合计函数 (比如 SUM) 常常需要添加 GROUP BY 语句。
GROUP BY 语句
GROUP BY 语句用于结合合计函数,根据一个或多个列对结果集进行分组。
SQL GROUP BY 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
SQL GROUP BY 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表:
O_Id OrderDate OrderPrice Customer
1 2008/12/29 1000 Bush
2 2008/11/23 1600 Carter
3 2008/10/05 700 Bush
4 2008/09/28 300 Bush
5 2008/08/06 2000 Adams
6 2008/07/21 100 Carter
现在,我们希望查找每个客户的总金额(总订单)。
我们想要使用 GROUP BY 语句对客户进行组合。
我们使用下列 SQL 语句:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
结果集类似这样:
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 2000
Carter 1700
Adams 2000
很棒吧,对不对?
让我们看一下如果省略 GROUP BY 会出现什么情况:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders结果集类似这样:
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 5700
Carter 5700
Bush 5700
Bush 5700
Adams 5700
Carter 5700
上面的结果集不是我们需要的。
那么为什么不能使用上面这条 SELECT 语句呢?解释如下:上面的 SELECT 语句指定了两列(Customer 和 SUM(OrderPrice))。"SUM(OrderPrice)" 返回一个单独的值("OrderPrice" 列的总计),而 "Customer" 返回 6 个值(每个值对应 "Orders" 表中的每一行)。因此,我们得不到正确的结果。不过,您已经看到了,GROUP BY 语句解决了这个问题。
GROUP BY 一个以上的列
我们也可以对一个以上的列应用 GROUP BY 语句,就像这样:
SELECT Customer,OrderDate,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer,OrderDate
综合实例
> create table employee(
2> ID int,
3> name nvarchar (10),
4> salary int,
5> start_date datetime,
6> city nvarchar (10),
7> region char (1))
8> GO
1>
2> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
3> values (1, 'Jason', 40420, '02/01/94', 'New York', 'W')
4> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (2, 'Robert',14420, '01/02/95', 'Vancouver','N')
3> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (3, 'Celia', 24020, '12/03/96', 'Toronto', 'W')
3> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (4, 'Linda', 40620, '11/04/97', 'New York', 'N')
3> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (5, 'David', 80026, '10/05/98', 'Vancouver','W')
3> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (6, 'James', 70060, '09/06/99', 'Toronto', 'N')
3> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (7, 'Alison',90620, '08/07/00', 'New York', 'W')
3> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (8, 'Chris', 26020, '07/08/01', 'Vancouver','N')
3> GO(1 rows affected)
1> insert into employee (ID, name, salary, start_date, city, region)
2> values (9, 'Mary', 60020, '06/09/02', 'Toronto', 'W')
3> GO(1 rows affected)
1>
2> * from employee
3> GO
ID name salary start_date city region
----------- ---------- ----------- ----------------------- ---------- ------
1 Jason 40420 1994-02-01 00:00:00.000 New York W
2 Robert 14420 1995-01-02 00:00:00.000 Vancouver N
3 Celia 24020 1996-12-03 00:00:00.000 Toronto W
4 Linda 40620 1997-11-04 00:00:00.000 New York N
5 David 80026 1998-10-05 00:00:00.000 Vancouver W
6 James 70060 1999-09-06 00:00:00.000 Toronto N
7 Alison 90620 2000-08-07 00:00:00.000 New York W
8 Chris 26020 2001-07-08 00:00:00.000 Vancouver N
9 Mary 60020 2002-06-09 00:00:00.000 Toronto W(9 rows affected)
1>
2> --GROUP BY clause with an aggregator 'SUM()'.
3>
4> SELECT region, SUM(Salary)
5> FROM Employee
6> WHERE ID BETWEEN 1 AND 10
7> GROUP BY Region
8> GO
region
------ -----------
N 151120
W 295106(2 rows affected)
1>
2>
3> drop table employee
4> GO
1>

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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