mysql で統計データを取得する方法: 1. MAX() 関数を使用して特定のフィールドの最大データをカウントする; 2. MIN() 関数を使用して特定のフィールドの最小データをカウントする; 3 . COUNT() 関数を使用してクエリの結果の行数をカウントします。 4. SUM() 関数を使用してデータの合計をカウントします。 5. AVG() 関数を使用して平均をカウントします。
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MySQL MAX() 関数
MySQL MAX() 関数は、指定されたカラムの最大値を返すために使用されます。 理解を容易にするために、まず生徒スコア テーブル tb_students_score を作成します。生徒スコア テーブルのデータ内容は次のとおりです。mysql> use test_db; Database changed mysql> SELECT * FROM tb_students_score; +--------------+---------------+ | student_name | student_score | +--------------+---------------+ | Dany | 90 | | Green | 99 | | Henry | 95 | | Jane | 98 | | Jim | 88 | | John | 94 | | Lily | 100 | | Susan | 96 | | Thomas | 93 | | Tom | 89 | +--------------+---------------+ 10 rows in set (0.13 sec)【例1】 tb_students_scoreテーブルの最高スコアを求める 入力したSQL文と実行結果は以下のとおりです。
mysql> SELECT MAX(student_score) -> AS max_score -> FROM tb_students_score; +-----------+ | max_score | +-----------+ | 100 | +-----------+ 1 row in set (0.06 sec)実行結果からわかるように、MAX() 関数は、student_score フィールドの最大値を 100 としてクエリします。 MAX() 関数は、数値型だけでなく文字型の検索にも適しています。 【例2】tb_students_scoreテーブルのstudent_nameの最大値を求める 入力したSQL文と実行結果は以下のとおりです。
mysql> SELECT MAX(student_name) -> AS max_name -> FROM tb_students_score; +----------+ | max_name | +----------+ | Tom | +----------+ 1 row in set (0.03 sec)実行結果からわかるように、MAX() 関数は文字のサイズを判断し、最大の文字または文字列値を返すことができます。 注: MAX() 関数は、文字タイプの最大値を返すなど、任意の列の最大値を返すこともできます。文字型データを比較する場合、文字の ASCII コード値に基づいて比較され、a から z までの中で、a の ASCII コードが最も小さく、z の値が最も大きくなります。比較する場合は、最初の文字を比較し、等しい場合は、2 つの文字が等しくなるか文字が終了するまで、次の文字の比較を続けます。たとえば、b と t を比較した場合は t が最大値となり、bcd と bca を比較した場合は bcd が最大値になります。
MySQL MIN() 関数
MySQL MIN() 関数は、クエリ列の最小値を返すために使用されます。 理解を容易にするために、前のセクションで MAX() 関数について説明したときに作成したデータ テーブル tb_students_score を使用する必要があります。 [例] tb_students_score テーブルの最低スコアを求める 入力した SQL 文と実行結果は以下のとおりです。mysql> SELECT MIN(student_score) -> AS min_score -> FROM tb_students_score; +-----------+ | min_score | +-----------+ | 88 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)結果からわかるように、MIN() 関数は、student_score フィールドの最小値を 88 にクエリします。 ヒント: MIN() 関数は MAX() 関数に似ており、数値型だけでなく文字型の検索にも適しています。 MySQL COUNT() 関数 MySQL COUNT() 関数は、データ テーブルに含まれるレコード行の総数をカウントするか、クエリに基づいてカラムに含まれるデータ行の数を返します。使用方法は以下の 2 種類: COUNT(*) 列に値があるか null 値があるかに関係なく、テーブル内の総行数を計算します。 COUNT (フィールド名) は、指定された列の下の行の総数を計算します。NULL 値を含む行は計算中に無視されます。 ここでは、MAX() 関数の導入時に作成された次のテーブル tb_students_score を使用する必要があります。 【例】 tb_students_score テーブルの総行数を問い合わせる 入力した SQL 文と実行結果は以下のとおりです。
mysql> SELECT COUNT(*) -> AS students_number -> FROM tb_students_score; +-----------------+ | students_number | +-----------------+ | 10 | +-----------------+ 1 row in set (0.03 sec)クエリ結果からわかるように、COUNT(*) は値に関係なく、tb_students_score テーブルに記録された行の合計数を返します。返される合計数は、students_number という名前になります。 ヒント: 合計を計算するときの NULL 値の処理方法では、指定された列に NULL 値を持つ行は COUNT() 関数によって無視されますが、列が指定されておらず、スターCOUNT() 関数で使用されます。「*」とマークされている場合、すべてのレコードは無視されません。
MySQL SUM() 関数
MySQL SUM() は、指定されたカラム値の合計を返す合計関数です。 SUM() 関数はどのように機能するのでしょうか?- 一致する行を返さない SELECT ステートメントで SUM 関数を使用すると、SUM 関数は 0 ではなく NULL を返します。
- DISTINCT 演算子を使用すると、コレクション内の個別の値を計算できます。
- SUM 関数は計算で NULL 値を無視します。
mysql> SELECT SUM(student_score) -> AS score_sum -> FROM tb_students_score; +-----------+ | score_sum | +-----------+ | 942 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)クエリ結果からわかるように、SUM() 関数はすべての生徒の成績の合計を 942 として返します。 ヒント: SUM() 関数は、計算時に NULL 列値を持つ行を無視します。
MySQL AVG() 関数
MySQL AVG() 関数は、返された行の数と各行の合計を計算することによって、指定された列データの平均を計算します。データの。 ここでは、MAX() 関数の導入時に作成された次のテーブル tb_students_score を使用する必要があります。 【例】 tb_students_score テーブルに対して、全学生の平均点を問い合わせる 入力した SQL 文と実行結果は以下のとおりです。mysql> SELECT AVG(student_score) -> AS score_avg -> FROM tb_students_score; +-----------+ | score_avg | +-----------+ | 94.2000 | +-----------+ 1 row in set (0.03 sec)ヒント: AVG() 関数を使用する場合、パラメーターは計算する列の名前です。複数の列の平均を取得したい場合は、各列で AVG() 関数を使用する必要があります。 。
以上がmysqlで統計を収集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。

MySQLは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あり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適した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.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLは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あり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、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、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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