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——最简单的视频读取
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CIB-SE-YOLOv8: 优化的YOLOv8, 用于施工现场的安全设备实时检测 !
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CoTracker3:用于卓越点跟踪的最新 AI 模型
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>