
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在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10