两个20190614211166 
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北京工商大学 2020 数据分析师 IP属地：辽宁暂未填写个人简介
题号 | 题目 | 提交时间 | 状态 | 运行时间 | 占用内存 | 使用语言 | 题解 |
|---|
225402 |
查找某个年龄段的用户信息
|
2023-06-12
|
答案正确
| 45ms | 6540K | Mysql | |
225398 |
查找年龄大于24岁的用户信息
|
2023-06-09
|
答案正确
| 53ms | 6528K | Mysql | |
225397 |
查找学校是北大的学生信息
|
2023-06-09
|
答案正确
| 45ms | 6536K | Mysql | |
225396 |
将查询后的列重新命名
|
2023-06-09
|
答案正确
| 46ms | 6652K | Mysql | |
225395 |
查询结果限制返回行数
|
2023-06-09
|
答案正确
| 53ms | 6580K | Mysql | |
225394 |
查询结果去重
|
2023-06-09
|
答案正确
| 46ms | 6552K | Mysql | |
225391 |
查询多列
|
2023-06-09
|
答案正确
| 47ms | 6584K | Mysql | |
225392 |
查询所有列
|
2023-06-09
|
答案正确
| 44ms | 6520K | Mysql | |
13299 |
查找当前薪水详情以及部门编号dept_no
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2019-12-02
|
答案正确
| 36ms | 7740K | Sqlite | |
13298 |
查找入职员工时间升序排名的情况下的倒数第三的员工所有信息
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2019-12-02
|
答案正确
| 18ms | 3336K | Sqlite | |
13297 |
查找最晚入职员工的所有信息
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2019-12-02
|
答案正确
| 26ms | 3272K | Sqlite | |
13310 |
从titles表获取按照title进行分组
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2019-09-22
|
答案正确
| 16ms | 3404K | Sqlite | |
13303 |
查找所有员工入职时候的薪水情况
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2019-09-22
|
答案正确
| 40ms | 5340K | 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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2019-08-20
|
答案正确
| 43ms | 4888K | 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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2019-08-20
|
答案正确
| 22ms | 3320K | Sqlite | |
13311 |
从titles表获取按照title进行分组，注意对于重复的emp_no进行忽略。
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2019-08-20
|
答案正确
| 20ms | 3404K | 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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2019-08-15
|
答案正确
| 17ms | 3688K | Sqlite | |
13312 |
查找employees表emp_no与last_name的员工信息
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2019-08-15
|
答案正确
| 19ms | 3548K | Sqlite | |
13310 |
从titles表获取按照title进行分组
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2019-08-15
|
答案正确
| 23ms | 3404K | Sqlite | |
13309 |
获取每个部门中薪水最高的员工相关信息
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2019-08-15
|
答案正确
| 22ms | 3548K | Sqlite |
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