SELECT count( DISTINCT homework_id ) finishHomeworkCount, count( 1 ) AS homeworkTitleCount, COALESCE ( ROUND(( sum( question_actual_result )/ NULLIF( count( 1 ), 0 )) * 100, 2 ), 0.00 ) AS homeworkCurrentRate, CASE WHEN homeworkCurrentRate = 100 THEN 'A' WHEN homeworkCurrentRate >= 80 AND homeworkCurrentRate < 100 THEN 'B' WHEN homeworkCurrentRate >= 60 AND homeworkCurrentRate < 80 THEN 'C' WHEN homeworkCurrentRate < 60 THEN 'D' END FROM zhzy_homework_homework_student_question zhhsq WHERE student_id = 490 AND question_actual_result IS NOT NULL AND homework_type = 1 AND update_time BETWEEN "2023-07-15" AND "2023-07-16" GROUP BY homework_id > 1054 - Unknown column 'homeworkCurrentRate' in 'field list' 如何修改

时间: 2024-04-21 19:23:30 浏览: 15
要解决这个问题,你需要做两个步骤: 1. 将 `homeworkCurrentRate` 移动到 `HAVING` 子句中,因为它是在 `SELECT` 子句中定义的别名。 2. 将 `CASE` 语句移动到外部查询中,以便你可以在 `SELECT` 子句中引用它。 下面是修改后的查询语句: ```sql SELECT finishHomeworkCount, homeworkTitleCount, homeworkCurrentRate, CASE WHEN homeworkCurrentRate = 100 THEN 'A' WHEN homeworkCurrentRate >= 80 AND homeworkCurrentRate < 100 THEN 'B' WHEN homeworkCurrentRate >= 60 AND homeworkCurrentRate < 80 THEN 'C' WHEN homeworkCurrentRate < 60 THEN 'D' END AS grade FROM ( SELECT COUNT(DISTINCT homework_id) AS finishHomeworkCount, COUNT(1) AS homeworkTitleCount, COALESCE(ROUND((SUM(question_actual_result) / NULLIF(COUNT(1), 0)) * 100, 2), 0.00) AS homeworkCurrentRate FROM zhzy_homework_homework_student_question zhhsq WHERE student_id = 490 AND question_actual_result IS NOT NULL AND homework_type = 1 AND update_time BETWEEN "2023-07-15" AND "2023-07-16" GROUP BY homework_id HAVING homeworkCurrentRate IS NOT NULL ) AS subquery; ``` 这样修改后的查询将会计算出每个作业的完成数量、作业标题数量以及作业的当前进度百分比,并根据百分比给出一个等级。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

sql server中Select count(*)和Count(1)的区别和执行方式

在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数。很多人其实对这三者之间是区分不清的。本文会阐述这三者的作用,关系以及背后的原理
recommend-type

MongoDB教程之聚合(count、distinct和group)

主要介绍了MongoDB教程之聚合,MongoDB除了基本的查询功能之外,还提供了强大的聚合功能,这里主要介绍count、distinct和group,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Mongodb聚合函数count、distinct、group如何实现数据聚合操作

Mongodb中自带的基本聚合函数有三种:count、distinct和group。下面我们分别来讲述一下这三个基本聚合函数及如何实现数据聚合操作,感兴趣的朋友一起学习吧
recommend-type

分析MySQL中优化distinct的技巧

有这样的一个需求:select count(distinct nick) from user_access_xx_xx; 这条sql用于统计用户访问的uv,由于单表的数据量在10G以上,即使在user_access_xx_xx上加上nick的索引, 通过查看执行计划,也为全索引扫描...
recommend-type

oracle中使用group by优化distinct

主要介绍了oracle中使用group by优化distinct的相关资料,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。