MySQL百分比显示和显示前百分之几的方法

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL百分比显示和显示前百分之几的方法

要求


1)查询所有时间内,所有产品销售金额占比,按占比大小降序排序,筛选累计占比在前80%的产品,结果输出排名产品名称销售金额占比累计占比。


2)查询所有时间内,各个国家的销售情况,销售合计金额大于10000视为业绩合格,

否则为不合格,结果输出国家销售金额业绩情况。


3)查询中国、英国每个月份的销售情况,2020年8月份销售合计金额大于10000视为业绩合格,否则为不合格,2020年9月份销售合计金额大于12000视为业绩合格,否则为不合格,结果输出月份中国销售业绩、英国销售业绩。



实现代码


1)

SELECT a.productID 产品ID,(a.sale_amount * b.price) 销售金额,CONCAT((a.sale_amount * b.price / (select SUM(aa.sale_amount * bb.price) m from 2002a aa left join 2002b bb on aa.productID = bb.productID)) * 100,"%") percent 
FROM (select @rownum:=0) r,2002a a,2002b b 
WHERE (@rownum:=@rownum+1)<=(select round(count(distinct a.productid)*0.8) from 2002a a, 2002b b where a.productID = b.productID) 
AND a.productID = b.productID GROUP BY a.productID ORDER BY (a.sale_amount * b.price) DESC;


104.png


2)

SELECT country 国家,SUM(price*sale_amount) 销售金额,if(SUM(price*sale_amount)>10000,'合格','不合格') 业绩情况 
FROM 2002a a,2002b b,2002c c WHERE a.productID=b.productID AND a.customID=c.customID GROUP BY country;


104.png


3)


SELECT date_format(zTime,'%Y-%m') 月份,SUM(price*sale_amount) 销售金额,
if((date_format(zTime,'%Y-%m')='2020-08' AND SUM(price*sale_amount)>10000) OR (date_format(zTime,'%Y-%m')='2020-09' AND SUM(price*sale_amount)>13000) AND country='中国','合格','不合格') 中国销售业绩,
if((date_format(zTime,'%Y-%m')='2020-08' OR SUM(price*sale_amount)>10000) AND (date_format(zTime,'%Y-%m')='2020-09' AND SUM(price*sale_amount)>13000) AND country='英国','合格','不合格') 英国销售业绩 
FROM 2002a a,2002b b,2002c c 
WHERE a.productID=b.productID AND a.customID=c.customID AND country IN('中国','英国') AND (date_format(zTime,'%Y-%m')='2020-09' OR date_format(zTime,'%Y-%m')='2020-08') GROUP BY date_format(zTime,'%Y-%m');


105.png


实现查询结果显示前百分之八十的方法:


实现百分比显示:


首先认识两个函数concat()和left()、TRUNCATE(A,B)


CONCAT(str1,str2,...)拼接字符串,返回来自于参数连结的字符串。如果任何参数是NULL, 返回NULL。可以拼接多个。


LEFT(str,length)从左开始截取字符串.说明:left(被截取字段,截取长度)


TRUNCATE(A,B)返回被舍去至小数点后B位的数字A。若B的值为0,则结果不带有小数点或不带有小数部分。可以将B设为负数,若要截去(归零)A小数点左起第B位开始后面所有低位的值.,所有数字的舍入方向都接近于零


结合一下(我上面的代码没使用left):concat ( left (数值1 / 数值2 *100,5),'%') as 投诉率


示例:

SELECT id,CONCAT(TRUNCATE(passScore / (danScore+panScore+duoScore) *100,2),'%') as 成绩与总分比 
FROM aqsc_kaoshi_record;


实现mysql查询前百分之几的数据(这里是80%)

mysql不支持top和rowid,使用limit的方式也行不通。所以使用下面这种方式:


SELECT a.* 
FROM (SELECT @rownum:=0) r,2002a a 
WHERE (@rownum:=@rownum+1)<=(select round(count(*)*0.8) from 2002a);


这里的rownum只是个变量名,也可以是用其他的

将student表的grade从大到小排序后的前20%案例:


SELECT @rownum:=@rownum+1,student.* 
FROM (select @rownum:=0) row ,(select * from student order by student.grade desc) student ##排序
WHERE @rownum<(select round(count(*)/4) from student)

除了if外实现判断显示的示例:

select 
       sum(case when sex = '男' then 1 else 0 end)   /* 这是求男生人数 */
       sum(case when sex = '女' then 1 else 0 end)   /* 这是求女生人数 */
from student


数据库


以下是数据库完整代码:


/*
Navicat MySQL Data Transfer
Source Server         : First
Source Server Version : 80011
Source Host           : localhost:3306
Source Database       : fr_test_sql
Target Server Type    : MYSQL
Target Server Version : 80011
File Encoding         : 65001
Date: 2021-12-18 16:06:19
*/
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
-- ----------------------------
-- Table structure for `2002a`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `2002a`;
CREATE TABLE `2002a` (
  `orderID` varchar(255) NOT NULL,
  `zTime` date NOT NULL,
  `productID` varchar(255) NOT NULL,
  `sale_amount` int(11) NOT NULL,
  `customID` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`orderID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of 2002a
-- ----------------------------
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O001', '2020-09-10', 'P010', '96', 'C008');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O002', '2020-08-29', 'P008', '38', 'C007');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O003', '2020-08-10', 'P007', '97', 'C008');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O004', '2020-09-27', 'P005', '62', 'C006');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O005', '2020-08-17', 'P007', '37', 'C009');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O006', '2020-09-06', 'P006', '3', 'C005');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O007', '2020-08-30', 'P009', '86', 'C007');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O008', '2020-09-04', 'P001', '34', 'C007');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O009', '2020-09-09', 'P003', '99', 'C004');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O010', '2020-09-06', 'P002', '65', 'C010');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O011', '2020-08-08', 'P005', '11', 'C002');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O012', '2020-09-20', 'P002', '3', 'C008');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O013', '2020-08-15', 'P004', '9', 'C004');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O014', '2020-08-28', 'P007', '99', 'C010');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O015', '2020-08-23', 'P003', '3', 'C005');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O016', '2020-08-08', 'P006', '51', 'C008');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O017', '2020-09-04', 'P009', '99', 'C002');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O018', '2020-08-12', 'P007', '86', 'C003');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O019', '2020-09-22', 'P001', '73', 'C005');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O020', '2020-08-03', 'P009', '22', 'C006');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O021', '2020-08-22', 'P007', '54', 'C006');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O022', '2020-09-29', 'P005', '59', 'C005');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O023', '2020-08-15', 'P003', '45', 'C006');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O024', '2020-09-12', 'P001', '10', 'C004');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O025', '2020-08-23', 'P004', '56', 'C008');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O026', '2020-09-17', 'P003', '57', 'C004');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O027', '2020-08-23', 'P002', '73', 'C003');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O028', '2020-09-22', 'P003', '50', 'C008');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O029', '2020-09-22', 'P003', '70', 'C007');
INSERT INTO `2002a` VALUES ('O030', '2020-08-13', 'P006', '15', 'C002');
-- ----------------------------
-- Table structure for `2002b`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `2002b`;
CREATE TABLE `2002b` (
  `productID` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `productName` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `price` decimal(10,0) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`productID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of 2002b
-- ----------------------------
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P001', '产品A', '29');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P002', '产品B', '50');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P003', '产品C', '42');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P004', '产品D', '59');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P005', '产品E', '49');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P006', '产品F', '10');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P007', '产品G', '23');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P008', '产品H', '24');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P009', '产品I', '50');
INSERT INTO `2002b` VALUES ('P010', '产品J', '64');
-- ----------------------------
-- Table structure for `2002c`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `2002c`;
CREATE TABLE `2002c` (
  `customID` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `customName` varchar(255) NOT NULL,
  `country` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`customID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of 2002c
-- ----------------------------
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C001', '客户A', '中国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C002', '客户B', '法国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C003', '客户C', '中国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C004', '客户D', '英国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C005', '客户E', '美国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C006', '客户F', '中国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C007', '客户G', '法国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C008', '客户H', '英国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C009', '客户I', '美国');
INSERT INTO `2002c` VALUES ('C010', '客户H', '英国');
-- ----------------------------
-- Table structure for `2003_a`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `2003_a`;
CREATE TABLE `2003_a` (
  `CLASSNO` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `STUDENTNO` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `GRADE` varchar(255) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of 2003_a
-- ----------------------------
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1001', '86');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1002', '60');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1003', '85');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1004', '73');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1005', '95');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1006', '61');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1007', '77');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1008', '71');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1009', '61');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS1', '1010', '78');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2001', '81');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2002', '54');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2003', '57');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2004', '75');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2005', '98');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2006', '75');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2007', '76');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2008', '58');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2009', '73');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS2', '2010', '55');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3001', '42');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3002', '90');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3003', '81');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3004', '97');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3005', '68');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3006', '72');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3007', '81');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3008', '79');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3009', '87');
INSERT INTO `2003_a` VALUES ('CLASS3', '3010', '59');
-- ----------------------------
-- Table structure for `2004_a`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `2004_a`;
CREATE TABLE `2004_a` (
  `TYEAR` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `TMONTH` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `SALE_MONEY` varchar(255) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of 2004_a
-- ----------------------------
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2019', '10', '1279');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2019', '11', '2316');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2019', '12', '2090');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '01', '1086');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '02', '2046');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '03', '0');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '04', '2959');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '05', '1314');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '06', '2751');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '07', '1492');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '08', '1414');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '09', '2895');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '10', '2999');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '11', '1982');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2020', '12', '2793');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2021', '01', '2156');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2021', '02', '1733');
INSERT INTO `2004_a` VALUES ('2021', '03', '2184');
-- ----------------------------
-- Table structure for `t_user`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_user`;
CREATE TABLE `t_user` (
  `user_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `user_access` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账号',
  `user_token` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '123456' COMMENT '密码',
  `user_nick` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '虾米' COMMENT '昵称',
  `user_gender` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'1' COMMENT '1为男,0为女',
  `user_hobbies` varchar(20) NOT NULL COMMENT '爱好',
  `user_type` int(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '类型',
  PRIMARY KEY (`user_id`),
  UNIQUE KEY `uk_user_access` (`user_access`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of t_user
-- ----------------------------
INSERT INTO `t_user` VALUES ('1', 'cqswxy', '111111', '重庆商务', '', '编程,游戏', '3');
INSERT INTO `t_user` VALUES ('2', 'zjczjc', '222222', '俊采星驰', '', '编程,学习', '2');
INSERT INTO `t_user` VALUES ('3', 'cetoox', '333333', '光速为零', '', '游戏,学习', '1');
INSERT INTO `t_user` VALUES ('4', 'XXX', '23', 'XXX', '', 'XXXX', '1');
INSERT INTO `t_user` VALUES ('6', 'dasda', '123456', '虾米', '', 'asd', '5');
-- ----------------------------
-- Table structure for `t_user_type`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_user_type`;
CREATE TABLE `t_user_type` (
  `user_type_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_type_name` varchar(2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`user_type_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of t_user_type
-- ----------------------------
INSERT INTO `t_user_type` VALUES ('1', '菜鸟');
INSERT INTO `t_user_type` VALUES ('2', '高手');
INSERT INTO `t_user_type` VALUES ('3', '传说');
INSERT INTO `t_user_type` VALUES ('4', '普通');



相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
5月前
|
人工智能 运维 关系型数据库
数据库运维:mysql 数据库迁移方法-mysqldump
本文介绍了MySQL数据库迁移的方法与技巧,重点探讨了数据量大小对迁移方式的影响。对于10GB以下的小型数据库,推荐使用mysqldump进行逻辑导出和source导入;10GB以上可考虑mydumper与myloader工具;100GB以上则建议物理迁移。文中还提供了统计数据库及表空间大小的SQL语句,并讲解了如何使用mysqldump导出存储过程、函数和数据结构。通过结合实际应用场景选择合适的工具与方法,可实现高效的数据迁移。
965 1
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库中进行日期比较的多种方法介绍。
以上方法提供了灵活多样地处理和对比MySQL数据库中存储地不同格式地日子信息方式。根据实际需求选择适当方式能够有效执行所需操作并保证性能优化。
379 10
|
4月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
比较MySQL和Oracle数据库系统,特别是在进行分页查询的方法上的不同
两者的性能差异将取决于数据量大小、索引优化、查询设计以及具体版本的数据库服务器。考虑硬件资源、数据库设计和具体需求对于实现优化的分页查询至关重要。开发者和数据库管理员需要根据自身使用的具体数据库系统版本和环境,选择最合适的分页机制,并进行必要的性能调优来满足应用需求。
211 11
|
6月前
|
SQL 数据采集 关系型数据库
实现MySQL与SQL Server之间数据迁移的有效方法
总的来说,从MySQL到SQL Server的数据迁移是一个涉及到很多步骤的过程,可能会遇到各种问题和挑战。但只要精心规划、仔细执行,这个任务是完全可以完成的。
468 18
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL】SQL分析的几种方法
以上就是SQL分析的几种方法。需要注意的是,这些方法并不是孤立的,而是相互关联的。在实际的SQL分析中,我们通常需要结合使用这些方法,才能找出最佳的优化策略。同时,SQL分析也需要对数据库管理系统,数据,业务需求有深入的理解,这需要时间和经验的积累。
256 12
|
5月前
|
关系型数据库 MySQL
MySQL字符串拼接方法全解析
本文介绍了四种常用的字符串处理函数及其用法。方法一:CONCAT,用于基础拼接,参数含NULL时返回NULL;方法二:CONCAT_WS,带分隔符拼接,自动忽略NULL值;方法三:GROUP_CONCAT,适用于分组拼接,支持去重、排序和自定义分隔符;方法四:算术运算符拼接,仅适用于数值类型,字符串会尝试转为数值处理。通过示例展示了各函数的特点与应用场景。
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划,如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标;优化查询语句结构,包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识,如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章,强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法,适合数据库管理员和开发人员。
|
7月前
|
Ubuntu 关系型数据库 MySQL
在Ubuntu系统的Docker上安装MySQL的方法
以上的步骤就是在Ubuntu系统的Docker上安装MySQL的详细方法,希望对你有所帮助!
776 12
|
6月前
|
缓存 JSON 关系型数据库
MySQL 查询优化分析 - 常用分析方法
本文介绍了MySQL查询优化分析的常用方法EXPLAIN、Optimizer Trace、Profiling和常用监控指标。
|
7月前
|
SQL 运维 关系型数据库
MySQL Binlog 日志查看方法及查看内容解析
本文介绍了 MySQL 的 Binlog(二进制日志)功能及其使用方法。Binlog 记录了数据库的所有数据变更操作,如 INSERT、UPDATE 和 DELETE,对数据恢复、主从复制和审计至关重要。文章详细说明了如何开启 Binlog 功能、查看当前日志文件及内容,并解析了常见的事件类型,包括 Format_desc、Query、Table_map、Write_rows、Update_rows 和 Delete_rows 等,帮助用户掌握数据库变化历史,提升维护和排障能力。

推荐镜像

更多