博客
关于我
20_MySQL表的内连接实操
阅读量:459 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1073 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

数据库查询技巧:实用案例解析

本文将通过多个实际案例,展示如何利用数据库查询高效解决常见问题。这些案例将帮助开发人员和数据库管理员更好地理解 SQL 查询的应用场景。

一、部门层面信息查询

查询研究部的员工信息,可以使用以下命令:SELECT COUNT(*), MAX(e.sal), MIN(e.sal), AVG(e.sal), AVG(DATEDIFF(NOW(), hiredate)/365) FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno WHERE d.dname="RESEARCH";

这一查询通过左连接操作符 JOIN,确保了每个部门的信息与员工数据关联。最终结果将显示研究部的员工总数、最高底薪、最低底薪、平均底薪以及平均工龄。

二、职业级别工资分析

为了统计每个职业的工资统计数据,可以使用以下查询:SELECT e.job, MAX(e.sal+IFNULL(e.comm,0)), MIN(e.sal+IFNULL(e.comm,0)), AVG(e.sal+IFNULL(e.comm,0)), MAX(s.grade), MIN(s.grade) FROM t_emp e JOIN t_salgrade s ON (e.sal+IFNULL(e.comm,0)) BETWEEN s.losal AND s.hisal GROUP BY e.job;

该查询首先计算了每个员工的工资总和(包含绩效奖金),然后与薪酬等级表进行关联。通过GROUP BY操作,按职业分组,最后返回每个职业的最高工资、最低工资、平均工资以及对应的最高等级和最低等级。

三、部门内薪酬异常员工筛选

为了找出每个部门中薪酬超过部门平均值的员工,可以使用以下查询:SELECT e.deptno, e.ename, e.sal, d.avg FROM t_emp e JOIN (SELECT deptno, AVG(sal) AS avg FROM t_emp GROUP BY deptno) d ON e.deptno=d.deptno WHERE e.sal >= d.avg ORDER BY e.deptno;

该查询通过子查询计算部门的平均薪酬,然后与主查询关联。最终结果按部门编号排序,列出了每个部门薪酬超过平均值的员工信息。

以上案例展示了如何在实际应用中灵活运用数据库查询技巧。通过合理运用 JOIN、GROUP BY、HAVING 等操作符,可以高效解决多种业务需求。

转载地址:http://cgkbz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
OpenCV中的监督学习
查看>>
opencv中读写视频
查看>>
OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
查看>>
opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
查看>>
opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
查看>>