四成单身、平均年薪19万、最爱买房,原来真实的程序员是这个样子的…...

报告显示,程序员平均年薪19万,五成收入高于20万,10%年收入高于50万。他们偏爱买房和购买保险,且热衷于投资电子产品和网游。尽管加班现象严重,但大部分程序员表示工作后并不觉得累。

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业内人士认为,程序员月薪过万早已稀松平常。但要做到爆文中说的月薪五万,还得看个人技能。


最近,有关程序猿的讨论火了。


昨天,也就是10月24日,是“程序员关爱日”。由于信息量的单位1GB=1024MB,1MB=1024KB,这个数字就成为了程序员们表示自己身份的符号。



程序员A:借我1000元钱呗?

程序员B:给你凑个整,借你1024元吧



在此之前,程序员这个职业就因为加班晚、没时间恋爱、不爱打扮等固有“属性”而被大家熟知,网上相关的“自黑”段子也比比皆是。另一方面,根据近几年互联网公司招聘的数据显示,程序员已经成为了目前赚钱最多的行业之一,这些因素一结合让他们的话题性激增,大家在羡慕和同情之余,也十分好奇程序员们的日常生活到底是怎样的。



有些程序员表示,比起相亲找对象,他们更乐意养只猫。

 

近日,互联网理财平台挖财和外卖平台饿了么联合发布了《互联网从业者生活品质报告》(以下简称“报告”),对以程序员为代表的互联网从业者的生活状况进行了数据解读。

 

报告指出,互联网从业者平均年薪19万元,五成收入高于20万,其中10%的年收入高于50万。29%的互联网从业者背负房贷压力,晚睡现象严重。近四成程序员处于单身状态,在择偶方面,他们更偏向于选择颜值高、身材好、兴趣相投、有房的伴侣。在消费方面,程序员在买房买车、电子产品、网游电玩上的投入较多。



也许是1024降至,这几天关于描写程序员生活状态的文章屡屡刷屏,比如《月入五万的西二旗人教你如何活得像月薪五千》等等,让人看得哭笑不得。这些文章里说的是个例还是普遍情况?我们来做个对比。

 


赚得多,年薪20万“洒洒水”

 

海淀西北角的群众们不仅能把月入5万活得像5千,他们还能把月入10万、20万、50万也活得像月入5千。

 

挖财和饿了么的这份报告显示,程序员的薪资存在两极分化,有5成程序员的收入还不到20万,月薪不足2万;只有10%的程序员年收入高于50万,也就是月薪5万左右。

 

业内人士认为,程序员月薪过万早已稀松平常。但要做到爆文中说的月薪五万,还得看个人技能。

 


近日,沪江网校发布的《程序员非正式生存指南》显示,算法工程师的平均年薪在40万左右,人工智能开发工程师的平均年薪在50万左右,而资深的架构工程师平均年薪则高达60万。可见掌握高端技术的程序员在薪资方面拥有绝对的优势。

 


热爱买房,偏爱保险 

 

攒钱买房是西二旗人的梦想,省钱还贷是西二旗人的信仰。


没有什么能比一套房子给西二旗人更多安全感的。


什么?月薪五万的西二旗人都有一套房了?那有什么,攒钱买下一套呗。

 


程序员们对买房有着超乎常人的热情,有29%互联网从业人员正背负房贷,这一比例是非互联网从业人员的2倍还多。杭州、北京、广州是互联网从业者背负房贷人数比例最高的三大城市。分析认为,高薪和对未来的规划使得程序员对买房更有信心。

 

此外,数据还显示,程序员们对稳健型的理财方式比较偏爱,35%的互联网从业者会给自己买保险,但是只有15%非互联网从业者会买保险。

 


流水的游戏,铁打的衣服

 

当一个西二旗人不再操心房子车子,那他就要开始买各种各样的电子产品了。


月薪五万,商场一楼的品牌随便买吧?——对不起,都不认识。


当然,给自己买电子产品的时候西二旗人从不吝啬,几万块的游戏本,转眼就刷了。

 

从生活消费数据看来,与普通人主要集中在鞋帽服饰、美妆护肤、人情礼物、旅游度假相比,程序员的日常消费多花在电子产品、网游电玩、买房买车、健身上面,是非常实在的消费观。除了车、房这种大件的投资消费,就是对网游电玩这种跟互联网相关的兴趣爱好的消费;不太关注服饰和打扮,对个人形象的投资较少;人情交往的花费也不多,倒是符合“宅男”属性。

 


 

咖啡为伴,不怕加班

 

大部分西二旗人午饭都是在公司食堂搞定。晚饭呢?当然是吃免费的加班餐了。


哦,有时也出去下馆子奢侈一把,比如来到门口的驴肉火烧店,两个火烧加一碗紫菜汤,一算,15块钱。

 

在描写程序员生活的文章里提到,他们的午饭和晚饭都极为“对付”,却没有提到早餐,而这份报告告诉了我们原因:六成的程序员早饭都不规律,有20%程序员甚至不吃早饭。

 


在互联网从业者的早餐中,最经常出现的是咖啡,从这点也能看出,程序员们早已习惯了加班的日子。数据告诉我们,45%程序员每日工作10小时以上,5%程序员每天工作14小时以上。在睡眠时间上,互联网从业人员的睡眠高峰在12点到凌晨1点之间,而其他从业者则平均比他们早2小时以上。

 


虽然加班现象严重,但调查显示程序员们工作之后精神状态较好,并不觉得累。有近三成的程序员表示工作后精力充沛,而觉得身心疲惫的只占13%。

 


四成单身,还是颜控

 

这份报告显示,近四成程序员处于单身状态,明显高于非互联网从业者24%的比例,广州、深圳、北京是单身比例最高的三大城市。

 

关于程序员单身的段子随处可见,连程序员自己都加入了自黑的行列,比如穿衣风格过于单一,不了解异性喜好,说话过分耿直等等。

 


然而他们的择偶标准却一点也不低,调查分析出,当一个程序员选择心仪对象时,首先考虑的是对方的颜值、身材,以及是否兴趣相投,其次则是经济情况,如有无房产,年收入等。相比普通人的“三观契合”、“互相尊重”、“体贴照顾对我好”等要求,程序员似乎要求更高。分析认为,可能是程序员们给人的“高薪、低调、踏实”印象,使他们在婚恋市场上有了更多自信。

 

日籍女星新垣结衣代表了大多数程序员喜欢的类型

文章来源:中新经纬

作者:孙瑶,赵佳然

编辑 | 神经码

图片源于网络,版权归原作者所

<think>好的,用户现在问的是如何找出平均年薪在一以上的公司及其平均年薪。之前他们问过如何找出与经理住在同一城市的员工,所以我需要确保这次的回答同样清晰,并且符合他们的需求。 首先,我需要确定用户的数据结构。通常,这样的查询会涉及到两个表:员工表和公司表。员工表可能包含员工ID、所属公司ID、年薪等信息,公司表可能有公司ID和公司名称。用户可能需要连接这两个表,按公司分组,计算平均年薪,然后筛选出符合条件的公司。 接下来,我需要考虑SQL查询的结构。基本的思路是使用GROUP BY对公司进行分组,然后用AVG函数计算平均年薪,最后用HAVING子句过滤结果。不过,用户可能对JOIN操作不熟悉,所以需要解释清楚如何连接这两个表。 可能用户会有疑问,比如是否需要处理没有员工的公司?这时候LEFT JOIN和INNER JOIN的区别就重要了。如果使用INNER JOIN,那么没有员工的公司会被排除,而LEFT JOIN会保留这些公司,但平均年薪可能为NULL。但题目要求平均年薪在一以上,所以可能不需要考虑这种情况,用INNER JOIN更合适。 另外,用户可能会忽略HAVING和WHERE的区别。需要说明HAVING用于过滤聚合后的结果,而WHERE是在聚合前过滤行。这里必须用HAVING来筛选平均年薪。 还有,是否需要考虑四舍五入?AVG函数的结果可能有小数,用户是否需要保留两位小数,或者直接显示整数?在示例中可以加上ROUND函数,让结果更整洁。 此外,用户可能想知道如何优化这个查询的性能。比如,在company_id和salary字段上添加索引可能会加快查询速度,尤其是当数据量大的时候。不过这可能超出当前问题的范围,但作为一个注意事项提出来会更好。 还有可能用户的数据中存在重复记录或者NULL值,比如公司表中某些公司没有对应的员工,或者员工表中的公司ID不正确。这时候查询结果可能不准确,需要提醒用户确保数据的一致性和完整性。 最后,示例中的别名使用是否清晰?比如用c表示公司表,e表示员工表,这样用户容易理解。同时,结果中的列名是否明确,比如AS CompanyName和AS AvgSalary,这样更直观。 总结一下,我需要提供一个结构清晰的步骤说明,包括表结构假设、关联逻辑、分组和过滤,然后给出一个示例SQL查询,并解释每个部分的作用。同时,补充注意事项,比如数据规范、性能优化和数据完整性,确保用户在实际应用中能顺利使用这个查询。</think>要找出平均年薪在一以上的公司及其平均年薪,需通过 **分组聚合** 并结合 **过滤条件** 来实现。以下是具体步骤和示例SQL查询: --- ### **步骤说明** 1. **表结构假设** - **员工表** `Employees`: - `EmployeeID`(员工ID) - `CompanyID`(所属公司ID) - `Salary`(年薪) - **公司表** `Companies`: - `CompanyID`(公司ID) - `CompanyName`(公司名称) 2. **逻辑实现** - 使用 `JOIN` 关联员工表和公司表,按公司分组。 - 计算每个公司的平均年薪(`AVG(Salary)`)。 - 通过 `HAVING` 筛选平均年薪超过一的公司。 --- ### **SQL查询示例** ```sql SELECT c.CompanyName AS 公司名称, AVG(e.Salary) AS 平均年薪 FROM Companies c INNER JOIN Employees e ON c.CompanyID = e.CompanyID GROUP BY c.CompanyName HAVING AVG(e.Salary) > 10000; ``` #### **代码说明** - `INNER JOIN`:关联公司表与员工表,确保每个公司至少有一个员工。 - `GROUP BY`:按公司名称分组,计算每组的聚合值。 - `HAVING`:过滤出平均年薪超过 10,000 的公司(`AVG(e.Salary)` 为分组的平均年薪)。 --- ### **注意事项** 1. **数据完整性** - 若公司可能没有员工(如新成立公司),使用 `LEFT JOIN` 并排除 `NULL` 值: ```sql HAVING AVG(e.Salary) > 10000 AND COUNT(e.EmployeeID) > 0; ``` - 避免重复数据:确保员工表中的 `CompanyID` 是有效的。 2. **结果格式化** - 若需保留两位小数,可使用 `ROUND(AVG(e.Salary), 2)`。 - 示例结果: ``` | 公司名称 | 平均年薪 | |----------|-----------| | 公司A | 12000.00 | | 公司B | 15000.50 | ``` 3. **性能优化** - 在 `CompanyID` 和 `Salary` 字段上添加索引以加速查询。 --- 通过上述方法,可以高效筛选出平均年薪超过一的公司并显示其名称及平均年薪
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