Exercices MySQL Avec Correction – Partie 5
Dans cet article vous trouverez la suite de la quatrième partie, consultez nos exercices sur des requêtes MYSQL simple, avancée et enfin complexe. Ces questions sont basées sur les deux tables suivants, table employee et table reward.
Table employee
+-------------+------------+-----------+----------+--------------+-------------+ | Employee_id | First_name | Last_name | Salary | Joining_date | Departement | +-------------+------------+-----------+----------+--------------+-------------+ | 1 | Bob | Kinto | 1000000 | 2019-01-20 | Finance | | 2 | Jerry | Kansxo | 6000000 | 2019-01-15 | IT | | 3 | Philip | Jose | 8900000 | 2019-02-05 | Banking | | 4 | John | Abraham | 2000000 | 2019-02-25 | Insurance | | 5 | Michael | Mathew | 2200000 | 2019-02-28 | Finance | | 6 | Alex | chreketo | 4000000 | 2019-05-10 | IT | | 7 | Yohan | Soso | 1230000 | 2019-06-20 | Banking | +-------------+------------+-----------+----------+--------------+-------------+
Table reward (Prime)
+-----------------+-------------+--------+ | Employee_ref_id | date_reward | amount | +-----------------+-------------+--------+ | 1 | 2019-05-11 | 1000 | | 2 | 2019-02-15 | 5000 | | 3 | 2019-04-22 | 2000 | | 1 | 2019-06-20 | 8000 | +-----------------+-------------+--------+
Questions
1. Récupérez le département et le salaire total, regroupé par département, et trié par le salaire total par ordre décroissant.
SELECT Departement, SUM(salary) AS total FROM employee GROUP BY Departement ORDER BY total DESC;
2. Récupérez le département, le nombre d’employés dans ce département et le salaire total regroupé par département, et trié par le salaire total par ordre décroissant.
SELECT Departement, COUNT(First_name), SUM(salary) AS total FROM employee GROUP BY Departement ORDER BY total DESC;
3. Récupérez le salaire moyen par département, et par ordre croissant du salaire.
SELECT Departement, AVG(salary) AS MoySalary FROM employee GROUP BY Departement ORDER BY MoySalary ASC;
4. Récupérez le salaire maximum par département, et par ordre croissant du salaire.
SELECT Departement , MAX(salary) AS MaxSalary FROM employee GROUP BY Departement ORDER BY MaxSalary ASC;
5. Récupérez le salaire minimum par département, et par ordre croissant du salaire.
SELECT Departement, MIN(salary) AS MinSalary FROM employee GROUP BY Departement ORDER BY MinSalary ASC;
6. Récupérez le nombre d’employés regroupé par l’année et le mois d’adhésion.
SELECT YEAR(joining_date) AS "Année d'adhésion",
MONTH(joining_date) AS "Mois d'adhésion",
count(*) AS total_emp
FROM employee
GROUP BY YEAR(joining_date), MONTH(joining_date);
7. Récupérez le département et le salaire total regroupé par le département, où le salaire total supérieur à 1000000, et trié par ordre décroissant du salaire total.
SELECT Departement, SUM(salary) AS total_salary FROM employee GROUP BY Departement HAVING SUM(salary) > 1000000 ORDER BY total_salary DESC;
8. Récupérez tous les détails d’un employé si ce dernier existe dans la table Reward? Ou autrement dit, trouver les employées ayant des primes.
SELECT e.* FROM Employee AS e
WHERE EXISTS(
SELECT r.Employee_ref_id FROM reward AS r
WHERE e.Employee_id = r.Employee_ref_id
);
9. Comment récupérer des données communes dans deux résultats de requête?
SELECT * FROM employee WHERE employee_id INTERSECT SELECT * FROM employee WHERE employee_id < 3;
Notez que MySQL ne supporte pas l’opérateur INTERSECT.
10. Récupérez les identifiants d’employés qui n’ont pas reçu de récompense sans utiliser de sous-requêtes?
SELECT employee_id FROM Employee MINUS SELECT employee_ref_id FROM Reward;
Notez que MySQL ne supporte pas l’opérateur MINUS.
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Je pense que la question 8 est pour trouver les employées ayant des primes. Donc, la réponse est :
SELECT E.* FROM Employee AS E
WHERE EXISTS(
SELECT R.Employee_ref_id from reward AS R where E.Employee_id = R.Employee_ref_id
);
+————-+————+———–+———+————–+————-+
| Employee_id | First_name | Last_name | Salary | Joining_date | Departement |
+————-+————+———–+———+————–+————-+
| 1 | Bob | Kinto | 1000000 | 2019-01-20 | Finance |
| 2 | Jerry | Kansxo | 6000000 | 2019-01-15 | IT |
| 3 | Philip | Jose | 8900000 | 2019-02-05 | Banking |
+————-+————+———–+———+————–+————-+
Merci pour cette remarque, c’est corrigé 🙂