以一种有意义的方式组织数据可能是一项挑战。有时你需要的可能是一个简单的排序,但是通常你需要做更多,你需要分组来进行分析和统计。幸运的是,SQL提供了大量语句和操作来进行排序,分组和摘要。下面的一些技巧将会帮助你识别什么时候排序,什么时候分组,
以一种有意义的方式组织数据可能是一项挑战。有时你需要的可能是一个简单的排序,但是通常你需要做更多,你需要分组来进行分析和统计。幸运的是,SQL提供了大量语句和操作来进行排序,分组和摘要。下面的一些技巧将会帮助你识别什么时候排序,什么时候分组,什么时候以及如何统计。对要每条语句和操作的详细信息请查看Books Online。?
1. 使用排序使数据有序?
通常,你的所有数据真正需要的仅仅是按某种顺序排列。SQL的ORDER BY语句可以以字母或数字顺序组织数据。因此,相似的值按组排序在一起。然而,这个分组时排序的结果,并不是真的分组。ORDER BY显示每条记录而分组可能代表很多记录。?
2. 进行分组除去重复值?
排序和分组之间的最大区别是:排序的数据显示所有记录(在限定标准范围之内),而分组数据不是显示所有记录。GROUP BY语句对于同样的值只显示一条记录。例如,下面的语句中的GROUP BY语句对数据源中重复出现的数据只返回唯一的zip编码列。?
SELECT ZIP FROM Customers GROUP BY ZIP
只包括由GROUP BY和SELECT语句共同定义的那些记录,换句话说,SELECT列表必须满足GROUP BY列表,但是有一个例外就是SELECT列表可以包含聚合函数(GROUP BY语句不允许使用聚合函数)。需要注意的是GROUP BY语句不会对结果分组进行排序。为了使分组按字母或数字有序排列,需要添加ORDER BY语句。此外,在GROUP BY语句中不能引用使用了别名的字段。分组栏目必须是潜在的数据,但它们并不需要显示在结果中。?
3. 在分组之前进行数据筛选?
你可以添加一个WHERE语句来筛选有GROUP BY所得分组中的数据。例如,下面的语句只返回肯塔基州顾客的唯一ZIP编码列。?
SELECT ZIP FROM CustomersWHEREState = 'KY' GROUP BY ZIP
必须注意的是WHERE语句是在GROUP BY语句求值之前进行数据过滤的。与GROUP BY语句一样,WHERE语句也不支持聚合函数。?
4. 返回所有分组?
当你使用WHERE语句过滤数据时,结果分组中只显示你指定的那些记录,而符合分组定义但是不满足过滤条件的数据不会包含在某个分组中。当你想在分组中包含所有数据时添加关键字ALL即可,这时WHERE条件就不起作用。例如,在前面的例子中添加关键字ALL就会返回所有的ZIP分组,而不是仅在肯塔基州的那些。?
SELECT ZIP FROM CustomersWHEREState = 'KY' GROUP BY ALL ZIP?
这样看来,这两个语句存在冲突,你可能不会以这种方式使用关键字ALL。当你使用聚合函数计算某一列时,使用ALL关键字可能会很方便。例如,下面的语句计算每个肯塔基州ZIP中的顾客数,同时,还会显示其它的ZIP值。?
SELECT ZIP, Count(ZIP) AS KYCustomersByZIP FROM? CustomersWHEREState = 'KY' GROUP BY ALL ZIP?
结果分组包括潜在数据中的所有ZIP值,然而,对于那些不是肯塔基州ZIP分组的聚合列(KYCustomersByZIP)将会显示0。远程查询不支持GROUP BY ALL。?
5. 分组后筛选数据?
WHERE语句在GROUP BY语句之前进行计算。当你需要在分组之后筛选数据时,可以使用HAVING语句。通常情况下,WHERE语句和HAVING语句的返回结果是一样的,但是值得注意的是这两个语句不可互换。当你迷惑时,可以遵循下面的说明:使用WHERE语句过滤记录,使用HAVING语句过滤分组。?
一般情况,你会使用HAVING语句和某个聚合函数计算一个分组。例如,下面的语句返回一个唯一的ZIP编码列,但是可能不会包含潜在数据源中所有的ZIP。?
SELECT ZIP, Count(ZIP) AS CustomersByZIP FROM Customers GROUP BY ZIP HAVING Count(ZIP) = 1
只有那些包含一位顾客的分组显示在结果中。?
6. 进一步了解WHERE和HAVING语句?
如果你对何时应该使用WHERE,何时使用HAVING仍旧很迷惑,请遵照下面的说明:
- WHERE语句在GROUP BY语句之前;SQL会在分组之前计算WHERE语句。
- HAVING语句在GROUP BY语句之后;SQL会在分组之后计算HAVING语句。?
7. 使用聚合函数统计分组数据?
分组数据可以帮助我们分析数据,但是有时我们可能需要更多的信息而不仅仅是分组。你可以使用聚合函数来统计分组数据。例如,下面的语句显示每批订购单的总价钱。?
SELECT OrderID, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY OrderID
对于其它的分组来说,SELECT和GROUP BY列必须匹配。而SELECT语句包含聚合函数时这一规则是一个例外。?
8. 统计聚合数据?
你可以继续统计数据为每个分组显示一个分类统计。SQL的ROLLUP操作符可以为每个分组显示一个额外的分类统计。这个分类统计是使用聚合函数计算每个分组中的所有记录得到的结果。下面的语句为每个分组计算OrderTotal:?
SELECT Customer, OrderNumber, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY Customer, OrderNumber WITH ROLLUP
对于有两个分别为20和25 OderTotal值的分组,ROLLUP显示一个OrderTotal值45。ROLLUP结果中的第一条记录是唯一的,因为它是计算所有分组记录,这个值是整个记录集的总值。?
ROLLUP在聚合函数中不支持 DISTINCT,也不支持GROUP BY ALL语句。
9. 统计每个列?
CUBE操作符比ROLLUP更进一步,它返回每个分组中重复值的个数。它的结果和ROLLUP相同,但是对每位客户的每一列CUBE包含一个额外的记录。下面的语句显示每个分组的统计和额外每位客户的统计。?
SELECT Customer, OrderNumber, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY Customer, OrderNumber WITH CUBE
CUBE可以给最综合的统计。它不仅完成聚合和ROLLUP的功能,还可以计算定义分组的其它列,换句话说,CUBE统计每个可能的列组合。?
CUBE不支持GROUP BY ALL语句。?
10. 对统计结果排序?
当CUBE的结果令人迷惑时(它经常是这样),可以添加一个GROUPING函数,如下所示:?
SELECT GROUPING(Customer), OrderNumber, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY Customer, OrderNumber WITH CUBE
结果中每行包含两个额外的值:?
- 值1表示左边的值是一个统计值,是ROLLUP或CUBE的操作符。?
- 值0表示左边的值是一条由最初的GROUP BY语句产生的详细记录。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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