rotina

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#1. Altere o status para ‘Vip’ nos registros dos clientes com renda familiar maior que R$ 3.000,00.
update cliente set status_cli = vip where (renda_cli > 3000);
#2. Altere o status para ‘Médio’ nos registros dos clientes com renda familiar entre R$ 1.000,00 e R$3.000,00.
update cliente set status_cli = médio where (renda_cli >1000) and (renda_cli<3000);
#3. Altere o status para ‘Simples’ nos registros dos clientes com renda familiar menor que R$ 1.000,00.
update cliente set status_cli = simples where (renda_cli < 1000);
#4. Dê um aumento de salário de 30% para os funcionários do sexo ‘Feminino’.
update funcionário set renda_cli = renda_cli * 1,3 where (sexo_cli = feminino);
#5. Dê um aumento de R$ 50,00 no salário dos funcionários com função de ‘Vendedor’.
update funcionário set renda_cli = renda_cli + 50.00 where (funcao_cli = vendedor);
#6. Reduza em 10% no salário dos funcionários com função de ‘Mecânico’ e sexo ‘Masculino’.
update funcionário set renda_cli = renda_cli - (renda_cli *0,1) where (funcao_cli = vendedor) and (sexo_cli = masculino);
#7. Reduza o valor em 30% nos produtos com estoque maior que 20.
update produtos set valor_pro = valor_pro - (valor_pro * 0.3) where (estoque_pro>20);
#8. Dê um desconto de 15% no valor total das vendas com forma de pagamento ‘A vista’ e com valor maior do que R$ 1.000,00.
update venda set valor_ven = valor_ven - (valor_ven * 0.15) where (forma_ven = a vista) and (valor_ven > 1000);
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#9. Selecione o nome e o e-mail dos clientes que possuem e-mails do provedor ‘Hotmail.com’ ou ‘Gmail.com’ ordenados por e-mail.
select nome_cli, email_cli from cliente where (email_cli like 'hotmail.com%') or (email_cli like 'gmail.com%') order by email_cli;
#10. Selecione os clientes nascidos após 01/01/1990 e ordene o resultado por data de nascimento em ordem decrescente.
select * from cliente where (datanasc_cli > '1990-01-01') order by datanasc_cli desc;
#11. Selecione os funcionários com salários entre R$ 500,00 e R$ 4.000,00 e do sexo ‘Feminino’. Ordene o resultado nome do funcionário.
select * from funcionário where (renda_fun between 500 and 4000) and (sexo_fun = feminino) order by nome_fun;
#12. Selecione os clientes com os sobrenomes ‘Silva’ ou ‘Souza’ e do sexo ‘Feminino’ e com renda entre R$ 500,00 e R$ 10.000,00 e nascidos após 01/01/1980.
select * from cliente where (nome_cli like 'Silva%') or (nome_cli like 'Souza%’) and (sexo_cli = feminino) and (renda_cli between 500 and 10000) and (datanasc_cli > 1980-01-01);
#13. Mostre quantos clientes existem cadastrados no banco de dados.
select count (id_cli) from cliente;
#14. Mostre a maior renda entre os clientes cadastrados no banco de dados.
select max (renda_cli) from cliente;
#15. Mostre o salário médio entre os funcionários cadastrados no banco de dados.
select avg (salário_fun) from funcionário;
#16. Mostre a soma do estoque de todos os produtos cadastrado no banco de dados.
select sum (estoque_pro) from produto;
#17. Mostre o menor estoque entre os produtos cadastrados no banco de dados.
select min (estoque_pro) from produto;
#18. Selecione os pagamentos que possuem a chave estrangeira de compra NULA.##
select 
#19. Mostre a soma do valor das vendas realizadas entre 01/01/2010 e 31/12/2018.
select sum (valor_ven) from venda where (data_ven like '2010-01-01%' and '2018-12-31%');
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#20. Exclua os recebimentos com forma de recebimento em ‘Cheque’ e com valor entre R$ 100,00 a R$ 300,00.
delete from recebimento where (forma_rec = cheque) and (valor_ven between 100 and 300);
#21. Exclua os recebimentos realizados entre 01/01/2017 e 30/06/2017 com valor superior a R$ 500,00.
delete from recebimento where (data_vencimento_rec like '2010-01-01%' and '2017-06-30%');
#22. Exclua os pagamentos realizados com chave estrangeira de despesa e com valor superior a R$ 400,00.
delete from pagamento where (cod_desp_fk > 400);
#23. Exclua os pagamentos realizados com chave estrangeira de compra e com valor menor que R$ 800,00 e realizados entre 01/01/2017 e 30/06/2017.
delete from pagamento where (cod_comp_fk < 800) and (data_pag like '2017-01-01%' and '2017-06-30%')