发表日期： 2021-07-24 20:35:21 浏览次数：108
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萨尔温江（Salween），中国称怒江(Nu Chiang或Nu Jiang)。怒江是中国西南地区的大河流之一，又称潞江，上游藏语叫“那曲河”（藏文：རྒྱལ་མོ་རྔུལ་ཆུ།），发源于青藏高原的唐古拉山南麓的吉热拍格。它深入青藏高原内部，由怒江第一湾西北向东南斜贯西藏东部的平浅谷地，入云南省折向南流，经怒江傈僳族自治州、保山市和德宏傣族景颇族自治州，流入缅甸后改称萨尔温江，最后注入印度洋的安达曼海。从河源至入海口全长3240公里，中国部分2013千米，云南段长650千米；总流域面积32.5万平方千米，中国部分13.78万平方千米，云南省内流域面积3.35万平方千米，占云南省面积8.7%。径流总量约700亿立方米。怒江目前是中国唯一一条没有建造水电站的河流。
在 PostgreSQL 中，ORDER BY 用于对一列或者多列数据进行升序（ASC）或者降序（DESC）排列。
ORDER BY 子句的基础语法如下：
SELECT column-list FROM table_name[WHERE condition][ORDER BY column1, column2, .. columnN] [ASC | DESC];
您可以在 ORDER BY 中使用一列或者多列，但是必须保证要排序的列必须存在。
ASC 表示升序，DESC 表示降序。
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)
下面实例将对结果根据 AGE 字段值进行升序排列：
runoobdb=# SELECT * FROM COMPANY ORDER BY AGE ASC;
得到以下结果：
id | name | age | address | salary ----+-------+-----+----------------------------------------------------+-------- 6 | Kim | 22 | South-Hall | 45000 3 | Teddy | 23 | Norway | 20000 7 | James | 24 | Houston | 10000 4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000 2 | Allen | 25 | Texas | 15000 5 | David | 27 | Texas | 85000 1 | Paul | 32 | California | 20000(7 rows)
下面实例将对结果根据 NAME 字段值和 SALARY 字段值进行升序排序：
runoobdb=# SELECT * FROM COMPANY ORDER BY NAME, SALARY ASC;
得到以下结果：
id | name | age | address | salary ----+-------+-----+----------------------------------------------------+-------- 2 | Allen | 25 | Texas | 15000 5 | David | 27 | Texas | 85000 7 | James | 24 | Houston | 10000 6 | Kim | 22 | South-Hall | 45000 4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000 1 | Paul | 32 | California | 20000 3 | Teddy | 23 | Norway | 20000(7 rows)
下面实例将对结果根据NAME字段值进行降序排列：
runoobdb=# SELECT * FROM COMPANY ORDER BY NAME DESC;
得到以下结果：
id | name | age | address | salary ----+-------+-----+----------------------------------------------------+-------- 3 | Teddy | 23 | Norway | 20000 1 | Paul | 32 | California | 20000 4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000 6 | Kim | 22 | South-Hall | 45000 7 | James | 24 | Houston | 10000 5 | David | 27 | Texas | 85000 2 | Allen | 25 | Texas | 15000(7 rows)
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