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MySQL基础练习20题,看看你的sql基础man不man

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数据获取

表的数据信息(sql文件)放在这个链接里了,提取码:52xz,需要的自行提取。数据来自网上的练习,已经给小伙伴们总结好了。
https://pan.baidu.com/s/11YMWaXtZb9K60cpOuYTwag
将数据导入到mysql中

大家可以直接在navicat运行该脚本,就可以直接导入数据了,如果遇到问题很可能是编码问题,改一下数据库的编码为gb2312,如图:

基础20题

点击新建查询就可以写我们的mysql基础20题了。
  1. #(1)查询和Zlotkey相同部门的员工姓名和工资
  2. SELECT
  3.         last_name,
  4.         salary
  5. FROM
  6.         employees
  7. WHERE
  8.         department_id = ( SELECT department_id from employees WHERE last_name = "Zlotkey" );
  9. #(2)查询工资比公司平均工资高的员工的员工号,姓名和工资。
  10. SELECT
  11.         employee_id,
  12.         last_name,
  13.         salary
  14. FROM
  15.         employees
  16. WHERE
  17.         salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
  18. #(3)选择工资大于所有JOB_ID = SA_MAN 的员工的工资的员工的last_name, job_id, salary
  19. SELECT
  20.         last_name,
  21.         job_id,
  22.         salary
  23. FROM
  24.         employees
  25. WHERE
  26.         salary > ( SELECT max( salary ) FROM employees WHERE job_id = "SA_MAN" );
  27. #(4)查询和姓名中包含字母u的员工在相同部门的员工的员工号和姓名
  28. SELECT
  29.         employee_id,
  30.         last_name
  31. FROM
  32.         employees
  33. WHERE
  34.         department_id IN (
  35.         SELECT DISTINCT
  36.                 ( department_id )
  37.         FROM
  38.                 employees
  39.         WHERE
  40.         last_name LIKE "%u%")
  41.        
  42. #(5)查询在部门的location_id为1700的部门工作的员工的员工号
  43. SELECT
  44.         employee_id
  45. FROM
  46.         employees
  47. WHERE
  48.         department_id IN ( SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700 );
  49.        
  50. #(6)查询管理者是King的员工姓名和工资
  51. SELECT
  52.         last_name,
  53.         salary
  54. FROM
  55.         employees
  56. WHERE
  57.         manager_id IN ( SELECT employee_id FROM employees WHERE last_name = "K_ing" );
  58. #(7)查询工资最低的员工信息: last_name, salary
  59. SELECT
  60.         last_name,
  61.         salary
  62. FROM
  63.         employees
  64. WHERE
  65.         salary = ( SELECT min( salary ) FROM employees );
  66.        
  67. #(8)查询平均工资最低的部门信息
  68. SELECT
  69.          b.department_id,
  70.          d.department_name,
  71.          d.manager_id,
  72.          d.location_id
  73. FROM
  74.         departments d
  75.         JOIN (
  76.                 SELECT
  77.                         department_id,
  78.                         AVG( salary ) AS avg_salary
  79.                 FROM
  80.                         employees
  81.                 GROUP BY
  82.                         department_id
  83.                 HAVING
  84.                         avg_salary IN (
  85.                                                 SELECT
  86.                                                         MIN( a.avg_salary )
  87.                                                 FROM (
  88.                                                         SELECT
  89.                                                                 department_id,
  90.                                                                 AVG( salary ) AS avg_salary
  91.                                                         FROM employees
  92.                                                         GROUP BY department_id
  93.                                                                 ) AS a
  94.                                                         )
  95.        ) AS b
  96.         ON d.department_id = b.department_id;
  97. #(9)查询平均工资最低的部门信息和该部门的平均工资(相关子查询)
  98. SELECT
  99.          b.department_id,
  100.          d.department_name,
  101.          d.manager_id,
  102.          d.location_id,
  103.          b.avg_salary
  104. FROM
  105.         departments d
  106.         JOIN (
  107.                         SELECT
  108.                                 department_id,
  109.                                 AVG( salary ) AS avg_salary
  110.                         FROM
  111.                                 employees
  112.                         GROUP BY
  113.                                 department_id
  114.                         HAVING
  115.                                 avg_salary IN (
  116.                                                                 SELECT
  117.                                                                         MIN( a.avg_salary )
  118.                                                                 FROM (
  119.                                                                                 SELECT
  120.                                                                                         department_id,
  121.                                                                                         AVG( salary ) AS avg_salary
  122.                                                                                 FROM employees
  123.                                                                                 GROUP BY department_id
  124.                                                                         ) AS a
  125.                                                                 )
  126.            ) AS b
  127.         ON d.department_id = b.department_id;
  128. #(10)查询平均工资最高的 job 信息
  129. SELECT
  130.         b.job_id,
  131.         j.job_title,
  132.         j.min_salary,
  133.         j.max_salary
  134. FROM
  135.         jobs j
  136. JOIN
  137.         (
  138.         SELECT
  139.                 job_id ,
  140.                 AVG(salary) AS avg_salary
  141.         FROM
  142.                 employees
  143.         GROUP BY
  144.                 job_id
  145.         HAVING
  146.                 avg_salary in
  147.                                         (
  148.                                         SELECT
  149.                                                 MAX(a.avg_salary)
  150.                                         FROM
  151.                                                 (
  152.                                                 SELECT
  153.                                                         job_id,
  154.                                                         AVG( salary ) AS avg_salary
  155.                                                 FROM
  156.                                                         employees
  157.                                                 GROUP BY
  158.                                                         job_id
  159.                                                 ) as a
  160.                                         )
  161. )as b
  162. ON j.job_id = b.job_id;
  163. #(11)查询平均工资高于公司平均工资的部门有哪些?
  164. SELECT
  165.         department_id,
  166.         AVG(salary) as avg_salary
  167. FROM
  168.         employees
  169. WHERE
  170.         department_id is not null
  171. GROUP BY
  172.         department_id
  173. HAVING
  174.         avg_salary > (
  175.                                 SELECT
  176.                                         AVG(salary)
  177.                                 FROM
  178.                                         employees );
  179. #(12)查询出公司中所有 manager 的详细信息
  180. SELECT
  181.         *
  182. FROM
  183.         employees
  184. WHERE
  185.         employee_id in
  186.                                 (
  187.                                 SELECT
  188.                                         DISTINCT manager_id
  189.                                 FROM
  190.                                         employees);
  191. #(13)各个部门中 最高工资中最低的那个部门的 最低工资是多少?
  192. SELECT
  193.         MAX(salary) as max_salary
  194. FROM
  195.         employees
  196. WHERE
  197.         department_id is not null
  198. GROUP BY
  199.         department_id
  200. ORDER BY
  201.         max_salary
  202. LIMIT 0,1;
  203. #(14)查询平均工资最高的部门的 manager 的详细信息: last_name, department_id, email, salary
  204. SELECT
  205.         last_name,
  206.         department_id,
  207.         email,
  208.         salary
  209. FROM
  210. employees
  211. WHERE
  212.         employee_id in
  213.                                         (
  214.                                         SELECT
  215.                                           DISTINCT manager_id
  216.                                         FROM
  217.                                                 employees
  218.                                         WHERE
  219.                                                 department_id = (
  220.                                                                                 SELECT
  221.                                                                                         department_id
  222.                                                                                 FROM
  223.                                                                                         employees
  224.                                                                                 GROUP BY
  225.                                                                                         department_id
  226.                                                                                 HAVING
  227.                                                                                         AVG( salary ) IN (
  228.                                                                                                                         SELECT
  229.                                                                                                                                         MAX( a.avg_salary )
  230.                                                                                                                                 FROM
  231.                                                                                                                                         (
  232.                                                                                                                                         SELECT
  233.                                                                                                                                                 department_id,
  234.                                                                                                                                                 AVG( salary ) AS avg_salary
  235.                                                                                                                                         FROM
  236.                                                                                                                                                 employees
  237.                                                                                                                                         GROUP BY
  238.                                                                                                                                                 department_id
  239.                                                                                                                                         ) AS a
  240.                                                                                                                                 )
  241.                                                                                 )
  242.                                         );
  243. #(15)查询部门的部门号,其中不包括job_id是"ST_CLERK"的部门号
  244. SELECT
  245.         department_id
  246. FROM
  247.         employees
  248. WHERE
  249.         job_id NOT IN  (
  250.                                         SELECT
  251.                                                 job_id
  252.                                         FROM
  253.                                                 employees
  254.                                         WHERE
  255.                                                 job_id = "ST_CLERK");
  256. #(16)选择所有没有管理者的员工的last_name
  257. SELECT
  258.         last_name
  259. FROM
  260.         employees
  261. WHERE
  262.         manager_id is null;
  263. #(17)查询员工号、姓名、雇用时间、工资,其中员工的管理者为 ‘De Haan’
  264. SELECT
  265.         employee_id,
  266.         last_name,
  267.         hiredate,
  268.         salary
  269. FROM
  270.         employees
  271. WHERE
  272.         manager_id = (SELECT
  273.         employee_id
  274. FROM
  275.         employees
  276. WHERE
  277.         last_name = "De Haan");
  278. #(18)查询各部门中工资比本部门平均工资高的员工的员工号, 姓名和工资(相关子查询)
  279. SELECT employee_id,last_name,salary,department_id
  280. FROM employees e1
  281. WHERE salary > (
  282.                                 # 查询某员工所在部门的平均
  283.                                 SELECT AVG(salary)
  284.                                 FROM employees e2
  285.                                 WHERE e2.department_id = e1.`department_id`);
  286. #(19)查询每个部门下的部门人数大于 5 的部门名称(相关子查询)
  287. SELECT
  288.         department_name
  289. FROM
  290.         departments
  291. WHERE       
  292.         department_id in (
  293.                                         SELECT
  294.                                                 department_id
  295.                                         FROM
  296.                                                 employees
  297.                                         GROUP BY
  298.                                                 department_id
  299.                                         HAVING
  300.                                                 COUNT(*) > 5);
  301. #(20)查询每个国家下的部门个数大于 2 的国家编号(相关子查询)
  302. SELECT
  303.         country_id
  304. FROM
  305.         locations
  306. WHERE
  307.         location_id in (
  308.                                         SELECT
  309.                                                 location_id
  310.                                         FROM
  311.                                                 departments
  312.                                         GROUP BY
  313.                                                 location_id
  314.                                         HAVING
  315.                                                 COUNT(*) > 2);
  316. 好了,今天的分享已经结束了,以后我还会多多更新这些对于大数据技术较为基础的相关分享,希望大家能共同进步,一起加油!
复制代码
来源:https://www.cnblogs.com/cjybigdatablog/p/18324077
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