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題號
題目 通過率
查找最晚入職員工的所有信息 1 44.99%
查找入職員工時間排名倒數第三的員工所有信息 2 41.37%
查找當前薪水詳情以及部門編號dept_no 3 27.39%
查找所有已經分配部門的員工的last_name和first_name以及dept_no 2 43.58%
查找所有員工的last_name和first_name以及對應部門編號dept_no 3 43.76%
查找薪水記錄超過15次的員工號emp_no以及其對應的記錄次數t 2 42.41%
找出所有員工當前薪水salary情況 2 51.62%
獲取所有非manager的員工emp_no 2 41.93%
獲取所有員工當前的manager 3 35.19%
獲取每個部門中當前員工薪水最高的相關信息 5 18.78%
查找employees表emp_no與last_name的員工信息 2 48.30%
統計出當前各個title類型對應的員工當前薪水對應的平均工資 3 38.21%
獲取當前薪水第二多的員工的emp_no以及其對應的薪水salary 2 44.25%
獲取當前薪水第二多的員工的emp_no以及其對應的薪水salary 4 25.37%
查找所有員工的last_name和first_name以及對應的dept_name 3 33.44%
查找在職員工自入職以來的薪水漲幅情況 5 20.94%
統計各個部門的工資記錄數 3 30.36%
對所有員工的薪水按照salary降序進行1-N的排名 4 28.67%
獲取所有非manager員工當前的薪水情況 4 28.90%
獲取員工其當前的薪水比其manager當前薪水還高的相關信息 5 27.98%
匯總各個部門當前員工的title類型的分配數目 5 24.96%
查找描述信息中包含robot的電影對應的分類名稱以及電影數目,而且還需要該分類對應電影數量>=5部 5 19.17%
使用join查詢方式找出沒有分類的電影id以及名稱 3 40.78%
使用子查詢的方式找出屬于Action分類的所有電影對應的title,description 3 48.40%
將employees表的所有員工的last_name和first_name拼接起來作為Name 2 40.08%
創建一個actor表,包含如下列信息 3 31.76%
批量插入數據 2 44.99%
批量插入數據,不使用replace操作 3 45.84%
創建一個actor_name表 3 45.72%
對first_name創建唯一索引uniq_idx_firstname 3 44.35%
針對actor表創建視圖actor_name_view 3 48.10%
針對上面的salaries表emp_no字段創建索引idx_emp_no 3 38.63%
在last_update后面新增加一列名字為create_date 3 43.75%
構造一個觸發器audit_log 3 37.31%
刪除emp_no重復的記錄,只保留最小的id對應的記錄。 2 35.99%
將所有to_date為9999-01-01的全部更新為NULL 2 51.13%
將id=5以及emp_no=10001的行數據替換成id=5以及emp_no=10005 2 54.96%
將titles_test表名修改為titles_2017 2 61.05%
在audit表上創建外鍵約束,其emp_no對應employees_test表的主鍵id 3 35.49%
將所有獲取獎金的員工當前的薪水增加10% 3 39.40%
將employees表中的所有員工的last_name和first_name通過引號連接起來。 3 47.99%
查找字符串 10,A,B 中逗號,出現的次數cnt 3 58.75%
獲取Employees中的first_name 3 58.75%
按照dept_no進行匯總 3 48.38%
查找排除當前最大、最小salary之后的員工的平均工資avg_salary 3 26.77%
分頁查詢employees表,每5行一頁,返回第2頁的數據 3 68.92%
使用含有關鍵字exists查找未分配具體部門的員工的所有信息。 3 38.10%
獲取有獎金的員工相關信息。 4 28.94%
統計salary的累計和running_total 4 38.27%
對于employees表中,給出奇數行的first_name 4 24.02%

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