE
3.  GROUPING SETS

ROLLUP——同时得出合计和小计

-- Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL
    SELECT product_type, SUM(sale_price) AS sum_price FROM Product
    GROUP BY ROLLUP(product_type);
    
    -- MySQL
    SELECT product_type, SUM(sale_price) AS sum_price FROM Product
    GROUP BY product_type WITH ROLLUP;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
将“登记日期”添加到聚合键当中

-- Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL
    SELECT product_type, regist_date, SUM(sale_price) AS sum_price FROM Product
    GROUP BY ROLLUP(product_type, regist_date);

![超级分组][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
GROUPING 函数——让 NULL 更加容易分辨

-- mysql 不支持
    -- ROUPING 函数来判断 NULL
    -- 该函数在其参数列的值为超级分组记录 所产生的 NULL 时返回 1，其他情况返回 0
    SELECT GROUPING(product_type) AS product_type,
    GROUPING(regist_date) AS regist_date, SUM(sale_price) AS sum_price
    FROM Product
    GROUP BY ROLLUP(product_type, regist_date);

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

-- 在超级分组记录的键值中插入恰当的字符串
    SELECT 
    CASE WHEN GROUPING(product_type) = 1 THEN '商品种类 合计' ELSE product_type END AS product_type, 
    CASE WHEN GROUPING(regist_date) = 1 THEN '登记日期 合计' ELSE CAST(regist_date AS VARCHAR(16)) END AS regist_date, 
    SUM(sale_price) AS sum_price
    FROM Product
    GROUP BY ROLLUP(product_type, regist_date);
    
    -- CAST(regist_date AS VARCHAR(16))
    -- 这是为了满足 CASE 表达式所有分支的返回值必须一致的条件。如果不这样的话，那么各个分支会分别返回日期类型和字符串类型的值，执行时就会发生语法错误

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

CUBE——用数据来搭积木

-- 使用 CUBE 取得全部组合的结果 MySQL 不支持
    SELECT 
    CASE WHEN GROUPING(product_type) = 1 THEN '商品种类 合计' ELSE product_type END AS product_type, 
    CASE WHEN GROUPING(regist_date) = 1 THEN '登记日期 合计' ELSE CAST(regist_date AS VARCHAR(16)) END AS regist_date, 
    SUM(sale_price) AS sum_price
    FROM Product
    GROUP BY CUBE(product_type, regist_date);

![CUBE 可能的组合][CUBE]

GROUPING SETS——取得期望的积木

-- 使用GROUPING SETS取得部分组合的结果 MySQL 不支持
    SELECT CASE WHEN GROUPING(product_type) = 1 THEN '商品种类 合计'
    ELSE product_type END AS product_type, CASE WHEN GROUPING(regist_date) = 1
    THEN '登记日期 合计'
    ELSE CAST(regist_date AS VARCHAR(16)) END AS regist_date, SUM(sale_price) AS sum_price
    FROM Product
    GROUP BY GROUPING SETS (product_type, regist_date);

![在这里插入图片描述][2019062023184992.png]

## 十、 最后福利，干货来袭 ##

**附赠MySql中的几点操作小技巧**

1.  TRUNCATE tableName ； 清除表数据，不影响标识列。
2.  mysql将查询结果转换成一行  
    方法一:

select id,group_concat(id order by id separator ",") as ids
    from t_user
    group by pwd

方法二：

SELECT
    group_concat(user_list.id) AS ids
    FROM
    (SELECT id FROM t_user) AS user_list

1.  mysql数据库最大连接数查看与修改  
    1、查看最大数据库最大连接数
    
        show variables like '%max_connections%';
    
    2、修改全局的数据库最大连接数（仅限本次，重启无效）
    
        set global max_connections=200;
2.  价格类数据保留精度

-- 设计数据库字段的时候使用数据类型decimal(18,2)参数含义：数据长度，数据精度；
    select id,name, convert(price,decimal(18,2)) as price from product;

特别说明:本文所有内容都是来至 《SQL基础教程（第2版）》这本书.  
完结!!

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210508/281d38cdd1ff4de89399e5594677318c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210508/3da957d40b7247129f6d95031653b4da.png
[union all]: /images/20210508/11546e64be88421d8535896f5df6d8bc.png
[20190619230452650.png]: /images/20210508/b60cf9d390c14e3c99c0b567539179ae.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20210508/085f7013195446adb5482f3362d8c482.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20210508/f3edeff97dfd4a0cbaf8d3836344b3ac.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20210508/adc2f1a55690430c8bd254b7b133f601.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20210508/4248362877d74873961988ae4e10ffb2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20210508/174bf23697ac408a86a09ced5b6e12d1.png
[PARTITION BY]: /images/20210508/160b315ffe65466886eefc692b3770c7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20210508/f6a73929c3594cb2984f341edcaf8c68.png
[SUM]: /images/20210508/128dddaa016a4ba288907995af9eea6e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20210508/9d158d7f5d5f40b1a7859896d27be5bf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20210508/e94e1a4d1b1849fb8503143c6e6a7201.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20210508/ff64961a4fac465eb760f09a3a717da5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20210508/ac750385ce9b4f2a8516dda6aa73478e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20210508/bbe94e77ace64e1d8478a00c8b60af94.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20210508/2d2b2e6fdfb945d8949a29b345dbe56d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20210508/e5c8be563b6b4ecd9ffcfb531b125010.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1aml6aGlzaHVp_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: /images/20210508/361f71295524434593d93577e41cd95c.png
[CUBE]: /images/20210508/88104c1649eb445cb440167d193942bd.png
[2019062023184992.png]: /images/20210508/bb7b379b281b47a9a10982840bdd9b74.png