计算每个月的前六个月内的累计值

本文介绍了一种方法来计算全量累计数据,通过建立日历表和事实表,利用时间连接统计六个月内的累计值。包括创建日历表、事实表及计算某个月份前六个月累计值的过程。

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业务需求:计算每个月的前六个月内的累计值

增量:比较好求,就是求统计日期在当月之前六个月至当月值的累计
但是对于全量来说,就不好求了,因为大概一思考,这里涉及到循环,也就是说,每个月都需要找前六个月内的累计值.


下面提供一种方法来计算全量累计值.


思路:
1.建立一个日历表
2.建立一个事实表
3.以日历表为主表,通过时间进行不等值连接,统计六个月内的累计值.


--1.日历表 2014年整年
CREATE TABLE tmp_lxq_2 AS
SELECT  DATE'2014-01-01' AS statis_dt FROM dual;
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-02-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-03-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-04-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-05-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-06-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-07-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-08-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-09-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-10-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-11-01';
INSERT INTO TMP_LXQ_2
  SELECT DATE '2014-12-01';
COMMIT;


SELECT * FROM TMP_LXQ_2;

--结果:




--事实表 日期+数量
DROP TABLE tmp_lxq_1;
CREATE TABLE tmp_lxq_1 AS
(SELECT DATE'2014-01-01' AS statis_dt,'100' AS qty ) WITH DATA;

INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-02-01' AS STATIS_DT, '200' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-03-01' AS STATIS_DT, '300' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-04-01' AS STATIS_DT, '400' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-05-01' AS STATIS_DT, '500' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-06-01' AS STATIS_DT, '600' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-07-01' AS STATIS_DT, '700' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-08-01' AS STATIS_DT, '800' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-09-01' AS STATIS_DT, '900' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-10-01' AS STATIS_DT, '1000' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-11-01' AS STATIS_DT, '100' AS QTY;
INSERT INTO TMP_LXQ_1
  SELECT DATE '2014-12-01' AS STATIS_DT, '100' AS QTY;

SELECT * FROM TMP_LXQ_1;

--结果:




--计算某个月内的前六个月的值分别是什么(此处计算8月份)
SELECT A.*, B.*
  FROM TMP_LXQ_1 A
 INNER JOIN (SELECT T.STATIS_DT AS CALENDAR_DATE
               FROM TMP_LXQ_2 T
              WHERE T.STATIS_DT >= DATE '2014-08-01'
                AND T.STATIS_DT < DATE '2014-09-01') B
    ON A.STATIS_DT >= CAST(ADD_MONTHS(CAST(B.CALENDAR_DATE AS DATE FORMAT 'YYYYMM'), -6) AS DATE FORMAT 'YYYYMMDD')
   AND A.STATIS_DT <= CAST(CAST(CAST(B.CALENDAR_DATE AS DATE FORMAT 'yyyymm') AS VARCHAR(6)) || '01' AS DATE FORMAT 'yyyymmdd')


结果:




--在第三步的基础上进行分组求累计值
SELECT B.CALENDAR_DATE, SUM(A.QTY)
  FROM TMP_LXQ_1 A
 INNER JOIN (SELECT T.STATIS_DT AS CALENDAR_DATE
               FROM TMP_LXQ_2 T
              WHERE T.STATIS_DT >= DATE '2014-01-01'
                AND T.STATIS_DT < DATE '2014-12-01') B
    ON A.STATIS_DT >= CAST(ADD_MONTHS(CAST(B.CALENDAR_DATE AS DATE FORMAT 'YYYYMM'), -6) AS DATE FORMAT 'YYYYMMDD')
   AND A.STATIS_DT <= CAST(CAST(CAST(B.CALENDAR_DATE AS DATE FORMAT 'yyyymm') AS VARCHAR(6)) || '01' AS DATE FORMAT 'yyyymmdd')
 GROUP BY B.CALENDAR_DATE

结果:


至此,结果就正确表达出来了。


<think>好的,我现在需要回答用户关于预估退休时每月养老金金额的问题。首先,我需要回顾之用户询问生育保险时的回答结构,以便保持一致。用户可能希望得到同样详细且分点的解释,包括政策依据、计算方法和注意事项,尤其是以某个城市为例,比如北京。 接下来,我得确认养老金的基本构成。中国的养老金通常由基础养老金、个人账户养老金和可能的过渡性养老金组成。每个部分的计算方式不同,需要分别解释。基础养老金通常与当地职工平均工资、缴费年限和缴费基数有关;个人账户养老金则取决于个人账户储存额和计发数。过渡性养老金是针对视同缴费年限的人群,可能用户不太需要,但还是要提到。 然后,我需要考虑如何具体计算。例如,以北京市为例,假设某职工的情况,比如缴费年限、缴费基数、个人账户储存额等,给出计算公式和示例。用户可能想知道如何根据自己的情况估,所以需要分步骤说明,包括如何确定平均缴费指数,如何查找当地的社会平均工资等数据。 另外,要注意用户可能不了解的专业术语,比如“计发数”,需要简单解释。同时,要提醒用户政策可能的变化,以及不同地区的差异,建议咨询当地社保部门或使用官方计算工具。 还需要考虑用户可能的常见问题,比如缴费基数高低的影响,缴费年限的长短对结果的作用,以及延迟退休的影响。这些都可以在注意事项或示例中提及。 最后,确保回答结构清晰,分点明确,使用户能够逐步理解如何估自己的养老金。可能还需要提供参考链接或查询方式,如官方网站或拨打社保热线,帮助用户进一步获取准确信息。 检查是否有遗漏的部分,比如是否提到个人账户的利息累积,或者过渡性养老金的具体适用情况。另外,是否需要区分企业职工和机关事业单位人员的不同计算方法,但可能用户更关心的是企业职工的情况,因此可以主要集中在此。 总结下来,回答的结构应包括养老金的组成部分、计算公式及示例、影响因素、注意事项和查询方式,保持与之生育保险回答类似的详细程度和结构,帮助用户全面理解如何预估养老金。</think>以下是关于预估退休时每月养老金金额的详细介绍,以**企业职工养老保险**政策为例(以北京市2023年标准说明,具体以退休时政策为准): --- ### **一、养老金组成** 我国企业职工养老金由三部分构成: 1. **基础养老金**(统筹账户):与缴费年限、缴费基数、当地社平工资挂钩; 2. **个人账户养老金**:个人缴费累积金额 ÷ 计发数; 3. **过渡性养老金**(仅1998年参加工作且有视同缴费年限者):补偿改革的工龄。 --- ### **二、计算公式与示例** #### **1. 基础养老金** **公式**: ``` 基础养老金 = 退休时当地上年度社平工资 × (1 + 平均缴费指数) ÷ 2 × 缴费年限 × 1% ``` - **社平工资**:以退休地为准(北京2023年为11,582元/); - **平均缴费指数**:个人历年缴费基数 ÷ 社平工资的平均(例:按60%基数缴费,指数为0.6); - **缴费年限**:累计缴费年数(含视同缴费年限,不足1年按)。 **举例**: 北京职工缴费30年,平均缴费指数1.2,退休时社平工资12,000元: ``` 基础养老金 = 12,000 × (1+1.2)÷2 × 30 × 1% = 12,000 × 1.1 × 30 × 1% = 3,960元/ ``` #### **2. 个人账户养老金** **公式**: ``` 个人账户养老金 = 个人账户储存额 ÷ 计发数 ``` - **个人账户储存额**:个人缴费部分(缴费基数×8%)+ 历年利息; - **计发数**:根据退休年龄确定(例:60岁退休为139个,55岁为170个)。 **举例**: 个人账户余额15万元,60岁退休: ``` 个人账户养老金 = 150,000 ÷ 139 ≈ 1,079元/ ``` #### **3. 过渡性养老金**(仅适用部分人群) **公式**: ``` 过渡性养老金 = 退休时社平工资 × 视同缴费指数 × 视同缴费年限 × 过渡系数(1%~1.4%,北京为1%) ``` *(因涉及复杂历史工龄认定,此处暂不展开计算)* --- ### **三、预估总养老金** **总养老金 = 基础养老金 + 个人账户养老金 + 过渡性养老金** **接上例**: - 基础养老金3,960元 + 个人账户养老金1,079元 = **5,039元/**(不含过渡性养老金)。 --- ### **四、影响养老金的关键因素** 1. **缴费年限**:年限越长,基础养老金越高(每多1年增加1%); 2. **缴费基数**:基数越高,平均缴费指数和个人账户余额越高; 3. **退休年龄**:年龄越大,计发数越少,个人账户养老金越高; 4. **社平工资**:退休地经济水平直接影响基础养老金。 --- ### **五、快速估方法** 1. **线上工具**: - 登录“国家社会保险公共服务平台”(http://si.12333.gov.cn),使用“养老金测”功能; - 支付宝/微信“电子社保卡”中的“养老金测”工具。 2. **简略估**: - 若按社平工资100%缴费30年,养老金约为退休时社平工资的40%~60%; - 按60%基数缴费30年,养老金约为社平工资的30%~40%。 --- ### **六、注意事项** 1. **政策动态**:养老金的社平工资、计发数等参数可能随政策调整; 2. **地区差异**:社平工资以退休地为准(一线城市高于三四线城市); 3. **补缴与断缴**:断缴可能减少缴费年限,补缴需缴纳滞纳金; 4. **职业年金/企业年金**:部分单位有补充养老金,可额外增加收入。 --- ### **七、示例对比(北京 vs 三线城市)** | 参数 | 北京职工A | 三线城市职工B | |---------------------|-------------------------|------------------------| | 缴费年限 | 30年 | 25年 | | 平均缴费指数 | 1.2 | 0.6 | | 个人账户余额 | 15万元 | 8万元 | | 退休地社平工资 | 12,000元/ | 6,000元/ | | **预估养老金** | **约5,039元/** | **约1,800元/** | --- ### **八、建议** 1. **提高缴费基数与年限**:长期按高基数缴费可显著提升养老金; 2. **关注个人账户**:定期通过“电子社保卡”查询余额和缴费记录; 3. **政策咨询**:拨打12333或往当地社保局,获取个性化测。 --- 通过以上公式和工具,可初步估养老金水平,但实际金额需以退休时社保局核为准。
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