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华北电力大学（北京） 2024 数据分析师 IP属地：北京暂未填写个人简介
题号 | 题目 | 提交时间 | 状态 | 运行时间 | 占用内存 | 使用语言 | 题解 |
|---|
13350 |
将id=5以及emp_no=10001的行数据替换成id=5以及emp_no=10005
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2019-07-16
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答案正确
| 26ms | 5588K | Sqlite | |
13340 |
批量插入数据
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2019-07-16
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答案正确
| 18ms | 3304K | Sqlite | |
13339 |
创建一个actor表，包含如下列信息
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2019-07-16
|
答案正确
| 16ms | 3428K | Sqlite | |
13327 |
使用join查询方式找出没有分类的电影id以及名称
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2019-07-15
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答案正确
| 21ms | 3476K | Sqlite | |
13326 |
查找描述信息中包含robot的电影对应的分类名称以及电影数目
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2019-07-11
|
答案正确
| 21ms | 3676K | Sqlite | |
13323 |
获取员工其当前的薪水比其manager当前薪水还高的相关信息
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2019-07-11
|
答案正确
| 25ms | 3428K | Sqlite | |
13323 |
获取员工其当前的薪水比其manager当前薪水还高的相关信息
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2019-07-11
|
答案正确
| 18ms | 3428K | Sqlite | |
13322 |
获取所有非manager员工当前的薪水情况
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2019-07-11
|
答案正确
| 17ms | 3432K | Sqlite | |
13322 |
获取所有非manager员工当前的薪水情况
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2019-07-11
|
答案正确
| 29ms | 3440K | Sqlite | |
13321 |
对所有员工的薪水按照salary降序进行1-N的排名
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2019-07-11
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答案正确
| 18ms | 3560K | Sqlite | |
13320 |
统计各个部门的工资记录数
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2019-07-11
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答案正确
| 21ms | 3448K | Sqlite | |
13319 |
查找在职员工自入职以来的薪水涨幅情况
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2019-07-11
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答案正确
| 20ms | 3400K | Sqlite | |
13317 |
查找员工编号emp_no为10001其自入职以来的薪水salary涨幅(总共涨了多少)growth
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2019-07-11
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答案正确
| 23ms | 3448K | Sqlite | |
13316 |
查找所有员工的last_name和first_name以及对应的dept_name
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2019-07-11
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答案正确
| 15ms | 3312K | Sqlite | |
13316 |
查找所有员工的last_name和first_name以及对应的dept_name
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2019-07-11
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答案正确
| 19ms | 3320K | Sqlite | |
13316 |
查找所有员工的last_name和first_name以及对应的dept_name
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2019-07-11
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答案正确
| 20ms | 3276K | Sqlite | |
13316 |
查找所有员工的last_name和first_name以及对应的dept_name
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2019-07-11
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答案正确
| 21ms | 3312K | Sqlite | |
13315 |
获取当前薪水第二多的员工的emp_no以及其对应的薪水salary
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2019-07-11
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答案正确
| 21ms | 3556K | Sqlite | |
13314 |
获取当前薪水第二多的员工的emp_no以及其对应的薪水salary
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2019-07-11
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答案正确
| 22ms | 3324K | Sqlite | |
13313 |
统计出当前各个title类型对应的员工当前薪水对应的平均工资
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2019-07-11
|
答案正确
| 23ms | 3304K | Sqlite |
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