京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在SQL中,查询每个月的员工入职总数并按照入职总数排序是一个非常基本的数据分析需求。这种查询可以帮助您了解每个月公司招聘的情况,以及了解到公司业务增长和下降的趋势。在本文中,我们将介绍如何使用SQL查询每个月的员工入职总数,并按入职总数排序。
首先,我们需要有一个包含员工信息的数据表。假设我们的数据表名为employees,其中包含以下列:
employee_id:员工唯一标识符first_name:员工名字last_name:员工姓氏hire_date:员工入职日期如果您还没有这样的数据表,请创建它并填充一些示例数据。以下是一个示例查询,用于创建和填充此数据表:
CREATE TABLE employees (
employee_id INT PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
hire_date DATE NOT NULL
);
INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, hire_date)
VALUES
(1, 'Alice', 'Smith', '2022-01-01'),
(2, 'Bob', 'Johnson', '2022-01-02'),
(3, 'Charlie', 'Brown', '2022-02-01'),
(4, 'David', 'Lee', '2022-03-01'),
(5, 'Emily', 'Wang', '2022-03-15'),
(6, 'Frank', 'Chen', '2022-04-01'),
(7, 'Grace', 'Huang', '2022-05-01'),
(8, 'Henry', 'Zhang', '2022-05-15'),
(9, 'Isabella', 'Liu', '2022-06-01'),
(10, 'Jack', 'Zhao', '2022-06-15');
现在我们已经有了一个包含示例数据的数据表,我们可以开始查询每个月的员工入职总数并按入职总数排序。
首先,我们需要从employees表中选择hire_date列和COUNT(*)函数。使用GROUP BY子句将结果分组为每个月:
SELECT DATE_FORMAT(hire_date, '%Y-%m') AS month,
COUNT(*) AS count
FROM employees
GROUP BY DATE_FORMAT(hire_date, '%Y-%m');
此查询将返回以下结果:
+---------+-------+
| month | count |
+---------+-------+
| 2022-01 | 2 |
| 2022-02 | 1 |
| 2022-03 | 2 |
| 2022-04 | 1 |
| 2022-05 | 2 |
| 2022-06 | 2 |
+---------+-------+
这里我们使用了MySQL的DATE_FORMAT函数来将日期格式化为"YYYY-MM"格式的字符串。在查询中,我们将该函数用于hire_date列,并将其重命名为month,以便更好地描述结果。
现在,我们已经获得了每个月的员工入职总数,但这还不够。为了回答原始问题,我们需要按照入职总数对结果进行排序。为此,我们可以使用ORDER BY子句:
SELECT DATE_FORMAT(hire_date, '%Y-%m') AS month,
COUNT(*) AS count
FROM employees
GROUP BY DATE_FORMAT(hire_date, '%Y-%m')
ORDER BY count DESC;
在上面的查询中,我们将结果按count列(即每个月的员工入职总数)降序排序,以便最高的入职总数排在最前面。执行此查询将返回以下结果:
+---------+-------+
| month | count |
+---------+-------+
| 2022-01 | 2 |
| 2022-03 | 2 |
| 2022-05 | 2 |
| 2022-06 | 2 | | 2022-02 | 1 | | 2022-04 | 1 | +---------+-------+
现在,我们已经成功查询了每个月的员工入职总数,并按入职总数排序。这些结果可以为公司提供有关员工招聘情况的有用信息,以便更好地进行人力资源规划和业务决策。
除了上面提到的MySQL函数`DATE_FORMAT`之外,大多数DBMS(如Oracle、SQL Server等)都提供了类似的功能来对日期进行格式化。因此,您可以根据自己使用的数据库系统,使用适当的函数。
总之,在SQL中,查询每个月的员工入职总数并按入职总数排序是一个基础的数据分析需求。通过使用GROUP BY子句和COUNT函数,我们可以轻松地获得每个月的员工入职总数。使用ORDER BY子句,我们可以根据入职总数排序结果,以使最高入职总数的月份排在最前面。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15