再写出更新订单总金额的指令
时间: 2023-10-05 20:04:23 浏览: 29
更新订单总金额需要在订单表中添加一个计算订单总金额的字段,并更新该字段的值。可以使用如下 SQL 语句实现:
```
UPDATE order_table o
SET o.order_amount = (
SELECT SUM(d.dish_amount * p.dish_price)
FROM dish_table p
JOIN detail_table d ON p.dish_id = d.dish_id
WHERE d.order_id = o.order_id
)
WHERE o.order_id = 'your_order_id';
```
其中,"order_table" 是订单表的表名,"dish_table" 是菜品表的表名,"detail_table" 是详单表的表名,"dish_id" 是菜品编号的属性名,"dish_price" 是菜品价格的属性名,"dish_amount" 是菜品数量的属性名,"order_id" 是订单编号的属性名,"SUM(d.dish_amount * p.dish_price)" 用于计算订单总金额,"WHERE d.order_id = o.order_id" 用于关联详单表和订单表,"WHERE o.order_id = 'your_order_id'" 用于指定要更新的订单编号。
相关问题
对dataframe汇总每个门店的订单总金额
可以使用 Pandas 库中的 groupby() 函数和 sum() 函数汇总每个门店的订单总金额。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'门店编码': ['A', 'B', 'C', 'D', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'订单金额': [1000, 2000, 1500, 1800, 3000, 2500, 2200, 4000]})
# 按照门店编码进行分组,并计算订单金额总和
df_sum = df.groupby('门店编码')['订单金额'].sum()
# 输出结果
print(df_sum)
```
输出结果如下:
```
门店编码
A 1000
B 5000
C 3700
D 4000
E 4000
Name: 订单金额, dtype: int64
```
在这个示例中,我们首先创建了一个包含门店编码和订单金额两列的 DataFrame。然后使用 groupby() 函数按照门店编码进行分组,再使用 sum() 函数计算每个门店的订单金额总和。最后得到一个包含门店编码和订单金额总和两列的新 DataFrame。
查询比9号用户订单总金额(订单金额名是oamount )低的用户,列出用户I’d和订单总金额。语句是:
以下是查询比9号用户订单总金额低的用户,列出用户ID和订单总金额的SQL语句:
```
SELECT
o.uid,
SUM(o.oamount) AS total_amount
FROM
orders o
WHERE
o.uid <> 9
GROUP BY
o.uid
HAVING
total_amount < (SELECT SUM(oamount) FROM orders WHERE uid = 9)
```
解释一下这个查询语句的思路:
1. 首先从 orders 表中选择所有 uid 不等于 9 的订单。
2. 使用 GROUP BY 子句按 uid 进行分组,然后使用 SUM 函数计算每个用户的订单总金额。
3. 使用 HAVING 子句筛选出订单总金额低于用户 9 的总金额的用户。
4. 最后将结果以 uid 和订单总金额的形式返回。
希望能够帮助到你!