SQLite - Cláusula ORDER BY
SQLite ORDER BY La cláusula se utiliza para ordenar los datos en orden ascendente o descendente, según una o más columnas.
Sintaxis
A continuación se muestra la sintaxis básica de la cláusula ORDER BY.
SELECT column-list
FROM table_name
[WHERE condition]
[ORDER BY column1, column2, .. columnN] [ASC | DESC];
Puede utilizar más de una columna en la cláusula ORDER BY. Asegúrese de que cualquier columna que esté usando para ordenar, esa columna debe estar disponible en la lista de columnas.
Ejemplo
Considere la tabla EMPRESA con los siguientes registros.
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
1 Paul 32 California 20000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
7 James 24 Houston 10000.0
A continuación se muestra un ejemplo, que ordenará el resultado en orden descendente por SALARIO.
sqlite> SELECT * FROM COMPANY ORDER BY SALARY ASC;
Esto producirá el siguiente resultado.
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
1 Paul 32 California 20000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
A continuación se muestra un ejemplo, que clasificará el resultado en orden descendente por NOMBRE y SALARIO.
sqlite> SELECT * FROM COMPANY ORDER BY NAME, SALARY ASC;
Esto producirá el siguiente resultado.
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
2 Allen 25 Texas 15000.0
5 David 27 Texas 85000.0
7 James 24 Houston 10000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
1 Paul 32 California 20000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
A continuación se muestra un ejemplo, que clasificará el resultado en orden descendente por NOMBRE.
sqlite> SELECT * FROM COMPANY ORDER BY NAME DESC;
Esto producirá el siguiente resultado.
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
3 Teddy 23 Norway 20000.0
1 Paul 32 California 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
7 James 24 Houston 10000.0
5 David 27 Texas 85000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0