在MySQL 中計算員工調查參與百分比
在資料庫包含有關員工及其調查參與資訊的場景中,計算完成調查的員工對於評估回覆率至關重要。要在 MySQL 中實現此目的,需要精心設計的查詢。
提供的查詢嘗試使用除法和乘法運算來計算百分比。但是,由於計算是基於表中的行數而不是「員工」列中表示的員工,因此它存在不足。
更正後的查詢引入了以下調整:
-
百分比計算現在是兩個子查詢的組合:
- test1 計算每個員工參加的調查的數量。
- 外部子查詢計算總數員工人數。
- 然後將 test1 除以員工總數並將結果乘以 100 來計算百分比。
<code class="sql">SELECT group_name, employees, surveys, COUNT( surveys ) AS test1, concat(round(( test1/employees * 100 ),2),'%') AS percentage FROM a_test GROUP BY employees</code>
這個更新後的查詢準確地計算了參與調查的員工的百分比,如答案中連結的演示所示。例如,Awesome A 組的百分比為 0%,而 Awesome B 組的百分比為 95%。
以上是如何在MySQL中使用子查詢計算員工調查參與百分比?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

toadduserInmysqleffect和securly,跟隨台詞:1)USEtheCreateUserStattoDaneWuser,指定thehostandastrongpassword.2)GrantNecterAryAryaryPrivilegesSustherthing privilegesgeStatement,usifementStatement,adheringtotheprinciplelastprefilegege.3)

toaddanewuserwithcomplexpermissionsinmysql,loldtheSesteps:1)創建eTheEserWithCreateuser'newuser'newuser'@''localhost'Indedify'pa ssword';。 2)GrantreadAccesstoalltablesin'mydatabase'withGrantSelectOnMyDatabase.to'newuser'@'localhost';。 3)GrantWriteAccessto'

MySQL中的字符串數據類型包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT,排序規則(Collations)決定了字符串的比較和排序方式。 1.CHAR適合固定長度字符串,VARCHAR適合可變長度字符串。 2.BINARY和VARBINARY用於二進制數據,BLOB和TEXT用於大對像數據。 3.排序規則如utf8mb4_unicode_ci忽略大小寫,適合用戶名;utf8mb4_bin區分大小寫,適合需要精確比較的字段。

最佳的MySQLVARCHAR列長度選擇應基於數據分析、考慮未來增長、評估性能影響及字符集需求。 1)分析數據以確定典型長度;2)預留未來擴展空間;3)注意大長度對性能的影響;4)考慮字符集對存儲的影響。通過這些步驟,可以優化數據庫的效率和擴展性。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes),blob(65,535 bytes),中間佈洛布(16,777,215個比例),andlongblob(4,294,967,967,295 bytes).tousebl觀察:1)考慮pperformance impactsandSandStorLageBlobSextern; 2)管理backbackupsandreplication carecration; 3)usepathsinst

自動化在MySQL中創建用戶的最佳工具和技術包括:1.MySQLWorkbench,適用於小型到中型環境,易於使用但資源消耗大;2.Ansible,適用於多服務器環境,簡單但學習曲線陡峭;3.自定義Python腳本,靈活但需確保腳本安全性;4.Puppet和Chef,適用於大規模環境,複雜但可擴展。選擇時需考慮規模、學習曲線和集成需求。

是的,YouCansearchInIdeAblobInMysqlusingsPecificteChniques.1)轉換theblobtoautf-8StringWithConvertFunctionWithConvertFunctionandSearchUsiseLike.2)forCompresseBlysBlobs,useuncompresseblobs,useuncompressbeforeconversion.3)expperformance impperformance imptactSandDataEcoding.4)


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