userCode，和payAmount在两个字段 查询某一用户一共交了多少钱

时间: 2024-03-06 20:50:02 浏览: 117
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Web界面的计费信息查询程序

如果 `userID` 和 `userName` 两个字段分别存储在 `userCode` 表中，而 `userID` 和 `payAmount` 两个字段分别存储在 `payAmount` 表中，可以使用以下 SQL 查询语句来计算某一用户一共交了多少钱： ``` SELECT SUM(payAmount) AS totalPayAmount FROM payAmount WHERE userID = (SELECT userID FROM userCode WHERE userName = '[用户名]'); ``` 这个 SQL 查询语句的逻辑与上一个回答中的相同，只是在查找用户ID时使用了子查询。需要注意的是，这个 SQL 查询语句中的 `[用户名]` 需要替换为实际的用户名。
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public class PayAmountContext { // 依赖倒置原则，面向接口编程 // 客户端需要设置自己想要使用的具体策略类，因此需要客户端对策略类有具体的了解，这点也是策略设计模式的不足之处 private PayAmountStrategy payAmountStrategy; public PayAmountContext(/*PayAmount payAmount*/) { /*this.payAmount = payAmount;*/ } public void setPayAmount(PayAmountStrategy payAmountStrategy) { this.payAmountStrategy = payAmountStrategy; } public double payAmount(Object param) { return this.payAmountStrategy.payAmount(param); } }

其中，PayAmountContext类扮演了上下文角色，负责与客户端交互，维护一个对PayAmountStrategy接口的引用，以便于动态地设置具体的策略类。当客户端需要调用具体的算法时，只需要调用PayAmountContext的payAmount方法...

public interface PayAmountStrategy { double payAmount(Object param); }

它定义了一个方法 payAmount，该方法接受一个 Object 类型的参数 param，返回一个 double 类型的值。 这个接口通常用于实现策略模式，即定义一系列算法，并使它们可以互相替换。在这种模式下，PayAmountStrategy ...

public class StrategyClient { public static void main(String[] args) { PayAmountContext payAmountContext = new PayAmountContext(); // 使用直减策略 payAmountContext.setPayAmount(new DecreasePayAmountStrategy()); payAmountContext.payAmount(null); // 使用N元购策略 payAmountContext.setPayAmount(new NYuanPayAmountStrategy()); payAmountContext.payAmount(null); // 使用满减策略 payAmountContext.setPayAmount(new CouponPayAmountStrategy()); payAmountContext.payAmount(null); // 使用折扣策略 payAmountContext.setPayAmount(new DiscountPayAmountStrategy()); payAmountContext.payAmount(null); } }

这是一个策略模式的示例代码，用于演示如何使用不同的策略实现...在主函数中，我们可以看到使用了四种不同的策略：直减策略、N元购策略、满减策略和折扣策略，并且每种策略都被传递到 PayAmountContext 中进行计算。

SELECT TOP 10 * FROM ( select SUM(o.PayAmount) as SumPayAmount, SUM(o.OrderMoney) as SumOrderMoney, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY o.CreateTime) AS rownumber, oid.OrderNo,o.CreateMainUser,su1.ContactPerson,IsNULL((su2.No+'-'+su2.Name),'') as CmUser,su1.Name,IsNULL((su3.No+'-'+su3.Name),'') as OpreaCmUser,o.CreateTime,o.OrderMoney,o.PayAmount from Platform_OrderIdInfo oid with(nolock) inner join Platform_InsOrders o with(nolock) on o.OrderNo=oid.OrderNo inner join Sys_User su1 with(nolock) on o.CreateMainUser=su1.Id inner join Sys_User su2 with(nolock) on su1.CM_UserId=su2.Id inner join Sys_User su3 with(nolock) on oid.BaoyUserId=su3.Id where BaoyUserId>0 and o.OrderStatus=100 ) AS t WHERE t.rownumber > 0;提示选择列表中的列 'Platform_InsOrders.CreateTime' 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。

在这个 SQL 语句中，SUM 语句对 PayAmount 和 OrderMoney 进行了求和，但是 CreateTime 列没有被聚合，因此需要在该 SQL 语句中添加 GROUP BY 子句。 可以将 SQL 语句修改为以下形式： SELECT TOP 10 * FROM ...

declare @startTime date declare @endTime date declare @Uid int SELECT TOP 10 * FROM ( select ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY o.CreateTime) AS rownumber, oid.OrderNo,o.CreateMainUser,su1.ContactPerson,IsNULL((su2.No+'-'+su2.Name),'') as CmUser,su1.Name,IsNULL((su3.No+'-'+su3.Name),'') as OpreaCmUser,o.CreateTime,o.OrderMoney,o.PayAmount from Platform_OrderIdInfo oid with(nolock) inner join Platform_InsOrders o with(nolock) on o.OrderNo=oid.OrderNo inner join Sys_User su1 with(nolock) on o.CreateMainUser=su1.Id inner join Sys_User su2 with(nolock) on su1.CM_UserId=su2.Id inner join Sys_User su3 with(nolock) on oid.BaoyUserId=su3.Id where BaoyUserId>0 and o.OrderStatus=100 and (o.CreateTime >= COALESCE(@startTime, o.CreateTime) OR @startTime IS NULL) and (o.CreateTime < COALESCE(@endTime, o.CreateTime) OR @endTime IS NULL) order by o.CancelTime ) AS t WHERE t.rownumber > 0;错误除非另外还指定了 TOP 或 FOR XML，否则，ORDER BY 子句在视图、内联函数、派生表、子查询和公用表表达式中无效。

错误信息提示 ORDER BY 子句在视图、内联函数、派生表、子查询和公用表表达式中无效，这是因为在子查询中使用了 ORDER BY 语句，但是子查询是没有排序概念的，所以会报错。 解决方法一般有两种： 1. 去掉子查询中...

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假设，用户在超市购买商品，商品总价为：700元。键盘录入一个整数表示用户实际支付的钱，如果付款大于等于700，在控制台输出“付款成功”。否则输出“付款失败”。

这是一个简单的条件判断问题。在Java中，你可以使用if-else语句来实现这个功能。假设用户通过键盘录入了实际支付金额payAmount，下面是相应的代码： java import java.util.Scanner; public class Main { ...

public class NYuanPayAmountStrategy implements PayAmountStrategy { @Override public double payAmount(Object param) { System.out.println("使用N元购支付"); return 0; } }

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public class DecreasePayAmountStrategy implements PayAmountStrategy { @Override public double payAmount(Object param) { System.out.println("使用直减方式支付"); return 0; } }

这是一个实现了 PayAmountStrategy 接口的 DecreasePayAmountStrategy 类，它的作用是实现直减方式支付的具体逻辑。在 payAmount 方法中，我们可以根据具体的业务需求来实现直减支付的过程。具体来说，我们可以在该...

select TRADE_REQUEST_ID tradeRequestId, INTERNAL_DEPARTMENT_CODE internalDepartmentCode, TP_PAY_ORGAN_ID tpPayOrganId, PAY_AMOUNT payAmount, FEE fee from( select orderInfo.TRADE_REQUEST_ID, orderInfo.INTERNAL_DEPARTMENT_CODE, orderInfo.TP_PAY_ORGAN_ID, orderInfo.PAY_AMOUNT, orderInfo.FEE, ROWNUM r from T_PAY_SYNC_RECONCILE_AC_TASK orderInfo where ORDERINFO.STATUS = '0' AND ORDERINFO.ORG_MER_DATE BETWEEN TRUNC(#startDate:DATE#)+ #syncStartDay:NUMBER# + #syncStartTime:NUMBER#/ (24) and TRUNC(#startDate:DATE#)+ #syncEndDay:NUMBER# + #syncEndTime:VARCHAR#/ (24) )table_a <![CDATA[ where r>#firstIndex:NUMBER# and r<=#endIndex:NUMBER# ]]> 优化这段SQL语句

1. 使用INNER JOIN替代子查询：将子查询部分改写为一个JOIN子句，以提高查询性能。 2. 使用绑定变量代替占位符：使用绑定变量可以提高SQL执行的效率。 3. 添加索引：为相关的列添加索引，以加快查询速度。 以下是...

这段代码是什么意思 insert into card_pay_info <trim prefix="(" suffix=")" suffixOverrides=","> <if test="id != null"> id, </if> <if test="userId != null"> user_id, </if> <if test="orderNo != null"> order_no, </if> <if test="payAmount != null"> pay_amount, </if> <if test="payPlatform != null"> pay_platform, </if> <if test="platformNumber != null"> platform_number, </if> <if test="platformStatus != null"> platform_status, </if> <if test="createTime != null"> create_time, </if> <if test="updateTime != null"> update_time, </if> </trim> <trim prefix="values (" suffix=")" suffixOverrides=","> <if test="id != null"> #{id,jdbcType=INTEGER}, </if> <if test="userId != null"> #{userId,jdbcType=VARCHAR}, </if> <if test="orderNo != null"> #{orderNo,jdbcType=BIGINT}, </if> <if test="payAmount != null"> #{payAmount,jdbcType=DECIMAL}, </if> <if test="payPlatform != null"> #{payPlatform,jdbcType=INTEGER}, </if> <if test="platformNumber != null"> #{platformNumber,jdbcType=VARCHAR}, </if> <if test="platformStatus != null"> #{platformStatus,jdbcType=VARCHAR}, </if> <if test="createTime != null"> #{createTime,jdbcType=TIMESTAMP}, </if> <if test="updateTime != null"> #{updateTime,jdbcType=TIMESTAMP}, </if> </trim>

这段代码是一个 MyBatis 的 SQL 插入语句，用于将数据插入到名为 card_pay_info 的表中。在这个 insert 语句中，使用了 MyBatis 的动态 SQL，可以根据输入的参数来决定插入哪些列的数据。其中，<trim> 标签用于去除 ...

帮我优化一下这个sql select e.id, e.mobile, e.encoded, CASE e.is_echo WHEN 1 THEN '已回传' else '未回传' END AS isEcho , e.order_no AS orderNo, e.pay_amount AS payAmount, e.operator_id AS operatorId, e.operator_name AS operatorName, e.operator_time AS operatorTime, e.remarks AS remarks, e.status, CASE p.pay_status WHEN 1 THEN '支付成功' WHEN 2 THEN '支付失败' END AS payStatus , CASE e.status WHEN 1 THEN '待支付' WHEN 2 THEN '已支付' WHEN 3 THEN '已退款' WHEN 4 THEN '订单关闭' WHEN 5 THEN '退款中' WHEN 6 THEN '退款关闭' END AS statusName, e.create_time AS createTime, u.id AS userId, p.pay_channel AS payChannel, CASE p.pay_channel WHEN 1 THEN '支付宝' WHEN 2 THEN '微信' END AS payChannelName , p.out_trade_no AS outTradeNo, e.third_party_channel AS thirdPartyChannel, info.return_amount AS returnAmount, info.return_phone AS returnPhone, info.return_name AS returnName from equity.equity_order_info e left join equity.user_info u on e.mobile = u.user_photo LEFT JOIN ( SELECT * FROM equity.pay_message GROUP BY order_no ) AS p ON p.order_no = e.order_no left join equity.refund_info AS info ON info.order_no=e.order_no <where> <if test="mobile != null and mobile != ''">and e.mobile = #{mobile}</if> <if test="orderNo != null and orderNo != ''">and e.order_no = #{orderNo}</if> <if test="payAmount != null ">and e.pay_amount = #{payAmount}</if> <if test="thirdPartyChannel != null and thirdPartyChannel != ''">and e.third_party_channel = #{thirdPartyChannel} </if> <if test="outTradeNo != null and outTradeNo != ''">and p.out_trade_no = #{outTradeNo} </if> <if test="startTime != null and startTime != '' and endTime != null and endTime != ''"> and DATE_FORMAT(e.create_time,'%Y-%m-%d') BETWEEN DATE_FORMAT(#{startTime},'%Y-%m-%d') AND DATE_FORMAT(#{endTime},'%Y-%m-%d') </if> <if test="status != null and status > 0">and e.status = #{status}</if> <if test="userId != null ">and u.id = #{userId}</if> </where> ORDER BY e.create_time DESC

LIMIT #{start},#{length}</code> 优化建议： 1. 尽可能避免使用SELECT * 2. group by 关键字比其他的聚合函数效率低，尽量避免使用 3. 减少使用CASE WHEN，可以使用join来加快速度 4. 尽量减少WHERE子句中的嵌套...

优化这条sql: SELECT /*aggregation_path_type=single_agg*/ company_code, company_name, sale_id, sale_name, round(sum(checkin_uv), 2) AS peopleSum, round(sum(cash_pay), 2) AS cashPay, round(sum(account_pay), 2) AS accountPay, round(sum(salecard_pay), 2) AS saleCardPay, round(sum(online_pay), 2) AS onlinePay, round(sum(pay_amount_final), 2) AS payAmount, round(sum(total_original_price), 2) AS originalPrice, CASE WHEN sum(total_original_price) = 0 THEN 0 ELSE Round( sum(pay_amount_final) / sum(total_original_price) * 100, 2 ) END AS discount, CASE WHEN sum(checkin_uv) = 0 THEN 0 ELSE Round(sum(pay_amount_final) / sum(checkin_uv), 2) END AS priceAvg, round(SUM(settlement_pice_exclude_add), 2) AS saleExcludeAdd, round(SUM(original_pice_exclude_add), 2) AS originalExcludeAdd, CASE WHEN sum(total_original_price) = 0 THEN 0 ELSE Round( ( SUM(settlement_pice_exclude_add) / sum(total_original_price) * 100 ), 2 ) END AS excludeAddDis, CASE WHEN sum(checkin_uv) = 0 THEN 0 ELSE Round( SUM(settlement_pice_exclude_add) / sum(checkin_uv), 2 ) END AS excludeAddPriceAvg FROM salesman_confim_revenue_v2 WHERE sale_region_code = '8' GROUP BY company_code, sale_id ORDER BY company_code DESC

1. 优化索引：根据该SQL语句的查询条件和分组条件，可以建立sale_region_code、company_code、sale_id三个字段的联合索引，可以加快查询速度。 2. 避免使用函数：在SQL语句中使用函数会影响查询效率，可以尝试避免...

优化 sql : SELECT /*aggregation_path_type=single_agg*/ company_code, company_name, sale_id, sale_name, round(sum(checkin_uv), 2) AS peopleSum, round(sum(cash_pay), 2) AS cashPay, round(sum(account_pay), 2) AS accountPay, round(sum(salecard_pay), 2) AS saleCardPay, round(sum(online_pay), 2) AS onlinePay, round(sum(pay_amount_final), 2) AS payAmount, round(sum(total_original_price), 2) AS originalPrice, CASE WHEN sum(total_original_price) = 0 THEN 0 ELSE Round( sum(pay_amount_final) / sum(total_original_price) * 100, 2 ) END AS discount, CASE WHEN sum(checkin_uv) = 0 THEN 0 ELSE Round(sum(pay_amount_final) / sum(checkin_uv), 2) END AS priceAvg, round(SUM(settlement_pice_exclude_add), 2) AS saleExcludeAdd, round(SUM(original_pice_exclude_add), 2) AS originalExcludeAdd, CASE WHEN sum(total_original_price) = 0 THEN 0 ELSE Round( ( SUM(settlement_pice_exclude_add) / sum(total_original_price) * 100 ), 2 ) END AS excludeAddDis, CASE WHEN sum(checkin_uv) = 0 THEN 0 ELSE Round( SUM(settlement_pice_exclude_add) / sum(checkin_uv), 2 ) END AS excludeAddPriceAvg FROM salesman_confim_revenue_v2 WHERE sale_region_code = '8' and DATE_FORMAT(checkin_time, '%Y-%m-%d') >= DATE_FORMAT('2023-04-01', '%Y-%m-%d') and DATE_FORMAT(checkin_time, '%Y-%m-%d') <= DATE_FORMAT('2023-05-22', '%Y-%m-%d') GROUP BY company_code, sale_id ORDER BY company_code DESC

1. 使用索引：在 salesman_confim_revenue_v2 表中创建 sale_region_code 和 checkin_time 字段的联合索引，可以提高查询效率。 2. 使用 BETWEEN 代替两个 DATE_FORMAT：可以将 DATE_FORMAT(checkin_time, '...

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