本文旨在提供一个清晰、简洁的SQL查询方案，用于统计每个员工的未批准缺勤总数。通过利用SUM()函数和现有的分组查询，我们能够高效地获取所需数据，并将其添加到现有的结果集中。本文将详细解释如何修改现有的SQL查询，以实现这一目标，并提供示例代码和注意事项。
在数据库管理中，统计员工的缺勤情况是一项常见的任务。尤其是在需要区分已批准和未批准的缺勤时，我们需要设计合适的SQL查询来实现这一目标。本文将基于一个现有的SQL查询，介绍如何添加一个额外的列，用于显示每个员工的未批准缺勤总数。
现有查询分析
首先，让我们回顾一下现有的SQL查询：
SELECT driver, callouts.id, max(date), count(*) as count FROM employees, callouts WHERE employees.id = callouts.id AND employees.status = 0 GROUP BY driver ORDER by driver
这个查询的作用是：
- 从employees和callouts两个表中获取数据。
- 通过employees.id = callouts.id关联两个表。
- 筛选出employees.status = 0的员工。
- 按照driver进行分组。
- 计算每个driver出现的次数（总缺勤次数），并命名为count。
- 找出每个driver对应的最大日期max(date)。
- 按照driver进行排序。
添加未批准缺勤统计
为了添加未批准缺勤的统计，我们需要利用callouts表中的EXCUSED列，其中0表示已批准，1表示未批准。我们可以使用SUM()函数来计算每个driver的EXCUSED列的总和，从而得到未批准缺勤的总数。
修改后的SQL查询如下：
SELECT
driver,
callouts.id,
max(date),
count(*) AS count,
SUM(excused) AS unexcused
FROM
employees,
callouts
WHERE
employees.id = callouts.id AND employees.status = 0
GROUP BY
driver
ORDER BY
driver;在这个修改后的查询中，我们添加了SUM(excused) AS unexcused。SUM(excused)会计算每个driver对应的excused列的总和，并将结果命名为unexcused。
示例与解释
假设callouts表中有以下数据：
| id | driver | date | excused |
|---|---|---|---|
| 1 | BILL | 2021-11-08 | 0 |
| 2 | BILL | 2021-11-09 | 1 |
| 3 | BILL | 2021-11-09 | 1 |
| 4 | TOM | 2021-11-01 | 0 |
| 5 | TOM | 2021-11-02 | 1 |
| 6 | TOM | 2021-11-03 | 0 |
| 7 | FRED | 2021-10-31 | 1 |
| 8 | FRED | 2021-11-01 | 1 |
| 9 | FRED | 2021-11-01 | 0 |
结合employees表的数据，假设所有员工的status都为0，执行上述修改后的查询，将会得到类似以下的结果：
| DRIVER | ID | MAX(DATE) | COUNT | UNEXCUSED |
|---|---|---|---|---|
| BILL | 2 | 2021-11-09 | 9 | 2 |
| FRED | 8 | 2021-11-01 | 6 | 2 |
| TOM | 4 | 2021-11-03 | 3 | 1 |
其中，UNEXCUSED列显示了每个员工的未批准缺勤总数。
注意事项
- 确保callouts表中存在excused列，并且该列的数据类型适合进行求和（例如，整数类型）。
- 如果excused列的数据类型不是整数类型，可能需要进行类型转换，例如SUM(CAST(excused AS INT))。
- 在实际应用中，需要根据具体的数据库表结构和数据类型进行调整。
总结
通过在现有的SQL查询中添加SUM(excused) AS unexcused，我们可以方便地统计每个员工的未批准缺勤总数。这种方法简单有效，能够满足大多数统计需求。在实际应用中，可以根据具体情况进行适当的调整和优化。通过本文的学习，读者应该能够掌握如何利用SUM()函数在分组查询中进行统计，并将其应用到实际的数据库管理工作中。
