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Gaudenz

Valuing Lesson

Oct 6th, 2024
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SQL 4.02 KB | Cybersecurity | 0 0
  1. -- Valuing Lesson
  2. CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
  3.     emp_id INT PRIMARY KEY ,
  4.     emp_name VARCHAR(255),
  5.     emp_department VARCHAR(255),
  6.     emp_salary INT    
  7. );
  8.                                  
  9. INSERT INTO employees (emp_id, emp_name, emp_department, emp_salary) VALUES  
  10. (1, 'Gaudenz Padullon', 'IT', 511000),
  11. (2, 'Je Ar Padullon', 'IT', 20000),
  12. (3, 'Khier Lapurga', 'IT', 60000),
  13. (4, 'John Credo', 'Sales', 70000),
  14. (5, 'Frederick Santigo', 'Sales', 40000),
  15. (6, 'Barron Obana', 'IT', 20000),
  16. (7, 'Azer Marayag', 'IT', 80000),
  17. (8, 'Cedric Acong', 'Sales', 10000),
  18. (9, 'Jules Manila', 'IT', 50000),
  19. (10, 'Khenjie Amosco', 'Sales', 45000);
  20.  
  21. -- Employees Table:
  22. -- | EMP_ID |        EMP_NAME        | EMP_DEPARTMENT | EMP_SALARY |
  23. -- |--------|------------------------|----------------|------------|
  24. -- |   1    | Gaudenz Padullon       |    IT          |   511000   |
  25. -- |   2    | Je Ar Padullon         |    IT          |   20000    |
  26. -- |   3    | Khier Lapurga          |    IT          |   60000    |
  27. -- |   4    | John Credo             |    Sales       |   70000    |
  28. -- |   5    | Frederick Santigo      |    Sales       |   40000    |
  29. -- |   6    | Barron Obana           |    IT          |   20000    |
  30. -- |   7    | Azer Marayag           |    IT          |   80000    |
  31. -- |   8    | Cedric Acong           |    Sales       |   10000    |
  32. -- |   9    | Jules Manila           |    IT          |   50000    |
  33. -- |  10    | Khenjie Amosco         |    Sales       |   45000    |
  34. -- |--------|------------------------|----------------|------------|
  35.  
  36.  
  37. -- TASK 1: Using Logical Functions
  38. SELECT * FROM employees
  39. WHERE ( emp_department = 'Sales'
  40.     OR  emp_department = 'IT')
  41. AND emp_salary > 40000;
  42. -- OUTPUT:
  43. -- | EMP_ID |      EMP_NAME      | EMP_DEPARTMENT | EMP_SALARY |
  44. -- |--------|--------------------|----------------|------------|
  45. -- |   1    |  Gaudenz Padullon  |     IT         |    511000  |
  46. -- |   3    |  Khier Lapurga     |     IT         |    60000   |
  47. -- |   4    |  John Credo        |     Sales      |    70000   |
  48. -- |   7    |  Azer Marayag      |     IT         |    80000   |
  49. -- |--------|--------------------|----------------|------------|
  50.  
  51.  
  52. --TASK 2: Applying Aggregate Functions
  53. SELECT MAX(emp_id), AVG(emp_salary) FROM employees;
  54. -- OUTPUT:
  55. -- | MAX_EMP_ID | AVG_EMP_SALARY |
  56. -- |------------|----------------|
  57. -- |      10    |     90600      |
  58. -- |------------|----------------|
  59.  
  60.  
  61. -- TASK 3: Exploring Window Functions
  62. SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY emp_salary DESC) AS 'emp_rank', emp_name FROM employees;
  63. -- OUTPUT:
  64. -- | EMP_RANK |      EMP_NAME      |
  65. -- |----------|--------------------|
  66. -- |    1     | Gaudenz Padullon   |
  67. -- |    2     | Azer Marayag       |
  68. -- |    3     | John Credo         |
  69. -- |    4     | Khier Lapurga      |
  70. -- |    5     | Jules Manila       |
  71. -- |    6     | Khenjie Amosco     |
  72. -- |    7     | Frederick Santigo  |
  73. -- |    8     | Je Ar Padullon     |
  74. -- |    9     | Barron Obana       |
  75. -- |   10     | Cedric Acong       |
  76. -- |----------|--------------------|
  77.  
  78.  
  79. -- TASK 4: Utilizing Rowset Functions
  80. SELECT * FROM employees ORDER BY emp_salary DESC FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;
  81. -- OUTPUT:
  82. -- | EMP_ID |      EMP_NAME      | EMP_DEPARTMENT | EMP_SALARY |
  83. -- |--------|--------------------|----------------|------------|
  84. -- |   1    | Gaudenz Padullon   |    IT          |   511000   |
  85. -- |   7    | Azer Marayag       |    IT          |   80000    |
  86. -- |   4    | John Credo         |    Sales       |   70000    |
  87. -- |   3    | Khier Lapurga      |    IT          |   60000    |
  88. -- |   9    | Jules Manila       |    IT          |   50000    |
  89. -- |  10    | Khenjie Amosco     |    Sales       |   45000    |
  90. -- |   5    | Frederick Santigo  |    Sales       |   40000    |
  91. -- |   2    | Je Ar Padullon     |    IT          |   20000    |
  92. -- |   6    | Barron Obana       |    IT          |   20000    |
  93. -- |   8    | Cedric Acong       |    Sales       |   10000    |
  94. -- |--------|--------------------|----------------|------------|
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