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Gaudenz

Performance Task 2.1

Oct 6th, 2024 (edited)
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PL/SQL 3.70 KB | Cybersecurity | 0 0
  1. -- PERFORMANCE TASK: 2.1
  2. CREATE TABLE employees(
  3.     emp_id INT PRIMARY KEY,
  4.     emp_name VARCHAR(50),
  5.     emp_department VARCHAR(20),
  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', 'Sales', 20000),
  12. (3, 'Khier Lapurga', 'IT', 60000),
  13. (4, 'John Credo', 'Sales', 70000),
  14. (5, 'Frederick Santigo', 'HR', 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', 'HR', 45000);
  20.  
  21. SELECT * FROM employees;
  22. -- Employees Table:
  23. -- |   EMP_ID  |       EMP_NAME       | EMP_DEPART | EMP_SALARY |
  24. -- |-----------|----------------------|------------|------------|
  25. -- |     1     |   Gaudenz Padullon   |    IT      |  511000    |
  26. -- |     2     |   Je Ar Padullon     |    Sales   |  20000     |
  27. -- |     3     |   Khier Lapurga      |    IT      |  60000     |
  28. -- |     4     |   John Credo         |    Sales   |  70000     |
  29. -- |     5     |   Frederick Santigo  |    HR      |  40000     |
  30. -- |     6     |   Barron Obana       |    IT      |  20000     |
  31. -- |     7     |   Azer Marayag       |    IT      |  80000     |
  32. -- |     8     |   Cedric Acong       |    Sales   |  10000     |
  33. -- |     9     |   Jules Manila       |    IT      |  50000     |
  34. -- |    10     |   Khenjie Amosco     |    HR      |  45000     |
  35. -- |-----------|----------------------|------------|------------|
  36.  
  37.  
  38. -- 1:
  39. SELECT * FROM employees
  40. WHERE (emp_department = 'IT' OR emp_department = 'HR')
  41. AND emp_salary > 50000 ;
  42. -- OUTPUT:
  43. -- |  EMP_ID |     EMP_NAME       | EMP_DEPART | EMP_SALARY |
  44. -- |---------|--------------------|------------|------------|
  45. -- |    3    |  Khier Lapurga     |     IT     |    60000   |
  46. -- |    7    |  Azer Marayag      |     IT     |    80000   |
  47. -- |    1    |  Gaudenz Padullon  |     IT     |    511000  |
  48.  
  49.  
  50. -- 2:
  51. SELECT
  52.       MAX(emp_id) AS "Total Employees",
  53.     AVG(emp_salary) AS "Average Salary"
  54. FROM employees;
  55. --OUTPUT:
  56. -- |Total Employees | Average Salary |
  57. -- |----------------|----------------|
  58. -- |        10      |     90600      |
  59.  
  60.  
  61. -- 3:
  62. SELECT
  63.     ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY emp_salary DESC) AS "Employee Rank",
  64.     emp_name,
  65.     emp_salary
  66. FROM employees;
  67. --OUTPUT:
  68. -- | Employee Rank  |    EMP_NAME         | EMP_SALARY  |
  69. -- |----------------|---------------------|-------------|
  70. -- |        1       |  Gaudenz Padullon   |   511000    |
  71. -- |        2       |  Azer Marayag       |   80000     |
  72. -- |        3       |  John Credo         |   70000     |
  73. -- |        4       |  Khier Lapurga      |   60000     |
  74. -- |        5       |  Jules Manila       |   50000     |
  75. -- |        6       |  Khenjie Amosco     |   45000     |
  76. -- |        7       |  Frederick Santigo  |   40000     |
  77. -- |        8       |  Je Ar Padullon     |   20000     |
  78. -- |        9       |  Barron Obana       |   20000     |
  79. -- |       10       |  Cedric Acong       |   10000     |
  80. -- |----------------|---------------------|-------------|
  81.  
  82.  
  83. -- 4:
  84. SELECT * FROM employees
  85. ORDER BY emp_salary DESC
  86. FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;
  87. -- OUTPUT:
  88. --  | EMP_ID   |      EMP_NAME      | EMP_DEPARTMENT | EMP_SALARY |
  89. --  |----------|--------------------|----------------|------------|
  90. --  |    1     |   Gaudenz Padullon |       IT       |   511000   |
  91. --  |    7     |   Azer Marayag     |       IT       |   80000    |
  92. --  |    4     |   John Credo       |       Sales    |   70000    |
  93. --  |    3     |   Khier Lapurga    |       IT       |   60000    |
  94. --  |    9     |   Jules Manila     |       IT       |   50000    |
  95. --  |----------|--------------------|----------------|------------|
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