AVG および GROUP BY を使用した SQL クエリ
SQL では、テーブルからグループ化された平均を抽出する必要がある状況に遭遇することがあります。これは、AVG() 句と GROUP BY 句を使用して実現できます。
テーブルの例を考えてみましょう:
id | pass | val |
---|---|---|
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
08A5969201 | 1.00 | 182.41 |
08A5969201 | 2.00 | 138.78 |
DA02882103 | 5.00 | 44.73 |
DA02959106 | 1.00 | 186.15 |
DA02959106 | 2.00 | 148.27 |
DA02959106 | 3.00 | 111.91 |
DA02959106 | 4.00 | 76.15 |
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
DA02959106 | 4.00 | 76.65 |
各パスの平均値の計算
同じ 'id' の各 'pass' の平均値を計算するには、次のクエリを使用します。
<code class="sql">SELECT id, pass, AVG(val) AS val_1 FROM data_r1 GROUP BY id, pass;</code>
このクエリは、'id' と 'pass' の両方で行をグループ化し、各グループの平均「val」。結果は次のようになります:
id | pass | val_1 |
---|---|---|
DA02959106 | 1.00 | 186.15 |
08A5969201 | 1.00 | 182.41 |
DA02882103 | 5.00 | 44.73 |
08A5969201 | 2.00 | 138.78 |
DA02959106 | 2.00 | 148.27 |
DA02959106 | 3.00 | 111.91 |
DA02959106 | 4.00 | 76.40 |
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
ID ごとに 1 行のデータをピボット
「ID」ごとに 1 行を使用し、複数の列を表す場合各「パス」の平均値を取得するには、次のクエリを使用します。
<code class="sql">SELECT d1.id, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 1) as val_1, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 2) as val_2, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 3) as val_3, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 4) as val_4, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 5) as val_5, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 6) as val_6, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 7) as val_7 from data_r1 d1 GROUP BY d1.id;</code>
このクエリは、サブクエリを使用して各「パス」の平均値を抽出し、対応する列に割り当てます。結果のテーブルは次のようになります:
id | val_1 | val_2 | val_3 | val_4 | val_5 | val_6 | val_7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
DA02959106 | 186.15 | 148.27 | 111.91 | 76.40 | 44.40 | 0 | 0 |
以上がSQL で同じ「id」の各「パス」の平均値を計算し、「id」ごとに 1 行のデータをピボットするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

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MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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