SQL-59 按照salary的累计和running_total,其中running_total为前两个员工的salary累计和,其他以此类推。...

本文介绍了一种使用SQL查询实现员工薪资累计总额的方法。通过自连接 salaries 表,按 emp_no 排序并计算 running_total,即每个员工薪资与其之前所有员工薪资的总和。此查询适用于人力资源或财务部门进行薪资统计。

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题目描述

按照salary的累计和running_total,其中running_total为前两个员工的salary累计和,其他以此类推。 具体结果如下Demo展示。。
CREATE TABLE `salaries` ( `emp_no` int(11) NOT NULL,
`salary` int(11) NOT NULL,
`from_date` date NOT NULL,
`to_date` date NOT NULL,
PRIMARY KEY (`emp_no`,`from_date`));
输出格式:
emp_nosalaryrunning_total
100018895888958
1000272527161485
1000343311204796
1000474057278853
1000594692373545
1000643311416856
1000788070504926
1000995409600335
1001094409694744
1001125828720572
SQL:
select a.emp_no,a.salary,sum(b.salary)as running_total
from salaries as a,salaries as b
where b.emp_no<=a.emp_no
and a.to_date='9999-01-01'
and b.to_date='9999-01-01'
group by a.emp_no 
order by a.emp_no

  

转载于:https://www.cnblogs.com/kexiblog/p/10755978.html

<think>首先,用户提供了完整的代码片段,这是一个SQL查询:```sql--计算每个部门内员工的工资累计(按入职日期排序) SELECTdepartment_id,employee_id,hire_date,salary,SUM(salary) OVER(PARTITIONBY department_idORDERBY hire_date)AS running_totalFROM employees; ```用户要求分析的是“代码解释”,但根据上下文,用户说“请分析改行代码在完整代码中的作用功能:代码解释”,并提供了整段代码。用户说“改行代码”,可能是个笔误,应该是“该行代码”。在之的系统提示中,用户通常会指定一行代码,但这里用户说“代码解释”,并提供了整段代码。回顾用户输入:"请分析改行代码在完整代码中的作用功能:代码解释"。用户可能指的是整个代码段,或者是一个特定的部分。但在提供的代码中,核心部分是`SUM(salary)OVER(...)`,这看起来是用户想分析的。 在系统提示中,用户说“我会给到你一段代码这段代码中的某一行代码”,但在这个查询中,用户没有明确指定某一行;相反,用户说“代码解释”,并提供了整个SQL查询。用户说“改行代码”,可能是个错误,应该是“该行代码”。在代码中,最相关的行可能是`SUM(salary) OVER(...)`部分,因为它是计算的核心。用户输入:"请分析改行代码在完整代码中的作用功能:代码解释"。然后提供了代码。在代码中,注释是"--计算每个部门内员工的工资累计(按入职日期排序)",所以用户可能想分析整个查询,但根据格式,我应该聚焦于一个特定的行。用户说“代码解释”,可能指的是整个代码段。在系统提示的例子中,用户指定了具体的行,如`df =df.sort_values(by='score',ascending=False)`,然后分析它。但在这里,用户没有指定具体的行;整个查询是SQL,没有明显的“行”划分。SQL查询通常被视为一个整体,但可能有多个部分。 用户说“改行代码”,可能是个笔误,应该是“该行代码”。在代码中,关键部分是`SUM(salary) OVER(...)`,这可能是用户想分析的。或者,用户可能指的是整个SELECT语句。为了符合系统提示,我应该假设用户想分析的是核心功能部分。在代码中,`SUM(salary) OVER(...)`是计算累计的关键。现在,根据系统提示,我需要分析这行代码在完整代码中的功能作用,然后生成三个相关问题。系统提示的格式是:-先分析功能作用的详细分析。 -然后方法解析(参数说明等)。-最后三个相关问题。在提供的例子中,是针对Python代码的,但这里是SQL代码。所以,我需要调整以适应SQL。分析的部分:-功能作用:在完整代码中,`SUM(salary)OVER(PARTITIONBY department_id ORDERBY hire_date)`的主要功能是计算每个部门内员工的工资累计,按入职日期排序。具体来说:-它使用窗口函数SUM() OVER()来计算运行总-PARTITIONBY department_id表示按部门分组。- ORDERBY hire_date表示在每组内按入职日期排序。-结果是一个新列running_total,显示每个员工累计工资总。 方法解析:-SQL中,窗口函数使用OVER()子句。 -参数说明:- PARTITION BY:指定分组的列。- ORDERBY:指定排序的列,用于定义窗口帧的顺序。- SUM(salary):计算salary的总,在定义的窗口上。 最后,生成三个相关问题:-格式:§§相关问题§§1. ···2. ···3. ···相关问题应该基于这段代码生成。例如: 1.什么是SQL窗口函数? 2. PARTITION BY在窗口函数中起什么作用? 3.如何计算运行总?在系统提示的例子中,问题是:1. df.sort_values函数接受哪些参数? 2. python2支持pandas库吗? 3. df.to_excel的参数index是什么意思? 所以,我需要生成类似的相关问题。现在,构建回答:-开头:在这段代码中,`SUM(salary) OVER(PARTITION BYdepartment_idORDER BYhire_date)`的主要功能是...-详细分析:解释其功能作用。 -方法解析:分解OVER()子句的参数。 -相关问题:三个问题。 完整回答格式: ```在这段代码中,`SUM(salary)OVER(PARTITIONBY department_id ORDERBY hire_date)`的主要功能是计算每个部门内员工的工资累计,按入职日期排序。以下是对其具体功能作用的详细分析:###方法解析-**函数名称:** `SUM()OVER()`-这是SQL中用于窗口函数的语法,允许在分区内进行聚合计算。 -**参数说明:**- `PARTITIONBY department_id`:表示按部门ID分组,每个部门独立计算累计- `ORDER BYhire_date`:表示在每个部门内,按员工入职日期排序,以定义累计的顺序。- `SUM(salary)`:计算工资的总。§§相关问题§§1.SQL窗口函数有哪些常见用途? 2. PARTITION BYGROUPBY有什么区别? 3.如何计算运行总running total)在SQL中? ```确保问题相关。</think>在这段代码中,`SUM(salary) OVER(PARTITION BY department_id ORDER BY hire_date) AS running_total` 的核心功能是使用 SQL 窗口函数计算每个部门内员工的工资累计running total),并按入职日期顺序进行累加。以下是对其具体功能作用的详细分析: ### 功能作用 - **主要功能**: 该行代码定义了一个窗口函数,用于动态计算每个部门(`department_id`)中员工的工资累计。它会: - 按部门分组(`PARTITION BY department_id`),确保每个部门的计算独立。 - 在每个部门内,按员工入职日期(`hire_date`)升序排序(默认排序)。 - 对工资(`salary`)进行累加求(`SUM(salary)`),生成一个运行总列 `running_total`。 - **作用在查询中的角色**: - **结果生成**:为每个员工返回一条记录,包含其部门、ID、入职日期、工资截至该员工累计工资。 - **数据处理**:解决分组内有序累计的需求,避免了传统 `GROUP BY` 无法实现的逐行计算。 - **性能优化**:窗口函数在数据库内部高效执行,减少了多次查询或应用层计算的开销。 ### 方法解析 - **函数结构:** `SUM() OVER()` - 这是 SQL 标准窗口函数的语法,支持在结果集的子集(窗口)上进行聚合计算。 - **参数说明:** - `PARTITION BY department_id`:定义窗口分区,将数据按部门分组。每个分区独立计算累计- `ORDER BY hire_date`:指定分区内的排序顺序,确保累计按入职日期从早到晚进行。 - `SUM(salary)`:聚合函数,计算工资总。结合 `ORDER BY`,它会生成递增的运行总- `AS running_total`:将计算结果命名为新列,便于输出。 ### 示例输出效果 假设输入数据: | department_id | employee_id | hire_date | salary | |---------------|-------------|-----------|--------| | 1 | 101 | 2020-01-01| 5000 | | 1 | 102 | 2020-02-01| 6000 | | 2 | 201 | 2020-01-15| 4000 | 输出 `running_total`: - 部门 1:员工 101 → 5000;员工 102 → 11000 (5000+6000) - 部门 2:员工 201 → 4000
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