数据库第二次作业

要求:

1建库建表与插入数据:

2查询:

-- 1. 显示所有职工的基本信息
select * from t_worker;

-- 2. 查询所有职工所属部门的部门号(不重复)
select distinct department_id from t_worker;

-- 3. 求出所有职工的人数
select count(*) as total_workers from t_worker;

-- 4. 列出最高工资和最低工资
select 
    max(wages) as max_wage,
    min(wages) as min_wage from t_worker;

-- 5. 列出职工的平均工资和总工资
select  avg(wages),sum(wages)from t_worker;

-- 6. 创建一个只有职工号、姓名和参加工作的新表
create table work_date_table as
select worker_id, name, worker_date from t_worker;

-- 7. 显示所有党员的年龄(使用当前日期计算)
select year(now())-year(born) age from worker where politics = '党员';

-- 8. 列出工资在4000—8000之间的所有职工姓名
select name from t_worker where 工资>= 4000 and 工资<=8000;

-- 9. 列出所有孙姓和李姓职工姓名

select 姓名 from worker where 姓名 like '孙%' or 姓名 like '李%';

-- 10. 列出部门102和103且非党员的职工号、姓名
select worker_id, name from t_worker where department_id in (102, 103) and politics = '群众';

-- 11. 将职工按出生日期排序
select * from t_worker order by 出生日期 asc;

-- 12. 显示工资最高的前3名职工的职工号和姓名
select worker_id, name from t_worker order by wages desc limit 3;

-- 13. 求出各部门党员的人数
select  部门号 count(*) 部门党员人数
from t_worker(avg(工资),2) from where politics = '党员'group by department_id;

-- 14. 统计各部门的工资和平均工资
select 部门号,sum(工资),round(avg9工资),2) from worker group by 部门号;

-- 15. 列出总人数大于等于3的部门号和总人数
select 部门号, count(*) 总人数 from worker group by 部门号  having 总人数>=3;

关于头歌数据库第一次作业的相关资料或指导,虽然无法提供具体的答案,但可以基于已有的引用内容以及专业知识给出一些提示和建议。 ### 关于SQL查询的基础知识 如果头歌数据库的第一次作业涉及SQL查询基础,则可能需要掌握复杂的嵌套查询语法。例如,在引用中提到的一个例子展示了如何使用`ALL`关键字进行条件过滤[^1]: ```sql SELECT col1 FROM table1 WHERE col1 > ALL (SELECT col2 FROM table2); ``` 上述代码表示从表 `table1` 中选取满足大于 `table2` 所有记录值的字段 `col1` 的所有行。这种类型的查询通常用于多表关联场景下的复杂筛选逻辑。 --- ### HTAP数据库的概念及其应用背景 对于更高级别的数据库设计或者优化题目,可能会涉及到HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)数据库的设计理念。根据已有引用描述[^2],HTAP数据库分为两类不同的架构模式: - **第一类**:以列存为主的系统(如 SAP HANA),其特点是高性能的OLAP查询能力和相对适中的OLTP事务处理能力; - **第二类**:分布式行存为主、列存为辅助副本的结构(如 TiDB)。这类系统的优点在于高度可扩展性和对两种工作负载的良好平衡支持。 这些概念可以帮助理解现代数据库管理系统是如何兼顾实时交易需求与大规模数据分析任务的要求。 --- ### 窗口函数的应用技巧 另外还提到了窗口函数相关内容[^3],这可能是某些练习的重点之一。“PARTITION BY”引导的是分区内部分析操作,“ORDER BY”则定义了每一分区内的顺序排列方式。下面是一个简单的示例展示如何利用窗口函数计算累计销售额: ```sql SELECT product_id, sale_date, amount, SUM(amount) OVER(PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS cumulative_sales FROM sales; ``` 此脚本会针对每一个产品分别按照日期升序累积求和销售金额。 --- #### 提醒事项 由于具体课程安排未知,请自行确认实际考核范围是否覆盖以上知识点。同时注意遵循学术诚信原则完成个人学习成果提交。
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