当前位置: 首页 > news >正文

sql复习(set运算符、高级子查询)

一、set运算符

set操作符
union:得到两个查询结果的并集,并且⾃动去掉重复⾏。不会排序
union all:得到两个查询结果的并集,不会去掉重复⾏。也不会排序
intersect:得到两个查询结果的交集,并且按照结果集的第⼀个列进⾏排序
minus:得到两个查询结果的减集,以第⼀列进⾏排序

--查询部门的部门号,其中不包括job_id是”ST_CLERK”的部门号
select department_id
from departments
minus
select department_id
from employees
where job_id = 'ST_CLERK'
--查询10,50,20号部门的job_id,department_id
--并且department_id按10,50,20的顺序排列
column a_dummy noprint	--隐藏后面的1、2、3(序列号)select job_id,department_id,1 a_dummy
from employees
where department_id = 10
union
select job_id,department_id,2
from employees
where department_id = 50
union
select job_id,department_id,3
from employees
where department_id = 20
order by 3	--使用order by对结果集排序
--查询所有员工的last_name ,department_id 和department_name
select last_name,department_id,to_char(null) department_name
from employees
union
select to_char(null),department_id,department_name
from departments

二、高级子查询

1.多列子查询

多列子查询中的比较分为两种:成对比较、不成对比较

成对比较

--查询与141号或174号员工的manager_id和department_id相同的
--其他员工的employee_id, manager_id, department_id
select employee_id,manager_id,department_id
from employees
where (manager_id,department_id) in (select manager_id,department_idfrom employeeswhere employee_id in (141,174))
and employee_id not in (141,174)

不成对比较

select employee_id,manager_id,department_id
from employees
where manager_id in (select manager_idfrom employeeswhere employee_id in (141,174))
and department_id in (select department_idfrom employeeswhere employee_id in (141,174))
and employee_id not in (141,174)

2.在 FROM 子句中使用子查询

案例对比:

--返回比本部门平均工资高的员工的last_name, department_id, salary及平均工资
select last_name,department_id,salary,
(select avg(salary) from employees e3 where e1.department_id = e3.department_id group by department_id) avg_sal
from employees e1
where salary > (select avg(salary)from employees e2where e1.department_id = e2.department_idgroup by department_id)
--在 FROM 子句中使用子查询
--返回比本部门平均工资高的员工的last_name, department_id, salary及平均工资
select last_name,e1.department_id,salary,e2.avg_sal
from employees e1,(select department_id,avg(salary) avg_sal from employees group by department_id) e2
where e1.department_id = e2.department_id
and e1.salary > e2.avg_sal

由上可知,在 FROM 子句中使用子查询可以减少冗余

3.单列子查询

<1>在 CASE 表达式中使用单列子查询

--显示员工的employee_id,last_name和location。
--其中,若员工department_id与location_id为1800的department_id相同,则location为’Canada’
--其余则为’USA’。
select employee_id,last_name,
(case department_id when (select department_id from departments where location_id = 1800) then 'Canada'else 'USA' end) location
from employees

<2>在 ORDER BY 子句中使用单列子查询

--查询员工的employee_id,last_name,要求按照员工的department_name排序
select employee_id,last_name
from employees e
order by (select department_namefrom departments dwhere e.department_id = d.department_id) asc

4.相关子查询

子查询中使用主查询中的列,主查询的每一行都执行一次子查询

--查询员工中工资大于本部门平均工资的员工的last_name,salary和其department_id
select last_name,salary,department_id
from employees e1
where salary > (select avg(salary)from employees e2where e1.department_id = e2.department_id)
--若employees表中employee_id与job_history表中employee_id相同的数目不小于2,
--输出这些相同id的员工的employee_id,last_name和其job_id
select employee_id,last_name,job_id
from employees e
where 2 <= (select count(1)from job_historywhere e.employee_id = employee_id )

5.EXISTS操作符和NOT EXISTS操作符

EXISTS 操作符检查在子查询中是否存在满足条件的行
如果满足条件则输出
NOT EXISTS操作符正好相反

--查询公司管理者的employee_id,last_name,job_id,department_id信息
select employee_id,last_name,job_id,department_id
from employees mgr
where exists(select 'A'from employees empwhere mgr.employee_id = emp.manager_id)
--查询departments表中,不存在于employees表中的部门的department_id和department_name
select department_id,department_name
from departments d
where not exists(select 'A'from employeeswhere department_id = d.department_id)

6.WITH 子句

使用 WITH 子句, 可以避免在 SELECT 语句中重复书写相同的语句块
WITH 子句将该子句中的语句块执行一次并存储到用户的临时表空间中
使用 WITH 子句可以提高查询效率

--查询公司中各部门的总工资大于公司中各部门的平均总工资的部门信息
with dept_sumsal as(
select department_name,sum(salary) sum_sal
from employees e,departments d
where e.department_id = d.department_id
group by department_name
),
dept_avgsal as(
select sum(sum_sal)/count(1) avg_sum_sal
from dept_sumsal
)select *
from dept_sumsal
where sum_sal > (select avg_sum_salfrom dept_avgsal)
order by department_name

相关文章:

sql复习(set运算符、高级子查询)

一、set运算符 union&#xff1a;得到两个查询结果的并集&#xff0c;并且⾃动去掉重复⾏。不会排序 union all&#xff1a;得到两个查询结果的并集&#xff0c;不会去掉重复⾏。也不会排序 intersect&#xff1a;得到两个查询结果的交集&#xff0c;并且按照结果集的第⼀个列进…...

整车电源的几种模式:OFF/ACC/RUN/CRANK

本文框架1.前言2. 四种电源模式2.1 OFF模式2.2 ACC模式2.3 ON模式2.4 CRANK模式3. KL15/KL301.前言 在诊断或者网络管理相关模块开发对客户的需求进行梳理时&#xff0c;经常会看到客户对不同车辆模式下处理策略的需求&#xff0c;如果前期没接触过这几种模式&#xff0c;可能…...

踩了大坑:wordpress后台 无法将上传的文件移动至wp-content

一、问题描述 今天迁移了wordpress站点至新服务器&#xff0c;结果上传图片出现“无法将上传的文件移动至wp-content/uploads”的提示&#xff0c;这是怎么回事&#xff0c;为什么会这样。 报错如下&#xff1a; 2023/02/20 08:57:48 [error] 9861#9861: *79624 FastCGI sen…...

page cache设计及实现

你好&#xff0c;我是安然无虞。 page cache的设计及实现 page cache 本质上也是一个哈希桶, 它是按照页的数量进行映射的. 当 central cache 向 page cache 申请内存时, page cache 先检查对应位置是否有span, 如果没有则向更大页去寻找一个span, 如果找到则分裂成两个. 比如…...

使用seata来解决分布式事务

文章目录 目录 文章目录 前言 一、Seata的执行流程如下 二、使用步骤 三、配置微服务客户端 总结 前言 Seata部署指南 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案&#xff0c;致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模…...

推荐一款新的自动化测试框架:DrissionPage

今天给大家推荐一款基于Python的网页自动化工具&#xff1a;DrissionPage。这款工具既能控制浏览器&#xff0c;也能收发数据包&#xff0c;甚至能把两者合而为一&#xff0c;简单来说&#xff1a;集合了WEB浏览器自动化的便利性和 requests 的高效率。 一、DrissionPage产生背…...

MQ系列面试

先来说说什么是MQ&#xff0c;MQ与多线程之间的区别MQ是消息中间件 可以实现异步 多线程也可以实现异步使用传统http协议方式调用接口存在的缺点如果服务器端没有及时的响应给客户端的时候&#xff0c;容易造成客户端阻塞等待。服务器响应超时 客户端发送重试机制 需要考虑避免…...

一句话设计模式2:原型模式

原型模式:每次得到一个新对象。 文章目录 原型模式:每次得到一个新对象。前言一、原型模式和new的区别二、如何实现原型模式1. 什么clone接口2. 开始使用,并验证浅clone效果3. 深度clone(也就是address也要复制一份)总结前言 原型模式可以说是目前接触的设计模式中,比较无用的…...

c++11特性与c++17特性

1、自动类型推导auto // C11 auto func1() -> int // 需要指定返回值类型 {return 10; }auto func2() -> std::function<void()> {auto lambda []() { };return lambda; }// c17 // 之后无需指定返回值类型 auto func1() {return 10; }auto func2() {auto lambda…...

Redis02: Redis基础命令

一、基础命令 先启动redis服务&#xff0c;使用redis-cli客户端连到redis数据库里面 1. 获取符合规则的键: keys 要点&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;keys 后面可以指定正则表达式 &#xff08;2&#xff09;在生产环境下建议禁用keys命令&#xff0c;因为这个命令会查…...

MDK的HardFault硬件异常和NMI异常原因总结

发出来&#xff0c;出现问题自行比对&#xff0c;现在一些代码&#xff0c;也会对这个进行分析。硬件异常原因&#xff1a; Unaligned load or store Load 或者 store 指令访问未对齐地址 Undefined Instruction 执行 ARM 未定义的指令 EPSR Fault 当前程序没有在 Thumb 状态下…...

视频图像质量诊断

视频图像质量诊断有哪些原理&#xff0c;视频图像质量诊断有哪些算法&#xff1f; 视频图像质量诊断技术支持对视频黑屏、视频干扰、视频卡顿、视频遮挡、亮度异常、图像偏色、视频模糊、视频冻结、视频抖动、场景变更、无字符叠加等20种视频图像质量异常进行诊断&#xff0c;…...

make、Makefile项目自动化构建工具

环境&#xff1a;centos7.6&#xff0c;腾讯云服务器Linux文章都放在了专栏&#xff1a;【Linux】欢迎支持订阅&#x1f339;前言自动化构建工具是干什么的呢&#xff1f;主要是为了让我们对指令进行一些设置&#xff0c;就比如说&#xff0c;假如一个项目里有很多个源文件&…...

Linux系统之Uboot、Kernel、Busybox思考之一

目录 一 基础环境 1 硬件基础环境 2 软件基础环境 2.1 Uboot 2.2 内核 2.3 文件系统 二 启动过程 1 2 3 4 5 6 7 一 基础环境 1 硬件基础环境 CPU、内存和FLASH为基础环境&#xff0c;有了这三样&#xff0c;程序就可以跑起来。在此基础上补充各种外设&#xff…...

CCNP350-401学习笔记(401-450题)

401、What is the function of vBond in a Cisco SDWAN deployment? A. initiating connections with SD-WAN routers automatically B. pushing of configuration toward SD-WAN routersC. onboarding of SDWAN routers into the SD-WAN overlay D. gathering telemetry dat…...

一文带你看透前端世界里的日期时间,对就是Date

很高兴我们能够通过不同空间&#xff0c;不同时间&#xff0c;通过这篇博客相识&#xff0c;那一定是一种缘分&#xff0c;一种你和狗哥的缘分。今天我希望通过这篇博客对我所熟知的前端世界里的日期时间做一个汇总&#xff0c;不止是代码上的汇总哦&#xff01; 目录 一、时区…...

易基因|RRBS单碱基绘制580种动物的基因组规模DNA甲基化谱:Nature子刊

大家好&#xff0c;这里是专注表观组学十余年&#xff0c;领跑多组学科研服务的易基因。2023年01月16日&#xff0c;奥地利科学院分子医学研究中心(CeMM)研究团队在《Nat Commun》杂志发表了题为“Comparative analysis of genome-scale, base-resolution DNA methylation prof…...

面试官:能用JavaScript手写一个bind函数吗

经常会看到网上各种手写bind的教程&#xff0c;下面是我在自己实现手写bind的过程中遇到的问题与思考。如果对于如何实现一个手写bind还有疑惑的话&#xff0c;那么可以先看看上面两篇文章。 手写bind vs 原生bind 我们先使用一个典型的手写bind的例子&#xff0c;代码如下&a…...

美国拟发布纽扣电池或硬币电池安全标准和通知要求ANSI C18. 3M

2023年2月10日&#xff0c;美国向WTO提交G/TBT/N/USA/1964号通报&#xff0c;拟发布纽扣电池或硬币电池以及含有此类电池的消费品的安全标准和通知要求&#xff0c;征求意见截止日期为2023年3月13日&#xff0c;拟通过日期和生效日期待定。联[1]系 拟定规则通知根据H.R.5313瑞…...

双因素方差分析

一、案例与数据 一家大型商业银行在多地区设有分行&#xff0c;其业务主要是进行基础设施建设&#xff0c;国家重点项目建设&#xff0c;固定资产投资等项目的贷款。近年来&#xff0c;该银行的贷款额平稳增长&#xff0c;但不良贷款额也有较大比例的提高&#xff0c;这给银行…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下&#xff0c;越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是&#xff0c;一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧&#xff1f;面对生疏的日语交流环境&#xff0c;即便提前恶补了…...

智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)

引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...

黑马Mybatis

Mybatis 表现层&#xff1a;页面展示 业务层&#xff1a;逻辑处理 持久层&#xff1a;持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6501c2109c4442118ceb6014725e48e4.png //logback.xml <?xml ver…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解

一&#xff0c;设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络&#xff0c;本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用&#xff0c;连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...

SpringCloudGateway 自定义局部过滤器

场景&#xff1a; 将所有请求转化为同一路径请求&#xff08;方便穿网配置&#xff09;在请求头内标识原来路径&#xff0c;然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

Mac下Android Studio扫描根目录卡死问题记录

环境信息 操作系统: macOS 15.5 (Apple M2芯片)Android Studio版本: Meerkat Feature Drop | 2024.3.2 Patch 1 (Build #AI-243.26053.27.2432.13536105, 2025年5月22日构建) 问题现象 在项目开发过程中&#xff0c;提示一个依赖外部头文件的cpp源文件需要同步&#xff0c;点…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

#Uniapp篇:chrome调试unapp适配

chrome调试设备----使用Android模拟机开发调试移动端页面 Chrome://inspect/#devices MuMu模拟器Edge浏览器&#xff1a;Android原生APP嵌入的H5页面元素定位 chrome://inspect/#devices uniapp单位适配 根路径下 postcss.config.js 需要装这些插件 “postcss”: “^8.5.…...

MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用

文章目录 一、背景知识&#xff1a;什么是 B-Tree 和 BTree&#xff1f; B-Tree&#xff08;平衡多路查找树&#xff09; BTree&#xff08;B-Tree 的变种&#xff09; 二、结构对比&#xff1a;一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree&#xff1f; 1. 范围查询更快 2…...