一个有趣的Sql查询

假定我们现在有一个员工销售业绩表,如图所示:
table1.gif
现在因为某种需要,要做一个如下格式的报表:
table2.gif
但问题的关键是:对于一个员工来说,可能同时有2005年和2006年的销售额,但也可能只有2005年或只有2006年的销售额,这个Sql查询应如何生成呢?
用full outer jion或许是一个选择,但合并employeeId列也是一个不小的麻烦,以下是我用另一种方法写的一个Sql查询语句:
None.gifselect employeeId,sum(sale2005) as sale2005,sum(sale2006) as sale2006  from
None.gif(
None.gif(
select employeeId,sale as sale2005,null as sale2006 from sale where years=2005)
None.gif
union
None.gif(
select employeeId,null as sale2005,sale as sale2006 from sale where years=2006)
None.gif) tmp
None.gif
group by employeeId
功能是实现了,但总感觉不够爽。不知大家有没有高招,希望贡献出来大家一起学习。

转载于:https://www.cnblogs.com/chinadhf/archive/2006/03/05/343150.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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