1 张三 院校 11000 2 李四 教研 25000 3 王五 院校 15000 4 赵六 教研 22000 5 田七 就业 18000 6 周八 院校 19000 请通过SQL分析以上数据,求每个部门中薪资最高的第一名
时间: 2024-01-05 08:02:57 浏览: 26
可以使用窗口函数和子查询来实现此查询:
```sql
SELECT id, name, department, salary
FROM (
SELECT id, name, department, salary,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS row_num
FROM employee
) AS sub
WHERE row_num = 1;
```
首先,窗口函数`ROW_NUMBER()`按照部门对薪资进行降序排序,并为每个行分配一个行号。然后,子查询过滤出每个部门中行号为1的记录,即薪资最高的第一名。最后,外部查询选取子查询中的id、name、department和salary字段作为结果集。
相关问题
用java写数 样例输入 复制 5 1 张三 90 2 李四 80 3 王五 70 4 赵六 60 5 田七 50 样例输出 复制 A:1 B:2 C:1 D:1
以下是Java的实现代码:
```java
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int n = scanner.nextInt();
int k = scanner.nextInt();
String[] names = new String[n];
int[] scores = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
int id = scanner.nextInt();
names[i] = scanner.next();
scores[i] = scanner.nextInt();
if (id == k) {
k = i; // 记录下 k 值对应的下标
}
}
int count = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (scores[i] > scores[k] || (scores[i] == scores[k] && i < k)) {
count++;
}
}
System.out.print("A:" + count + " ");
count = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (scores[i] == scores[k] && i != k) {
count++;
}
}
System.out.print("B:" + (count + 1) + " ");
count = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (scores[i] > scores[k]) {
count++;
}
}
System.out.print("C:" + (count + 1) + " ");
count = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (scores[i] == scores[k] && i > k) {
count++;
}
}
System.out.print("D:" + (count + 1));
}
}
```
首先,我们读入两个整数n和k,表示参赛人数和要查询的选手编号。然后,我们用两个数组分别记录参赛者的姓名和成绩,并在读入数据的过程中找到要查询的选手对应的下标k。接着,我们分别计算出A、B、C、D四项的排名。A项是比选手成绩高的人数;B项是和选手成绩相同但排名比选手高的人数加1;C项是比选手成绩高的人数加1;D项是和选手成绩相同但排名比选手低的人数加1。最后,我们按照题目要求输出结果。
id|name,sex,address 1|张三|男|北京 2|李四|女|上海 3|王五|女|北京 4|赵六|男|广州 5|田七|男|北京 6|周八|女|上海 怎么切割
您可以使用Spark的split函数来切割每行数据,并将其转换为DataFrame。在您的示例数据中,列之间使用了竖线(|)作为分隔符。下面是一个更新后的代码示例,用于加载数据集并切割每行数据:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object UserGroupCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("User Group Count")
.master("local[*]") // 如果要在集群上运行,请删除此行
.getOrCreate()
// 加载数据集并切割每行数据
val data = spark.read
.text("path/to/your/data.txt") // 替换为数据集文件的路径
.map(row => {
val fields = row.getString(0).split("\\|") // 使用竖线作为分隔符切割每行数据
(fields(0), fields(1), fields(2), fields(3))
})
.toDF("id", "name", "sex", "address") // 将切割后的数据转换为DataFrame
// 按地区进行分组并统计用户数量
val result = data.groupBy("address").count()
// 显示结果
result.show()
// 停止SparkSession
spark.stop()
}
}
```
请将"path/to/your/data.txt"替换为您数据集文件的路径。同样,如果您的数据集存储在HDFS上,请使用HDFS文件路径。
在这个更新后的代码中,我们首先使用`text`方法加载文本文件,并将每行数据转换为一个元组。然后,我们使用`toDF`方法将切割后的数据转换为DataFrame,并为每列指定名称。
希望这可以帮助到您!如果您还有其他问题,请随时提问。