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我收到以下错误:
Cannot perform an aggregate function on an expression containing an aggregate or a subquery.
使用这段代码:
SELECT
loc.Location
,COUNT(CASE
WHEN hr.SAC in (SELECT [SAC] FROM dbo.[Titles] WHERE [title] = 'XYZ')
THEN 1
ELSE NULL
END) AS XYZ_Trainee_Count
,COUNT(CASE
WHEN hr.SAC in (SELECT [SAC] FROM dbo.[Titles] WHERE [title] = 'ABC')
THEN 1
ELSE NULL
END) AS ABC_Trainee_Count
FROM
dbo.n_HRODS hr INNER JOIN dbo.Locations loc
ON loc.LocationID = hr.LocationID
INNER JOIN dbo.EmpData dat
ON dat.EmpID = hr.EmpID
WHERE dat.Trainee = 1
GROUP BY loc.Location
dbo.[Titles] 是一个 View ,它结合了来自其他两个表的两列。我基本上是这样做的,因为我之前的程序员做了这样的事情:
,COUNT(CASE
WHEN SAC in ( lists about 30 items)
THEN 1
ELSE NULL
END)
显然,我不想在该案例陈述中列出 30 个项目……当这些项目在 3 年内因任何原因发生变化时,那么谁会记得返回此代码并更新这些项目?没有人...
预先感谢您的帮助。
最佳答案
你可以用几个额外的 LEFT OUTER JOINs
到那个 title
表来做到这一点:
SELECT
loc.Location
,COUNT(CASE WHEN titles1.[SAC] IS NOT NULL THEN 1 ELSE NULL END) AS XYZ_Trainee_Count
,COUNT(CASE WHEN titles2.[SAC] IS NOT NULL THEN 1 ELSE NULL END) AS ABC_Trainee_Count
FROM
dbo.n_HRODS hr INNER JOIN dbo.Locations loc
ON loc.LocationID = hr.LocationID
INNER JOIN dbo.EmpData dat
ON dat.EmpID = hr.EmpID
LEFT OUTER JOIN dbo.[Titles] titles1
ON titles1.[title]='XYZ' AND
hr.SAC = titles1.[SAC]
LEFT OUTER JOIN dbo.[Titles] titles2
ON titles2.[title]='ABC' AND
hr.sac = titles2.[SAC]
WHERE dat.Trainee = 1
GROUP BY loc.Location
或者,如果您真的与 SELECT 语句中的那些子查询结合在一起,因为实际的查询是一场大噩梦,并且对连接进行修改的想法足以让您晕倒,那么您可以从此查询中删除聚合并在聚合之前将其全部推送到子查询中:
SELECT location, count(XYZ_Trainee) AS XYZ_Trainee_Count, count(ABC_Trainee) as ABC_Trainee
FROM
(
SELECT
loc.Location
,CASE
WHEN hr.SAC in (SELECT [SAC] FROM dbo.[Titles] WHERE [title] = 'XYZ')
THEN 1
ELSE NULL
END AS XYZ_Trainee
,CASE
WHEN hr.SAC in (SELECT [SAC] FROM dbo.[Titles] WHERE [title] = 'ABC')
THEN 1
ELSE NULL
END AS ABC_Trainee
FROM
dbo.n_HRODS hr INNER JOIN dbo.Locations loc
ON loc.LocationID = hr.LocationID
INNER JOIN dbo.EmpData dat
ON dat.EmpID = hr.EmpID
WHERE dat.Trainee = 1
) sub
GROUP BY location
不过,我的目标是第一个解决方案,因为它更易于维护,并且可能从 RDBMS 获得更好的执行路径并因此运行得更快。虽然……这只是一个猜测。
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