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

时间: 2024-02-10 19:34:27 浏览: 58
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

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。

解释:Error flushing statements. Cause: org.sqlite.SQLiteException: [SQLITE_CONSTRAINT_PRIMARYKEY] A PRIMARY KEY constraint failed (UNIQUE constraint failed: AUDIT_SCORE_INTE_DATA_VAR.DATAINTE_VAR_ID) ### Cause: org.sqlite.SQLiteException: [SQLITE_CONSTRAINT_PRIMARYKEY] A PRIMARY KEY constraint failed (UNIQUE constraint failed: AUDIT_SCORE_INTE_DATA_VAR.DATAINTE_VAR_ID) ; uncategorized SQLException; SQL state [null]; error code [19]; [SQLITE_CONSTRAINT_PRIMARYKEY] A PRIMARY KEY constraint failed (UNIQUE constraint failed: AUDIT_SCORE_INTE_DATA_VAR.DATAINTE_VAR_ID); nested exception is org.sqlite.SQLiteException: [SQLITE_CONSTRAINT_PRIMARYKEY] A PRIMARY KEY constraint failed (UNIQUE constraint failed: AUDIT_SCORE_INTE_DATA_VAR.DATAINTE_VAR_ID)

这个错误是因为在执行 SQL 语句时,试图插入一个已经存在的主键,从而导致唯一性约束失败。具体来说,这个错误是由于在插入 AUDIT_SCORE_INTE_DATA_VAR 表中的数据时,试图插入一个已经存在的 DATAINTE_VAR_ID 主键所引起的。这个错误代码是 SQLITE_CONSTRAINT_PRIMARYKEY,表示主键约束失败。
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if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

select t.id ,t.parent, t.name ,t.begin ,t.end , t.ACTUAL_START , t.ACTUAL_FINISH, t.TASK_UNIQUE_NO, t.NO, t.SUMMARY, t.DEPENDENCE, t.PRIORITY, t.EXEC_STAT, t.DURATION, t.COMP_PCT,ASSIGNER,POSITION,PRINCIPAL,PRINCIPAL_NAME,ORG_NAME,MGR_LINE,ERJIGUANXIAN,SFSJYS,SFNDJH, t.CRITICAL,t.PROJ_NO,t.SRC_TID,t.ASSIGNER_AUTH,t.POSITION_NAME,t.ASSIGNER_NAME,t.PRIN_ORG,t.ORG,t.SRC_SYS,t.CREATE_USER, t.TASK_NO,tp.id as typ,tp.name as typname,t.SETTLETYPECODE as SETTLETYPECODE,'' as remark,'' as type,t.OATASKID as OATASKID,t.QIQU,t.DESCRIBE, S.DESCRIPTION,ontheway_type,T.SHIFOUXXJDHB,up.update_date optime,submit,t.AUDITOR,t.AUDITOR_NO,t.proj_name,tp.filter_type,t.plan,t.MATTER_SRC,t.Prepose_task,t.shixiangbiaoqian, t.SETTLE_LEVEL,tp.specail_name,t.audit_unit,t.rectify_question_type,t.project_data_processor,t.project_data_processor_name, CASE WHEN t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and ( up.STAT = 'OP' or up.STAT = 'I') then 'relay' when t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and up.STAT = 'U' and up.FINISH ='Y' and up.rel = '1' AND up.RID is not null then 'finish' when t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and up.STAT = 'U' and up.DELAY ='Y' and up.rel = '1' AND up.RID is not null then 'delay' when t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and up.STAT = 'U' and up.TERMINATE ='P' and up.rel = '1' AND up.RID is not null then 'terminate' else null end as approve_type, up.user_id as approver from t_master_task t left join t_task_2_task_typ p on t.id = p.task left join t_task_typ tp on tp.id = p.typ left join t_slave_task s on s.id=t.id left join (select * from (select a.*,row_number() over(partition by task order by update_date desc) rm from t_user_task_upd_stat a) where rm = 1) up on t.id = up.task; 这sql怎么优化

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