mysal第三次作业

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原创最新推荐文章于 2026-04-16 09:04:04 发布 391 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Shopee前端反爬三要素：x-sap-Ri、x-sap-Sec与af-ac-enc-dat深度解析电商前端反爬机制本质是运行时环境可信验证，其核心在于动态生成的请求指纹、会话签名与行为加密载荷。这类机制不依赖静态Token，而是基于浏览器真实交互（如鼠标轨迹、页面可见性、时间精度）实时计算，体现JS运行时环境不可模拟性。技术价值在于将风控前移至客户端，大幅提升自动化绕过成本；典型应用场景包括商品价格监控、竞品数据采集与合规爬虫开发。本文聚焦Shopee实战案例，深入拆解x-sap-Ri（设备+行为哈希指纹）、x-sap-Sec（动态密钥签名）及af-ac-enc-dat（AES加密行为载荷）三大字段的生阅读详情

1、显示所有职工的基本信息。
2、查询所有职工所属部门的部门号，不显示重复的部门号。
3、求出所有职工的人数。
4、列出最高工和最低工资。
5、列出职工的平均工资和总工资。
6、创建一个只有职工号、姓名和参加工作的新表，名为工作日期表。
7、显示所有女职工的年龄。
8、列出所有姓刘的职工的职工号、姓名和出生日期。
9、列出1960年以前出生的职工的姓名、参加工作日期。
10、列出工资在1000－2000之间的所有职工姓名。
11、列出所有陈姓和李姓的职工姓名。
12、列出所有部门号为2和3的职工号、姓名、党员否。
13、将职工表worker中的职工按出生的先后顺序排序。
14、显示工资最高的前3名职工的职工号和姓名。
15、求出各部门党员的人数。
16、统计各部门的工资和平均工资
17、列出总人数大于4的部门号和总人数。

CREATE TABLE `worker` (
`部门号` int(11) NOT NULL,
`职工号` int(11) NOT NULL,
`工作时间` date NOT NULL,
`工资` float(8,2) NOT NULL,
`政治面貌` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '群众',
`姓名` varchar(20) NOT NULL,
`出生日期` date NOT NULL,
PRIMARY KEY (`职工号`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

INSERT INTO `worker` (`部门号`, `职工号`, `工作时间`, `工资`, `政治面貌`, `姓名`, `出生日期`) VALUES (101, 1001, '2015-5-4', 3500.00, '群众', '张三', '1990-7-1');
INSERT INTO `worker` (`部门号`, `职工号`, `工作时间`, `工资`, `政治面貌`, `姓名`, `出生日期`) VALUES (101, 1002, '2017-2-6', 3200.00, '团员', '李四', '1997-2-8');
INSERT INTO `worker` (`部门号`, `职工号`, `工作时间`, `工资`, `政治面貌`, `姓名`, `出生日期`) VALUES (102, 1003, '2011-1-4', 8500.00, '党员', '王亮', '1983-6-8');
INSERT INTO `worker` (`部门号`, `职工号`, `工作时间`, `工资`, `政治面貌`, `姓名`, `出生日期`) VALUES (102, 1004, '2016-10-10', 5500.00, '群众', '赵六', '1994-9-5');
INSERT INTO `worker` (`部门号`, `职工号`, `工作时间`, `工资`, `政治面貌`, `姓名`, `出生日期`) VALUES (102, 1005, '2014-4-1', 4800.00, '党员', '钱七', '1992-12-30');
INSERT INTO `worker` (`部门号`, `职工号`, `工作时间`, `工资`, `政治面貌`, `姓名`, `出生日期`) VALUES (102, 1006, '2017-5-5', 4500.00, '党员', '孙八', '1996-9-2');

1、显示所有职工的基本信息。

select * from worker;
2、查询所有职工所属部门的部门号，不显示重复的部门号。

select distinct `部门号` from worker;
3、求出所有职工的人数。

select count(`姓名`) from worker;
4、列出最高工和最低工资。

# 最高降序排序取第一个
select `工资` from worker order by `工资` desc limit 0,1;
# 最低升序排序取第一个
select `工资` from worker order by `工资` asc limit 0,1;

5、列出职工的平均工资和总工资。

# 平均工资
select avg(`工资`) from worker;
# 总工资
select sum(`工资`) from worker;

select avg(`工资`) 平均工资,sum(`工资`) 总工资 from worker;

6、创建一个只有职工号、姓名和参加工作的新表，名为工作日期表。

create table `工作日期` (
`职工号` int(11) NOT NULL,
`姓名` varchar(20) NOT NULL,
`工作时间` date NOT NULL,
PRIMARY KEY (`职工号`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

7、列出1960年以前出生的职工的姓名、参加工作日期。

# datediff()用于计算两个日期之间的天数
-- datediff函数，返回值是相差的天数，不能定位到小时、分钟和秒
SELECT datediff(now(),`出生日期` ) as age FROM worker;
# TIMESTAMPDIFF函数，有参数设置，可以精确到天（DAY）、小时（HOUR），分钟（MINUTE）和秒（SECOND）
-- 使用起来比datediff函数更加灵活。对于比较的两个时间，时间小的放在前面，时间大的放在后面。
SELECT TIMESTAMPDIFF(year,`出生日期`,NOW()) as age FROM worker;

8、列出工资在1000－2000之间的所有职工姓名。

select `姓名` from worker where `工资` between 3000 and 5000;
select `姓名`,`工资` from worker where `工资` between 3000 and 5000;

9、列出所有陈姓和李姓的职工姓名。

select `姓名` from worker where (`姓名` like'陈%') or (`姓名` like'李%');

10、列出所有部门号为2和3的职工号、姓名、党员否。

select * from worker where find_in_set('党员',政治面貌);
select * from worker where locate('党员',政治面貌);
# locate() 查找某个字段里面是否有某个某个字符串是(1)否(0)
select `职工号`,`姓名`,(locate('党员',政治面貌)) as `是(1)否(0)党员` from worker where `部门号`=102 or `部门号`=103;
11、将职工表worker中的职工按出生的先后顺序排序。

select * FROM worker ORDER BY `出生日期`;

12、显示工资最高的前3名职工的职工号和姓名。

select `职工号`,`姓名` from worker ORDER BY `工资` desc limit 0,3;
13、求出各部门党员的人数。

SELECT `部门号` from worker WHERE `政治面貌`='党员';
select `部门号`,count(`部门号`) from worker GROUP BY `部门号`;
# locate() 查找某个字段里面是否有某个某个字符串是(1)否(0
select `部门号`,sum(locate('党员',政治面貌)) 党员数 from worker GROUP BY `部门号`;
14、统计各部门的工资和平均工资

select `部门号`,sum(工资) 总工资,avg(工资) 平均工资 from worker GROUP BY `部门号`;

15、列出总人数大于4的部门号和总人数。

select `部门号`,count(姓名) 总人数 from worker GROUP BY `部门号` HAVING count(姓名) >2 ;
select `部门号`,count(姓名) 总人数 from worker GROUP BY `部门号` HAVING count(姓名) >4 ;