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请使用Kimi-K2模型生成一个完整的SQL查询示例，展示WITH AS(公共表表达式)的高级用法。要求包含：1) 多级嵌套CTE 2) 递归查询实现树形结构遍历 3) 窗口函数应用 4) 最终结果聚合。使用示例数据库模式：员工表(employee_id, name, manager_id, salary)、部门表(department_id, name)。输出应包含详细注释说明每部分CTE的作用。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
在数据分析和管理系统开发中，SQL的WITH AS子句（也称为公共表表达式CTE）是一个非常强大的工具。它能让复杂的查询变得清晰易读，特别是处理多级嵌套查询、递归遍历和窗口函数时。今天我就结合一个员工管理系统的案例，分享如何利用AI辅助快速生成这类高级SQL查询。
理解WITH AS的基本结构
WITH AS允许我们定义临时结果集，这些结果集可以在后续查询中多次引用。它的基本语法是WITH 表名 AS (子查询)，可以连续定义多个CTE，用逗号分隔。这种结构特别适合分解复杂查询，让代码更模块化。多级嵌套CTE实战
假设我们需要统计各部门薪资高于平均值的员工。首先定义一个CTE计算部门平均薪资，再定义另一个CTE筛选符合条件的员工，最后关联部门表输出结果。这种分步处理比写嵌套子查询直观得多。递归查询处理树形结构
员工上下级关系是典型的树形结构。通过WITH RECURSIVE语法，可以轻松实现组织架构的全路径查询。比如从CEO开始递归查找所有下属，或者计算每个员工的汇报层级深度。递归CTE必须包含基础案例和递归案例两部分。窗口函数的结合使用
在CTE中可以灵活应用窗口函数。例如先定义一个CTE用ROW_NUMBER()给部门内员工按薪资排名，再在后续查询中筛选TOP N。窗口函数配合CTE既能保持代码整洁，又能实现复杂分析。结果聚合与输出优化
最后的查询通常会对CTE结果进行聚合或连接。比如将递归查询得到的员工层级与薪资统计CTE关联，输出带部门名称的组织架构树和薪资分析。合理的CTE设计能让最终查询非常简洁。
在实际开发中，我习惯先用注释描述每个CTE的用途，再让AI生成代码框架。比如在InsCode(快马)平台的AI对话区，输入自然语言需求就能获得结构良好的SQL草案。平台的一键运行功能还能立即验证查询结果，这对调试复杂SQL特别有帮助。
通过这种AI辅助方式，原本需要反复调试的递归查询现在几分钟就能完成。尤其是当业务逻辑变更时，只需调整自然语言描述重新生成，比手动改写SQL高效得多。对于需要持续提供数据的分析系统，还能直接使用平台的部署功能让查询服务在线运行。
经过多个项目的实践，我发现掌握WITH AS的智能编写技巧后，开发效率至少提升50%。建议初学者从单层CTE开始练习，逐步增加递归和窗口函数等高级特性，配合AI工具快速积累经验。
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请使用Kimi-K2模型生成一个完整的SQL查询示例，展示WITH AS(公共表表达式)的高级用法。要求包含：1) 多级嵌套CTE 2) 递归查询实现树形结构遍历 3) 窗口函数应用 4) 最终结果聚合。使用示例数据库模式：员工表(employee_id, name, manager_id, salary)、部门表(department_id, name)。输出应包含详细注释说明每部分CTE的作用。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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