Beherrschung der MySQL-Aggregatfunktionen: Vereinfachung der Datenanalyse

In der heutigen Welt der datengesteuerten Entscheidungsfindung sind Effizienz und Präzision der Schlüssel zum Erfolg. Die Aggregatfunktionen von MySQL sind leistungsstarke Tools, mit denen Benutzer Daten schnell berechnen, analysieren und zusammenfassen können. Dieser Artikel führt Sie in die MySQL-Aggregatfunktionen ein und macht komplexe Datenoperationen einfach und effizient.

Werkzeuge:
-Datenbank: MySQL-Community 8.1
-GUI:SQLynx Pro 3.5.0

Beispieldaten:

CREATE TABLE student_score (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  subject VARCHAR(50),
  score INT
);

INSERT INTO
  student_score (id, name, subject, score)
VALUES
  (1, 'Tom', 'Math', 80),
  (2, 'Tom', 'English', 90),
  (3, 'Tim', 'English', 98),
  (4, 'Alice', 'Math', 85),
  (5, 'Alice', 'English', 87),
  (6, 'Bob', 'Math', 78),
  (7, 'Bob', 'Science', null),
  (8, 'Charlie', 'History', 92),
  (9, 'Charlie', 'Math', 81),
  (10, 'Diana', 'English', 93);

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1. COUNT()

• Zweck: Gibt die Anzahl der Zeilen zurück, die einer angegebenen Bedingung entsprechen.
• Hinweis: COUNT(*) zählt alle Zeilen, auch solche mit NULL-Werten. COUNT(column) zählt Nicht-NULL-Werte in der angegebenen Spalte.
• Beispiel:

2. SUM()

• Zweck: Gibt die Summe der Werte in einer numerischen Spalte zurück.
• Hinweis: In der Summe sind nur Nicht-NULL-Werte enthalten. Wenn alle Werte NULL sind, wird NULL zurückgegeben.
• Beispiel:

3. AVG()

• Zweck: Berechnet den Durchschnittswert einer numerischen Spalte.
• Hinweis: Es werden nur Werte ungleich NULL berücksichtigt. AVG() gibt NULL zurück, wenn es keine Nicht-NULL-Werte gibt.
• Beispiel:

4. MAX()

• Zweck: Gibt den Maximalwert aus einer Spalte zurück.
• Hinweis: Funktioniert mit numerischen, Datums- und Zeichenfolgentypen. Ignoriert NULL-Werte.
• Beispiel:

5. MIN()

• Zweck: Gibt den Mindestwert aus einer Spalte zurück.
• Hinweis: Wie MAX() funktioniert es mit numerischen, Datums- und Zeichenfolgentypen und ignoriert NULL-Werte.
• Beispiel:

6. GROUP_CONCAT()

• Zweck: Verkettet Werte aus einer Spalte zu einer einzelnen Zeichenfolge mit einem optionalen Trennzeichen.
• Hinweis: Nützlich zum Zusammenfassen von Zeichenfolgen aus verschiedenen Zeilen in einer. Sie können ein Trennzeichen angeben (Standard ist ein Komma). Es werden nur Nicht-NULL-Werte verkettet.
• Beispiel:

7. JSON_ARRAYAGG()

• Zweck: Aggregiert Werte aus mehreren Zeilen in einem JSON-Array.
• Hinweis: Es konvertiert die Ergebnismenge einer Spalte in ein JSON-Array. Im resultierenden Array sind nur Nicht-NULL-Werte enthalten.
• Beispiel:

8. JSON_OBJECTAGG()

• Zweck: Aggregiert Schlüssel-Wert-Paare aus mehreren Zeilen in einem JSON-Objekt.
• Hinweis: Das erste Argument liefert die Schlüssel und das zweite die Werte für das resultierende JSON-Objekt. Im Ergebnis sind nur Schlüssel-Wert-Paare ungleich NULL enthalten.
• Beispiel:

9. STD()

• Zweck: Berechnet die Standardabweichung einer numerischen Spalte und spiegelt das Ausmaß der Variation oder Streuung im Datensatz wider.
• Hinweis: Sowohl STD() als auch STDDEV() sind Aliase für STDDEV_POP(), das die Populationsstandardabweichung berechnet. Es werden nur Werte ungleich NULL berücksichtigt. Wenn Sie die Standardabweichung der Stichprobe berechnen müssen, verwenden Sie STDDEV_SAMP().
• Beispiel:

10. STD_SAMP()

• Zweck: Berechnet die Stichprobenstandardabweichung einer numerischen Spalte und liefert ein Maß dafür, wie weit die Werte in einem Stichprobendatensatz verteilt sind.
• Hinweis: Es werden nur Werte ungleich NULL berücksichtigt. Im Gegensatz zu STD() oder STDDEV(), die die Populationsstandardabweichung berechnen, wird STD_SAMP() speziell für Stichprobendaten verwendet und durch n-1 dividiert, um Stichprobengrößenverzerrungen zu berücksichtigen.
• Beispiel:

11. VAR_POP()

• Zweck: Berechnet die Populationsvarianz einer numerischen Spalte und misst, wie Datenpunkte in der gesamten Population verteilt sind.
• Hinweis: Es werden nur Werte ungleich NULL berücksichtigt. VAR_POP() wird verwendet, wenn die Daten die gesamte Population dividiert durch n (die Gesamtzahl der Datenpunkte) darstellen.
• Beispiel:

12. VAR_SAMP()

• Zweck: Berechnet die Stichprobenvarianz einer numerischen Spalte und misst, wie Datenpunkte in einer Stichprobe verteilt sind.
• Hinweis: Es werden nur Werte ungleich NULL berücksichtigt. VAR_SAMP() wird verwendet, wenn die Daten eine Stichprobe der Grundgesamtheit darstellen, wobei durch n-1 dividiert wird, um die Stichprobengröße anzupassen und Verzerrungen zu vermeiden.
• Beispiel:

13. BIT_AND()

• Zweck: Gibt das bitweise UND aller Werte in einer Spalte zurück.
• Hinweis: Funktioniert mit ganzzahligen Werten und ignoriert NULL-Einträge.
• Beispiel:

14. BIT_OR()

• Zweck: Gibt das bitweise ODER aller Werte in einer Spalte zurück.
• Hinweis: Ähnlich wie BIT_AND() arbeitet es mit ganzen Zahlen.
• Beispiel:

15. BIT_XOR()

• Zweck: Gibt das bitweise XOR aller Werte in einer Spalte zurück.
• Hinweis: Bitweises XOR kann für Paritätsprüfungen oder ähnliche Aufgaben nützlich sein.
• Beispiel:

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Diese Aggregatfunktionen bieten leistungsstarke Möglichkeiten zum Zusammenfassen, Berechnen und Bearbeiten von Daten und machen sie zu unverzichtbaren Werkzeugen für die Datenanalyse und Berichterstellung. Berücksichtigen Sie bei der Verwendung, wie sie mit NULL-Werten umgehen, und beachten Sie die spezifischen SQL-Modus- oder MySQL-Versionsanforderungen (z. B. JSON-Funktionen).

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeherrschung der MySQL-Aggregatfunktionen: Vereinfachung der Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!