with a as (
select acm.name username,
count(worklog.logtypeid) totallog,
sum(decode(worklog.logtypeid,'ec229560-f915-449d-ae35-3f60903c9197',1,0)) dailylog,
sum(decode(worklog.logtypeid,'75782b36-e415-4fe9-ad3b-82a17235e475',1,0)) weeklog,
sum(decode(worklog.logtypeid,'5bfa76f4-c677-4b4f-825b-783ec88bce79',1,0)) monthlog,
sum(decode(worklog.logtypeid,'e6f2edf8-a737-41c2-b478-21f60498584d',1,0)) quarterlog,
sum(decode(worklog.businesstypeid,'63f61fc0-cc19-4036-b19c-57be635887da',1,0))overtime,
sum(case when log_eva.evaluate >85 then 1 else 0 end) exccelent,
sum(case when log_eva.evaluate between 76 and 85 then 1 else 0 end) good,
sum(case when log_eva.evaluate between 50 and 75 then 1 else 0 end) pass,
sum(case when log_eva.evaluate >50 then 1 else 0 end) nopass
from acm_user acm
inner join (select t.id ,t.name,t.parent_id from acm_department t
start with t.id = '37c70b89-4430-470c-93b6-6bf6004ded29'
connect by prior t.id = t.parent_id) dept
on acm.dept_id = dept.id
left join itil_worklog worklog
on worklog.creator = acm.id
left join ( select logid,avg(decode(evaluate,'优秀',100,'良好',80,'合格',60,'不合格',40)) evaluate
from itil_logaudit_relation
group by logid ) log_eva
on worklog.id = log_eva.logid
where worklog.createtime between to_date('2012-07-07 00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
and to_date('2012-09-07 23:59','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
or worklog.createtime is null
group by acm.name
order by totallog desc
)
select acm.name,
nvl(a.totallog,0) totallog,
nvl(a.dailylog,0) dailylog,
nvl(a.weeklog,0) weeklog ,
nvl(a.monthlog,0) monthlog,
nvl(a.quarterlog,0) quarterlog,
nvl(a.overtime,0) overtime,
nvl(a.exccelent,0) exccelent,
nvl(a.good,0) good,
nvl(a.pass,0) pass,
nvl(a.nopass,0) nopass
from a
right join acm_user acm on a.username = acm.name
inner join (select t.id ,t.name,t.parent_id from acm_department t
start with t.id = '37c70b89-4430-470c-93b6-6bf6004ded29'
connect by prior t.id = t.parent_id) dept
on acm.dept_id = dept.id
分享到:
相关推荐
第1章 全局在胸——用工具对SQL整体优化 1 1.1 都有哪些性能工具 1 1.1.1 不同调优场景分析 2 1.1.2 不同场景对应工具 2 1.2 整体性能工具的要点 4 1.2.1 五大性能报告的获取 5 1.2.2 五大报告关注的要点 10 ...
第1章 全局在胸——用工具对SQL整体优化 1 1.1 都有哪些性能工具 1 1.1.1 不同调优场景分析 2 1.1.2 不同场景对应工具 2 1.2 整体性能工具的要点 4 1.2.1 五大性能报表的获取 5 1.2.2 五大报表关注的要点 10 ...
关系型数据库是最常见的类型,基于关系模型,如SQL(结构化查询语言)就是用于操作这种数据库的语言。在这个真题集中,可能会涉及数据库设计的基本原则,包括ER(实体-关系)模型,以及范式理论,如第一范式(1NF)...
总的来说,浙江省计算机三级数据库技术复习资料历年真题提供了一个全面检验和提升数据库技术能力的平台,考生需要深入理解关系数据库理论,熟练掌握SQL语言,熟悉数据库设计流程,理解数据库管理系统的工作原理,并...
理解查询执行计划,分析慢查询日志,使用索引和分区等方法能有效提高数据库性能。 在备考过程中,考生可以通过做历年真题、模拟试题来检验自己的学习效果,同时,实践操作数据库管理系统,加深理论与实际的结合,将...
《数据库系统概论》是浙江大学开设的一门重要课程,旨在深入理解数据库的理论基础与实际应用。这门课程涵盖了数据库设计、数据模型、SQL语言、事务处理、并发控制、数据库恢复等多个关键领域,对于计算机科学和技术...
通过学习《浙江大学数据库系统概论》这本教材,读者可以系统地掌握数据库的基础知识,为从事数据库开发、管理和数据分析等工作打下坚实的基础。同时,对数据库系统的理解也能帮助我们更好地利用和管理日常生活中大量...
通过浙大的课件,你将学会如何使用SQL进行数据查询、插入、更新和删除操作,以及更复杂的联接、子查询和视图的创建。此外,你还将接触到事务处理和并发控制,这些都是数据库系统中确保数据一致性和完整性的核心概念...
2. **SQL基础**:学习SQL语言的基本语法,包括数据查询、插入、更新和删除,以及更复杂的联接、子查询和聚合函数。 3. **PL/SQL编程**:Oracle的PL/SQL是一种过程式语言,用于编写存储过程、函数、触发器等。学习...
7. 性能调优:分析SQL执行计划,理解查询优化器的工作原理,使用性能监视工具定位瓶颈,优化数据库配置和查询语句。 8. 高可用性与灾难恢复:介绍镜像、集群、 AlwaysOn 可用性组等技术,以及灾难恢复计划的制定。 ...
"SQL3保存点和部分回滚的设计和实现" 本文主要介绍了SQL3保存点和部分回滚的设计和实现,包括保存点的概念、部分回滚的优点、实现技术等方面的内容。 一、保存点概念 保存点是数据库管理系统中的一种机制,允许...
6. **异常处理和日志记录**:良好的错误处理机制和日志记录可以方便开发者追踪和解决运行时问题。 7. **性能优化**:通过缓存策略、负载均衡、CDN等手段提高系统响应速度和并发处理能力。 8. **测试**:包括单元...
通过ASP,我们可以看到如何使用ADO(ActiveX Data Objects)来连接数据库,执行SQL语句,以及如何处理查询结果。 3. **用户认证与权限管理**:B2B网站通常需要用户注册、登录功能,源码中可能会有会员系统的设计,...
源码中将展示如何使用ADO(ActiveX Data Objects)建立数据库连接,执行SQL查询,以及处理数据的插入、更新和删除操作。 4. **用户交互** ASP网站通常包含注册、登录、购物车等用户交互功能。在浙江鼎立电器有限...
5. **SQL语言**:SQL(Structured Query Language)是用于管理和查询关系型数据库的标准语言。它包括数据定义语言(DDL)、数据操纵语言(DML)、数据控制语言(DCL)等组成部分,用于创建、操作和管理数据库。 6. ...
1. **事务日志**:事务日志是数据库管理系统的重要组成部分,用于记录事务的所有操作,以便在系统发生故障时进行数据恢复。事务日志保存了事务的开始、提交和回滚等信息。 2. **关系的属性数量**:在关系数据库中,...
4. **SQL语言**:SQL(Structured Query Language)是数据库查询和管理的标准语言,包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML)、数据查询(DQL)和数据控制(DCL)四大类语句。熟悉SQL的基本语法和高级特性如子查询、...
2. SQL语言:SQL是数据库操作的核心,考生需熟练掌握SELECT查询、INSERT插入、UPDATE更新和DELETE删除等基本操作,以及JOIN、子查询等高级用法。 二、数据库设计 1. 正确设计实体与关系:题目可能要求考生根据业务...
2. **SQL语句实现**:虽然名为"mini_sql",但可能包含了SQL语言的基本操作,如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等,以及更复杂的JOIN、子查询等。 3. **数据存储与索引**:如何使用文件系统或内存管理来存储数据,...
6. **Hive数据仓库**:熟练使用Hive进行日志数据的查询和统计,具有数据优化的经验,能够提高数据查询效率。 7. **Hive与Spark SQL**:能将Hive和Spark SQL整合,进行更高效的数据查询操作,进一步增强数据分析能力...