帮我完善下面的sql查询: SELECT sd.dept_name, SUM(audit.score) FROM sys_dept AS sd, sys_user AS su, audit WHERE sd.dept_id = su.dept_id AND su.user_name = audit.create_by AND audit.`status`='1' AND audit.create_by IN ( SELECT su.user_name FROM sys_user AS su WHERE su.user_id IN ( SELECT sur.user_id FROM sys_user_role AS sur WHERE sur.role_id = ( SELECT role_id FROM sys_role AS sr WHERE sr.role_key = #{roleKey}))) GROUP BY sd.dept_name

这个 SQL 查询的语句已经相当完整，不过缺少一个参数 `roleKey`，需要你在使用时传入具体的值。这个查询语句的作用是查询指定角色下的所有用户所在的部门名称以及其对应的考核总分数，其中：

- `sys_dept` 表代表部门信息，`dept_name` 代表部门名称，`dept_id` 代表部门 ID；
- `sys_user` 表代表用户信息，`user_name` 代表用户名，`dept_id` 代表用户所在的部门 ID；
- `audit` 表代表考核信息，`create_by` 代表考核记录的创建者（即用户的用户名），`score` 代表考核分数，`status` 代表考核记录的状态；
- `sys_user_role` 表代表用户角色关系，`user_id` 和 `role_id` 分别代表用户 ID 和角色 ID；
- `sys_role` 表代表角色信息，`role_key` 代表角色关键字，与传入的参数 `roleKey` 相对应。

如果你想查询某个角色下的所有用户在考核中的得分情况，可以将 `roleKey` 替换为相应的关键字，例如 `'manager'`。

相关问题

def transform(self, df: DataFrame) -> DataFrame: """ add audit col to dataframe :param df: :return: """ param_dict = { "job_id": self.config.job_id, "batch_id": self.config.batch_id, "data_source_name": self.config.data_source_name, "table_full_name": self.config.table_full_name, "audit_created_usr": "airflow_user", "audit_updated_usr": "airflow_user", "audit_src_sys_name": "SAP_X79_EDWS" } if "audit_created_usr" in df.columns: df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(df, param_dict) else: df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return df

这段代码实现了一个 DataFrame 数据的转换方法，主要是在 DataFrame 中添加了一列用于审计的信息。

具体来说，代码首先通过 `self.config` 中的信息生成了一个参数字典 `param_dict`，用于存储审计相关的信息，比如 job_id、batch_id、data_source_name 等。然后，代码判断 DataFrame 中是否已经存在了审计相关的列，如果存在，则调用 `DataSink_with_audit` 类中的 `update_audit_columns` 方法，将参数字典 `param_dict` 中的信息更新到 DataFrame 中的审计列中。如果不存在，则调用 `DataSink_with_audit` 类中的 `add_audit_columns` 方法，为 DataFrame 添加一个审计列，并将参数字典 `param_dict` 中的信息填充到该列中。

最后，代码返回经过转换后的 DataFrame。

优化sql SELECT DISTINCT rtr.rd_report_product_info_id AS rdReportProductInfoId , mar.machine_audit_result AS machineAuditResult,mar.machine_audit_result_desc AS machineAuditResultDesc FROM crm_rd_report_task_result rtr LEFT JOIN crm_rd_machine_audit_record mar ON rtr.dept_code = mar.dept_code AND rtr.belong_year = mar.belong_year AND rtr.belong_month = mar.belong_month WHERE mar.dept_code =#{deptCode} AND mar.belong_year = #{belongYear} AND mar.belong_month = #{belongMonth}

这是一条SQL查询语句，目的是从两个表中获取数据并进行优化。查询结果包括三个字段：rdReportProductInfoId、machineAuditResult和machineAuditResultDesc。其中，rdReportProductInfoId来自crm_rd_report_product_info表，而machineAuditResult和machineAuditResultDesc来自crm_rd_machine_audit_record表。这两个表通过LEFT JOIN连接起来，连接条件是dept_code、belong_year和belong_month。查询条件是mar.dept_code等于某个特定值。这条语句的目的是优化查询效率，提高查询速度。