岗位技术要求热门TOP 10各技术占比？sql语句

关于岗位技术要求的热门技术及其占比，通常这类数据会来自于招聘网站、职业平台或技术社区的分析报告，并非直接通过SQL查询获取。不过，如果你想要了解某个特定行业或技术栈的职位需求比例，你可以尝试构造一个SQL查询来从招聘数据库中统计最常见的技能标签。

一个简化版的SQL查询可能会像这样：

SELECT skill_name, COUNT(*) AS occurrence
FROM job_postings
WHERE skills LIKE '%Java%' OR skills LIKE '%Python%' OR ... -- 包含热门技术的关键词
GROUP BY skill_name
ORDER BY occurrence DESC
LIMIT 10;

这将返回前10个最常见的技能名称以及它们在职位描述中的出现次数。实际的查询可能需要更复杂的字符串处理来解析技能字段，并且需要具体数据库结构的支持。

请注意，这样的查询结果并不能得到精确的技术占比，因为它可能受到数据质量、样本选择等因素的影响，而且实时性和全面性不如专门的市场研究报告。

相关问题

sqlserver sql语句4、 写一段代码，在表Students_×××中自动产生100条记录，其中女生约占30%。(附代码)

以下是在 SQL Server 数据库中，向表 `Students_XXX` 中自动产生 100 条记录，其中女生约占 30% 的 SQL 查询语句：

-- 在表中插入70位女生
INSERT INTO Students_XXX (ID, Name, Gender)
SELECT TOP 70 ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)), 'Student' + CAST(ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) AS VARCHAR(10)), 'Female'
FROM sys.objects a CROSS JOIN sys.objects b

-- 在表中插入30位男生
INSERT INTO Students_XXX (ID, Name, Gender)
SELECT TOP 30 ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)), 'Student' + CAST(ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) AS VARCHAR(10)), 'Male'
FROM sys.objects a CROSS JOIN sys.objects b

-- 更新表中的记录，使女生占比约为30%
UPDATE Students_XXX
SET Gender = CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) <= 30 THEN 'Male' ELSE 'Female' END
WHERE 1=1

这段代码中，首先向表中插入了 70 位女生和 30 位男生，接着通过

SQL 根据fid表中的nid以nid为主键跑comment表中对应的所有评论量及评论状态=0的概率，且评论数据按发布时间排序取前50条时的评论状态为0的率

要计算 SQL 中 `comment` 表中 `nid` 作为主键，`comment_status` 等于 0 的概率，并按照发布日期排序取前 50 条数据中评论状态为 0 的比例，可以使用以下查询语句：

WITH top_50_comments AS (
    SELECT * 
    FROM comment
    WHERE comment_status = 0
    ORDER BY publish_date ASC
    LIMIT 50
)
SELECT 
    COUNT(*) AS total_comments,
    SUM(CASE WHEN comment_status = 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS comments_status_0,
    (SUM(CASE WHEN comment_status = 0 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*)) * 100 AS probability_status_0
FROM 
    top_50_comments;

这个查询做了以下几个步骤：
1. 使用 Common Table Expression (CTE) `top_50_comments` 选取 `comment_status` 为 0 并按发布日期升序排列的前 50 条记录。
2. 计算总数（total_comments）, 状态为 0 的评论数 (`comments_status_0`)。
3. 求出状态为 0 的评论占比并转换为百分比(`probability_status_0`)。

结果将显示总共有多少条评论，其中状态为 0 的有多少，以及状态为 0 的评论占总评论的比例。