最近在做一个考勤系统,考勤主要关注的是缺勤、迟到和早退,目前的打卡控制器可以记录用户名和打卡时间,用户可能一天打卡多次,也可能一天只打了一次卡,这些情况都需要考虑。打卡信息都存储在考勤表中,从中要挖掘出一个月内的缺勤人员,迟到人员和早退人
最近在做一个考勤系统,考勤主要关注的是缺勤、迟到和早退,目前的打卡控制器可以记录用户名和打卡时间,用户可能一天打卡多次,也可能一天只打了一次卡,这些情况都需要考虑。打卡信息都存储在考勤表中,从中要挖掘出一个月内的缺勤人员,迟到人员和早退人员,并且能显示缺勤、迟到和早退的时间。
考勤表
CREATE TABLE [dbo].[kaoqin]( [user_name] [varchar](50) NULL, [card_time] [datetime] NULL ) ON [PRIMARY] GO插入测试数据
INSERT INTO [master].[dbo].[kaoqin] select '张三', '2014-08-03 09:36:00' union all select '张三', '2014-08-03 18:10:00' union all select '张三', '2014-08-04 08:32:00' union all select '张三', '2014-08-04 15:15:00' union all select '张三', '2014-08-05 09:32:00' union all select '张三', '2014-08-05 15:15:00' union all select '张三', '2014-08-01 08:36:00' union all select '张三', '2014-08-01 18:10:00' union all select '张三', '2014-08-02 08:32:00' union all select '张三', '2014-08-02 18:15:00' union all select '张三', '2014-08-25 08:00:00' union all select '张三', '2014-08-24 19:00:00' union all select '张三', '2014-08-27 08:00:00' union all select '张三', '2014-08-27 17:00:00' union all select '张三', '2014-08-26 10:00:00' union all select '张三', '2014-08-26 18:30:00' union all select '张三', '2014-08-26 8:00:00' union all select '张三', '2014-08-27 18:56:00' GO我的思路是用一张临时表得到这个月的所有工作日,将该临时表与用户进行交叉连接,这样每个用户在这个月的每个工作日都有一条记录。假设早上9点为上班时间,18点为下班时间,这个可以后续做成变量的形式。
declare @time_start datetime declare @time_end datetime set @time_start = '2014-08-01 00:00:00' set @time_end = DATEADD(M,1,@time_start) -- 一个月的工作日 IF object_id('tempdb..#tempDate') is not null BEGIN drop table #tempDate END CREATE table #tempDate ( stat_day varchar(10) ) IF object_id('tempdb..#tempUserDate') is not null BEGIN drop table #tempUserDate END CREATE table #tempUserDate ( stat_day varchar(10), [user_name] varchar(40) ) CREATE clustered index tempUserDate_Index1 on #tempUserDate ([user_name],stat_day) declare @time_temp datetime set @time_temp = @time_start while @time_temp < @time_end begin if datepart(weekday,@time_temp)>1 and datepart(weekday,@time_temp)<7 begin insert into #tempDate (stat_day) values (CONVERT(varchar(10),@time_temp,121)) end set @time_temp= dateadd(d,1,@time_temp) end insert into #tempUserDate select * from #tempDate cross join (select distinct [user_name] from [kaoqin]) t从原始的kaoqin表中查询出每个用户的上班时间和下班时间,如果用户一天的打开记录超过两条,那么就会取最早和最晚的一条分别作为上班时间和下班时间。
select [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121) as stat_day, MIN(card_time) as on_time,MAX(card_time) as off_time from [kaoqin] group by [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121)通过临时表#tempUserDate和上面的查询结果关联,如果左联接为空,则证明该人员缺勤。
--缺勤 select * from #tempUserDate a left join ( select [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121) as stat_day, MIN(card_time) as on_time,MAX(card_time) as off_time from [kaoqin] group by [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121) ) b on a.[user_name]=b.[user_name] and a.stat_day=b.stat_day where [b].[user_name] is null下面是迟到和早退的实现SQL。
--迟到 select * from #tempUserDate a left join ( select [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121) as stat_day, MIN(card_time) as on_time,MAX(card_time) as off_time from [kaoqin] group by [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121) ) b on a.[user_name]=b.[user_name] and a.stat_day=b.stat_day where CONVERT(varchar(100), [b].[on_time], 8)>'09:00:00' --早退 select * from #tempUserDate a left join ( select [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121) as stat_day, MIN(card_time) as on_time,MAX(card_time) as off_time from [kaoqin] group by [user_name],CONVERT(varchar(10),card_time,121) ) b on a.[user_name]=b.[user_name] and a.stat_day=b.stat_day where CONVERT(varchar(100), [b].[off_time], 8)<'18:00:00'得到的结果
如果某个人他今天既迟到又早退在最终的结果中都会体现,可以从2014-08-05这条数据看出。当然,这个考勤系统还不完善,例如没有将节日考虑进来,初步的考虑是采用Job定期存储每年的节日,如果员工请假,也需要纳入到系统的考虑中。

Les attributs acides comprennent l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la durabilité, et sont la pierre angulaire de la conception de la base de données. 1. L'atomicité garantit que la transaction est complètement réussie ou complètement échouée. 2. La cohérence garantit que la base de données reste cohérente avant et après une transaction. 3. L'isolement garantit que les transactions n'interfèrent pas entre elles. 4. La persistance garantit que les données sont enregistrées en permanence après la soumission des transactions.

MySQL n'est pas seulement un système de gestion de base de données (SGBD) mais également étroitement lié aux langages de programmation. 1) En tant que SGBD, MySQL est utilisé pour stocker, organiser et récupérer des données et l'optimisation des index peut améliorer les performances de la requête. 2) La combinaison de SQL avec des langages de programmation, intégrés dans Python, en utilisant des outils ORM tels que SQLALCHEMY peut simplifier les opérations. 3) L'optimisation des performances comprend l'indexation, la requête, la mise en cache, la division des bibliothèques et des tableaux et la gestion des transactions.

MySQL utilise des commandes SQL pour gérer les données. 1. Les commandes de base incluent sélectionner, insérer, mettre à jour et supprimer. 2. L'utilisation avancée implique des fonctions de jointure, de sous-requête et d'agrégation. 3. Les erreurs courantes incluent les problèmes de syntaxe, de logique et de performances. 4. Les conseils d'optimisation incluent l'utilisation d'index, d'éviter la sélection * et l'utilisation de la limite.

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel efficace adapté au stockage et à la gestion des données. Ses avantages incluent les requêtes haute performance, le traitement des transactions flexibles et les types de données riches. Dans les applications pratiques, MySQL est souvent utilisé dans les plateformes de commerce électronique, les réseaux sociaux et les systèmes de gestion de contenu, mais l'attention doit être accordée à l'optimisation des performances, à la sécurité des données et à l'évolutivité.

La relation entre SQL et MySQL est la relation entre les langues standard et les implémentations spécifiques. 1.SQL est un langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données relationnelles, permettant l'addition de données, la suppression, la modification et la requête. 2.MySQL est un système de gestion de base de données spécifique qui utilise SQL comme langage de fonctionnement et fournit un stockage et une gestion efficaces de données.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Les métriques clés des commandes Explication incluent le type, la clé, les lignes et le supplément. 1) Le type reflète le type d'accès de la requête. Plus la valeur est élevée, plus l'efficacité est élevée, comme Const est meilleure que tous. 2) La clé affiche l'index utilisé et NULL n'indique pas d'index. 3) Les lignes estiment le nombre de lignes numérisées, affectant les performances de la requête. 4) Extra fournit des informations supplémentaires, telles que l'utilisation des invites de FilesOrt qu'elles doivent être optimisées.

L'utilisation de Temporary indique que la nécessité de créer des tables temporaires dans les requêtes MySQL, qui se trouvent couramment dans l'ordre en utilisant des colonnes distinctes, groupby ou non indexées. Vous pouvez éviter la survenue d'index et réécrire les requêtes et améliorer les performances de la requête. Plus précisément, lorsque l'utilisation de Temporary apparaît dans Explication Sortie, cela signifie que MySQL doit créer des tables temporaires pour gérer les requêtes. Cela se produit généralement lorsque: 1) la déduplication ou le regroupement lors de l'utilisation distincte ou groupby; 2) Trier lorsque OrderBy contient des colonnes non d'index; 3) Utilisez des opérations de sous-requête complexe ou de jointure. Les méthodes d'optimisation incluent: 1) OrderBy et GroupB


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