将员工降序排序，并选出前10条mysql

### MySQL查询语句练习题汇总 以下是针对MySQL查询语句的学习和考试需求整理的一系列练习题，涵盖了基础到高级的不同难度层次： #### 基础查询 1. **单表查询** 编写一条SQL语句，从`employees`表中选出所有员工的名字(`first_name`)和姓氏(`last_name`)。[^3] 2. **条件过滤** 使用WHERE子句筛选出工资大于5000的员工记录。 3. **排序操作** 根据给定的例子 `select first_name from employees order by substr(first_name,-2,2)` ，编写一条SQL语句按名字最后两个字母升序排列所有员工的名字。 #### 中级查询 4. **分组统计** 利用GROUP BY 和 COUNT 函数计算每个部门中的员工数量。 5. **多字段排序** 同时按照薪水降序以及入职日期升序对员工数据进行排序。 6. **字符串处理函数的应用** 找出所有名字以“A”开头或者包含“an”的员工，并显示其全名。 7. **时间戳比较** 查询在过去一年内加入公司的新员工名单及其具体入职日期。 8. **更新与删除操作** 删除ID为9003的考试信息并重新插入新的记录： ```sql DELETE FROM examination_info WHERE exam_id = 9003; INSERT INTO examination_info (exam_id, tag, difficulty, duration, release_time) VALUES (9003, 'SQL', 'hard', 30, '2020-01-01 00:00:00'); ``` #### 高级查询 9. **JOIN连接多个表格** 将`departments`表和`employees`表通过外键关联起来，展示每位员工所属部门名称。 10. **嵌套子查询** 查找薪资高于平均薪资水平的所有员工姓名及职位描述。 11. **复杂聚合分析** 计算各部门最高薪金、最低薪金以及总人数。 关于NoSQL数据库的相关知识补充可以参考如下说明：“虽然简单地使用MapReduce模型能够解决一些问题，但如果想深入理解，则需掌握更复杂的操作逻辑以及NoSQL的工作机制。”[^2] ```python def example_sql_query(): sql_statement_1 = """ SELECT first_name, last_name FROM employees; """ sql_statement_2 = """ DELETE FROM examination_info WHERE exam_id = 9003; INSERT INTO examination_info (exam_id, tag, difficulty, duration, release_time) VALUES (9003, 'SQL', 'hard', 30, '2020-01-01 00:00:00'); """ return {"query_one": sql_statement_1, "complex_operation": sql_statement_2} ```

### 关于 MySQL 单表查询 MySQL 是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统 (RDBMS)[^2]。单表查询是指仅针对一张数据表执行 SQL 查询操作的过程。以下是有关 MySQL 单表查询的一些基本概念和示例。 #### 基础语法 单表查询的基础语句结构如下： ```sql SELECT column1, column2, ... FROM table_name; ``` 其中 `column1`, `column2` 表示要检索的列名，而 `table_name` 则表示目标数据表名称[^3]。 #### 条件过滤 通过 WHERE 子句可以实现条件筛选功能。例如，假设有一个名为 `employees` 的员工信息表，其字段包括 `id`, `name`, 和 `salary`。如果想查找工资大于 5000 的员工记录，则可编写以下查询语句： ```sql SELECT id, name, salary FROM employees WHERE salary > 5000; ``` 此查询会返回满足条件的所有行及其指定列的数据[^4]。 #### 排序结果 利用 ORDER BY 子句能够按照某一列或多列对查询结果进行升序或降序排列。继续以上述例子为基础，在获取高薪雇员的同时按薪水高低排序： ```sql SELECT id, name, salary FROM employees WHERE salary > 5000 ORDER BY salary DESC; -- 'DESC'代表降序；若需升序则替换为'ASC' ``` 上述命令先选出符合条件者再依薪资水平由高至低展示出来[^5]。 #### 数据分组与聚合函数应用 当需要统计某些特定类别下的汇总数值时，GROUP BY 结合各种内置聚合函数（如 COUNT(), SUM() 等）非常有用。比如计算各部门内的平均薪酬情况： ```sql SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id; ``` 这里我们不仅得到了部门编号还知道了它们各自的均值收入状况[^6]。 #### 使用 LIMIT 实现简单分页效果 对于大数据量场景下可能还需要考虑如何有效率地浏览全部条目而不一次性加载过多内容到内存里头去。这时就可以借助LIMIT关键字来完成初步意义上的分页处理工作了: ```sql -- 获取前10条记录 SELECT * FROM employees LIMIT 10; -- 跳过前面n条之后取m条 SELECT * FROM employees LIMIT n OFFSET m; ``` 注意这里的参数设置方式可能会因具体版本差异有所区别，请参照官方文档确认最适配写法[^7]。