显示那些合计薪水超过13,000的每个工作岗位的合计薪水。排除那些JOB_ID中含有REP的工作岗位，并且用合计月薪排序列表。（查询表-employees）

为了从"employees"表中获取合计薪水超过13,000元，并且排除包含'REP'的JOB_ID，同时按合计月薪降序排列的结果，你可以编写如下的SQL查询：

SELECT JOB_TITLE, SUM(SALARY) AS MONTHLY_SALARY
FROM employees
WHERE JOB_ID NOT LIKE '%REP%' AND SALARY > 13000
GROUP BY JOB_TITLE
ORDER BY MONTHLY_SALARY DESC;

这个查询做了以下几件事：
1. `SELECT JOB_TITLE, SUM(SALARY)`：选择工作岗位标题（JOB_TITLE）以及计算每个人的薪水总和作为月工资（MONTHLY_SALARY）。
2. `FROM employees`：指定数据来源是"employees"表。
3. `WHERE JOB_ID NOT LIKE '%REP%'`：筛选出JOB_ID中不包含'REP'的工作岗位。
4. `AND SALARY > 13000`：添加额外条件，只选取薪水超过13,000元的记录。
5. `GROUP BY JOB_TITLE`：按照工作岗位标题对结果进行分组，以便计算每个职位的合计薪水。
6. `ORDER BY MONTHLY_SALARY DESC`：将结果显示出来，按照合计月薪从高到低排序。

相关问题

[SQL] select LAST_NAME,JOB_ID,SALARY, case JOB_ID when 'IT_PROG' then SALARY*1.1 when 'ST_CLERK' then SALARY*1.15 when 'SA_REP' then SALARY*1.2 from employees; [Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'from employees' at line 7

在这个 SQL 语句中，case 表达式需要一个 else 子句来处理除了 IT_PROG、ST_CLERK 和 SA_REP 之外的 JOB_ID 值。如果没有 else 子句，那么当 JOB_ID 不等于这三个值时，就会出现语法错误。以下是修改后的 SQL 语句：

SELECT LAST_NAME, JOB_ID, SALARY, 
    CASE JOB_ID 
        WHEN 'IT_PROG' THEN SALARY * 1.1 
        WHEN 'ST_CLERK' THEN SALARY * 1.15 
        WHEN 'SA_REP' THEN SALARY * 1.2 
        ELSE SALARY 
    END 
FROM employees;

这个 SQL 语句会根据 JOB_ID 的值，计算对应的工资涨幅，如果 JOB_ID 不是 IT_PROG、ST_CLERK 或 SA_REP，则工资不变。注意，case 表达式的语法是：

CASE expression
    WHEN value_1 THEN result_1
    WHEN value_2 THEN result_2
    ...
    [ELSE result_default]
END

其中，expression 是一个表达式，value_1、value_2 等是要比较的值，result_1、result_2 等是对应的结果，ELSE 语句是可选的，用于处理未匹配到任何值的情况。

def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['h'] = feat g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) # g.update_all(self.message_func2, fn.mean(msg='m', out='h')) node_rep = g.ndata['h'] if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep) if self.bias: node_rep = node_rep + self.h_bias if self.self_loop: h = self.node_ME(feat, feat) node_rep = node_rep + h if self.activation: node_rep = self.activation(node_rep) node_rep = self.dropout(node_rep) return node_rep

这段代码是 GNNLayer 中的 `forward` 方法的实现。

`` 方法用于执行 GNNLayer 的前向计算。首先，通过 `g.local_scope()` 创建一个本地作用域以确保计算的中结果不会影响其他计算。然后，将输入特征 `feat` 存储在图 `g` 的节点特征字典 `ndata` 中的键 `'h'` 下。

接下来，使用 `g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h'))` 对图 `g` 中的所有边进行消息传递，并使用 `mean` 函数对接收到的消息进行聚合，然后将结果存储在节点特征字典 `ndata` 的键 `'h'` 中。

随后，根据需要对节点特征进行一系列操作。如果 `layer_norm` 为真，则对节点特征进行层归一化操作。如果 `bias` 为真，则对节点特征添加偏置项。如果 `self_loop` 为真，则使用 `node_ME` 对输入特征进行记忆编码，并将结果与节点特征相加。接着，如果提供了激活函数，则对节点特征进行激活操作。最后，对节点特征进行 `dropout` 操作，并将结果返回。

这段代码展示了 GNNLayer 中前向计算的具体实现。在前向计算过程中，首先进行消息传递和聚合操作，然后根据需要对节点特征进行一系列的转换和操作，最终得到更新后的节点表示。这个方法用于更新图神经网络中每一层节点的表示，并将结果传递给下一层进行进一步的计算。