达梦(DM) SQL聚集函数及日期运算操作

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 继续讲述DM数据库Sql操作

这里继续讲解DM数据库的操作,主要涉及聚集函数、分析函数、日期运算、日期操作等操作。

聚集函数

MAX、MIN、SUM、AVG、COUNT

SQL 中的聚集函数共包括 5 个 (MAX、MIN、SUM、AVG、COUNT),可以帮我们求某列的最大值、最小值及平均值等

-- 查询每个部门员工的平均薪资、最小薪资、最大薪资、总工资及总记录SELECT deptno,         AVG (salary)AS 平均值,         MIN (salary)AS 最小值,         MAX (salary)AS 最大值,         SUM (salary)AS 工资合计,COUNT(*)AS 总行数
FROM employee GROUPBY deptno;

查询结果如图

image.png

当表中没有数据时,不加 group by 会返回一行数据,加了 group by 无数据返回,先建空表

CREATETABLE employee2 ASSELECT*FROM employee WHERE1=2;

不加 group by

SELECTCOUNT(*)AS cnt, SUM (salary)AS sum_sal FROM employee2 WHERE deptno =11;

执行结果如图

image.png

增加 group by

SELECTCOUNT(*)AS cnt, SUM (salary)AS sum_sal FROM employee2 WHERE deptno =11groupby deptno;

执行结果如图

image.png


清空表数据

truncate table TEST

使用分析函数 sum (…) over (order by…) 可以生成累计和

使用分析函数 sum (…) over (order by…) 可以生成累计和,查询部门1下的工资累计

-- 按员工编号排序对员工的工资进行累加SELECT empno AS 编号,       ename AS 姓名,       salary AS 人工成本,       SUM (salary) OVER (ORDERBY empno)AS 成本累计
FROM employee
WHERE deptno =1;

执行结果如图

image.png

结果是当前部门下按照empno排序从第一行到当前行的所有工资之和,为了形象地说明这一点,我们用 listagg 模拟出每一行是哪些值相加

-- 使用 listagg 函数模拟员工总成本的累加值SELECT empno                                                AS 编号,       ename                                              AS 姓名,       salary                                                     AS 人工成本,       SUM (salary) OVER (ORDERBY empno)AS 成本累计,(SELECT LISTAGG (salary,'+') WITHIN GROUP(ORDERBY empno)FROM employee b
WHERE b.deptno=1AND b.empno<= a.empno)  计算公式
FROM employee a
WHERE deptno =1ORDERBY empno;

执行结果如图

image.png

更改累计和的值

更改累计和的值,为了方便测试,创建视图

CREATEOR REPLACE VIEW v (id,amt,trx)ASSELECT1,100,'PR'FROM dual UNION ALL
SELECT2,100,'PR'FROM dual UNION ALL
SELECT3,50,'PY'FROM dual UNION ALL
SELECT4,100,'PR'FROM dual UNION ALL
SELECT5,200,'PY'FROM dual UNION ALL
SELECT6,50,'PY'FROM dual;SELECT*FROM v;

创建完成后结果如图

image.png

  • id 是唯一列。
  • amt 列表示每次事务处理(存款或取款)涉及到的金额。
  • trx 定义了事务的类型,取款是 PY,存款是 PR。

先要求计算每次存/取款后的余额,如果 trx 是 PR,则加上 amt 值代表的金额;否则减去 amt 值代表的金额。这实际上是一个累加问题,我们可以把取款的值先变成负数。

SELECT id,         CASE WHEN trx ='PY' THEN '取款' ELSE '存款' END 存取类型,         amt 金额,(CASE WHEN trx ='PY' THEN -amt ELSE amt END)AS 余额
FROM v
ORDERBY id;

image.png

累加处理后的结果

SELECT id,         CASE WHEN trx ='PY' THEN '取款' ELSE '存款' END 存取类型,         amt 金额,         SUM (CASE WHEN trx ='PY' THEN -amt ELSE amt END) OVER (ORDERBY id)AS 余额
FROM v
ORDERBY id;

执行结果如图

image.png

计算出现次数最多的值

使用 partition by 子句查看部门中哪个工资等级的员工最多

1.计算不同工资出现的次数

SELECT salary,COUNT(*)AS 出现次数 FROM employee GROUPBY salary;

执行结果如图

image.png

2.按次数排序生成序号

SELECT salary,DENSE_RANK () OVER (ORDERBY 出现次数 DESC)AS 次数排序 FROM(SELECT salary,COUNT(*)AS 出现次数 FROM employee GROUPBY salary);

执行结果如图

image.png

3.根据序号过滤得到需要的结果

SELECT salary FROM(SELECT salary, DENSE_RANK () OVER (ORDERBY 出现次数 DESC)AS 次数排序
FROM(SELECT salary,COUNT(*)AS 出现次数 FROM employee GROUPBY salary) x) y
WHERE 次数排序 =1;

执行结果如图

image.png

4.利用 partition by 子句查询各部门哪个工资等级的员工最多

SELECT deptno, salary FROM(SELECT deptno,salary,DENSE_RANK () OVER (PARTITION BY deptno ORDERBY 出现次数 DESC)AS 次数排序
FROM(SELECT salary, deptno,COUNT(*)AS 出现次数 FROM employee GROUPBY deptno, salary) x) y
WHERE 次数排序 =1;

执行结果如图

image.png

部门 1 、 2 中各工资档次出现次数都为 1,所以返回所有的数据。

日期运算

加减日、月、年

date 类型的数据可以直接加减天数,加减月份需要使用 add_months 函数,同时也可以使用 add_days 加减天数

SELECT hiredate AS 聘用日期,       add_days (hiredate,-5)AS 减5天,       add_days (hiredate,5)AS 加5天,       add_months (hiredate,-5)AS 减5月,       add_months (hiredate,5)AS 加5月,       add_months (hiredate,-5*12)AS 减5年,       add_months (hiredate,5*12)AS 加5年
FROM employee
WHERE ROWNUM <=1;

执行结果如图

image.png

加减时、分、秒

时间类型的数据可以直接加减时、分、秒,1/24 指的是 1 小时

select sysdate as 当前日期,sysdate -5.0/24as 减5小时,sysdate +5.0/24as 加5小时,sysdate -5.0/24/60as 减5分钟,sysdate +5.0/24/60as 加5分钟
from dual;

执行结果如图

image.png

日期间隔之时、分、秒

两个 date 相减,得到的是天数,乘以 24 即为小时,以此类推可计算出秒。employee 表数据如下

image.png

计算日期间隔

SELECT 间隔天数,       间隔天数 *24AS 间隔小时,       间隔天数 *24*60AS 间隔分,       间隔天数 *24*60*60AS 间隔秒
FROM(SELECT MAX (hiredate)- MIN (hiredate)AS 间隔天数
FROM employee
WHERE empno IN(1,2)) x;

执行结果如图

image.png

日期间隔之日、月、年

使用 months_between 函数计算间隔月份,以此类推计算出间隔年

SELECT max_hd - min_hd 间隔天,       MONTHS_BETWEEN (max_hd, min_hd) 间隔月,       MONTHS_BETWEEN (max_hd, min_hd)/12 间隔年
FROM(SELECT MAX (hiredate) max_hd, MIN (hiredate) min_hd
FROM employee);

执行结果如图

image.png

求两个日期间的工作天数

查询原始数据

SELECT empno, hiredate FROM employee WHERE empno IN(1,2);

执行结果如图

image.png

将原始数据转为一行

SELECT MIN (hiredate)AS min_hd, MAX (hiredate)AS max_hd FROM employee WHERE empno IN(1,2);

image.png

枚举两个日期之间的天数

select(max_hd-min_hd)+1as 天数 from(SELECT MIN (hiredate)AS min_hd, MAX (hiredate)AS max_hd FROM employee WHERE empno IN(1,2));

image.png

创建中间表t500

CREATETABLE t500 ASSELECT LEVEL AS ID FROM dual CONNECT BY LEVEL <=500;

image.png

与 t500 做笛卡尔积枚举 30 天的所有日期

SELECT min_hd +(t500.id-1)AS 日期
FROM(SELECT MIN (hiredate)AS min_hd, MAX (hiredate)AS max_hd FROM employee WHERE empno IN(1,2)) x,t500
WHERE t500.id<=((max_hd - min_hd)+1);

image.png

根据日期得到对应的工作日信息

SELECT 日期, TO_CHAR (日期,'DY','NLS_DATE_LANGUAGE = American')AS dy FROM(SELECT min_hd +(t500.id-1)AS 日期
FROM(SELECT MIN (hiredate)AS min_hd, MAX (hiredate)AS max_hd FROM employee WHERE empno IN(1,2)) x,t500
WHERE t500.id<=((max_hd - min_hd)+1));

image.png

过滤工作日数据汇总

SELECTCOUNT(*)FROM(SELECT 日期, TO_CHAR (日期,'DY','NLS_DATE_LANGUAGE = American')AS dy FROM(SELECT min_hd +(t500.id-1)AS 日期
FROM(SELECT MIN (hiredate)AS min_hd, MAX (hiredate)AS max_hd FROM employee WHERE empno IN(1,2)) x,t500
WHERE t500.id<=((max_hd - min_hd)+1)))WHERE dy NOTIN('SAT','SUN');

image.png

得到10个工作日。

求一年中周内各日期的天数

可以按照以下步骤分析

  • 取得大当前年度信息。
  • 计算一年有多少天。
  • 生成日期列表。
  • 转换为对应的星期标识。
  • 汇总统计。
WITH x0 AS(SELECT TO_DATE ('2023-01-01','yyyy-mm-dd')AS 年初 FROM DUAL),     x1 AS(SELECT 年初, ADD_MONTHS (年初,12)AS 下年初 FROM x0),     x2 AS(SELECT 年初, 下年初, 下年初 - 年初 AS 天数 FROM x1),     x3 AS(SELECT 年初 +(LEVEL -1)AS 日期 FROM x2 CONNECT BY LEVEL <= 天数),     x4 AS(SELECT 日期, TO_CHAR (日期,'DY')AS 星期 FROM x3)SELECT 星期,COUNT(*)AS 天数 FROM x4 GROUPBY 星期;

image.png

确定当前记录和下一条记录之间相差的天数

使用 lead() over() 分析函数

SELECT empno,ename,hiredate,LEAD (hiredate) OVER (ORDERBY hiredate) next_hd FROM employee;

image.png

计算日期差值

SELECT empno,ename,hiredate,next_hd,next_hd-hiredate diff FROM(SELECT empno,ename,hiredate,LEAD (hiredate) OVER (ORDERBY hiredate) next_hd FROM employee);

image.png

到这里,关于DM数据库的聚集函数及日期运算操作也就算说完了,后续继续进行其他场景操作。

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