MySQL 집계 함수 익히기: 데이터 분석 단순화

오늘날의 데이터 기반 의사 결정 세계에서는 효율성과 정확성이 성공의 열쇠입니다. MySQL의 집계 기능은 사용자가 데이터를 신속하게 계산, 분석 및 요약할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 이 기사에서는 복잡한 데이터 작업을 간단하고 효율적으로 만드는 MySQL 집계 함수를 소개합니다.

도구:
-데이터베이스: MySQL 커뮤니티 8.1
-GUI:SQLynx Pro 3.5.0

샘플 데이터:

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. 횟수()

• 용도: 지정된 조건에 일치하는 행의 개수를 반환합니다.
• 참고: COUNT(*)는 NULL 값이 있는 행을 포함하여 모든 행의 개수를 계산합니다. COUNT(열)은 지정된 열에서 NULL이 아닌 값을 계산합니다.
• 예:

2. 합()

• 용도: 숫자 열에 있는 값의 합계를 반환합니다.
• 참고: NULL이 아닌 값만 합계에 포함됩니다. 모든 값이 NULL이면 NULL을 반환합니다.
• 예:

3. AVG()

• 용도: 숫자 열의 평균값을 계산합니다.
• 참고: NULL이 아닌 값만 고려됩니다. AVG()는 NULL이 아닌 값이 없으면 NULL을 반환합니다.
• 예:

4. 맥스()

• 용도: 열의 최대값을 반환합니다.
• 참고: 숫자, 날짜 및 문자열 유형에서 작동합니다. NULL 값을 무시합니다.
• 예:

5. 분()

• 용도: 열의 최소값을 반환합니다.
• 참고: MAX()와 마찬가지로 숫자, 날짜 및 문자열 유형에서 작동하며 NULL 값을 무시합니다.
• 예:

6. GROUP_CONCAT()

• 목적: 선택적 구분 기호를 사용하여 열의 값을 단일 문자열로 연결합니다.
• 참고: 여러 행의 문자열을 하나로 집계하는 데 유용합니다. 구분 기호를 지정할 수 있습니다(기본값은 쉼표). NULL이 아닌 값만 연결됩니다.
• 예:

7. JSON_ARRAYAGG()

• 목적: 여러 행의 값을 JSON 배열로 집계합니다.
• 참고: 열의 결과 집합을 JSON 배열로 변환합니다. 결과 배열에는 NULL이 아닌 값만 포함됩니다.
• 예:

8. JSON_OBJECTAGG()

• 목적: 여러 행의 키-값 쌍을 JSON 객체로 집계합니다.
• 참고: 첫 번째 인수는 키를 제공하고 두 번째 인수는 결과 JSON 객체의 값을 제공합니다. NULL이 아닌 키-값 쌍만 결과에 포함됩니다.
• 예:

9. 성병()

• 목적: 데이터 세트의 변동 또는 분산 정도를 반영하여 숫자 열의 표준 편차를 계산합니다.
• 참고: STD()와 STDDEV()는 모두 인구 표준 편차를 계산하는 STDDEV_POP()의 별칭입니다. NULL이 아닌 값만 고려됩니다. 표본 표준편차를 계산해야 하는 경우 STDDEV_SAMP()를 사용하세요.
• 예:

10. STD_SAMP()

• 목적: 숫자 열의 샘플 표준 편차를 계산하여 샘플 데이터세트에서 값이 얼마나 분산되어 있는지 측정값을 제공합니다.
• 참고: NULL이 아닌 값만 고려됩니다. 모집단 표준 편차를 계산하는 STD() 또는 STDDEV()와 달리 STD_SAMP()는 표본 크기 편향을 설명하기 위해 n-1로 나누어 표본 데이터에 특별히 사용됩니다.
• 예:

11.VAR_POP()

• 목적: 숫자 열의 모집단 분산을 계산하여 전체 모집단의 데이터 포인트가 어떻게 분산되어 있는지 측정합니다.
• 참고: NULL이 아닌 값만 고려됩니다. VAR_POP()은 데이터가 전체 모집단을 n(총 데이터 포인트 수)으로 나누어 나타낼 때 사용됩니다.
• 예:

12. VAR_SAMP()

• 목적: 숫자 열의 표본 분산을 계산하여 표본의 데이터 포인트가 어떻게 분산되어 있는지 측정합니다.
• 참고: NULL이 아닌 값만 고려됩니다. VAR_SAMP()는 데이터가 모집단의 표본을 나타낼 때 사용되며, 표본 크기를 조정하고 편향을 피하기 위해 n-1로 나눕니다.
• 예:

13. 비트_AND()

• 용도: 열에 있는 모든 값의 비트별 AND를 반환합니다.
• 참고: 정수 값에 대해 작동하며 NULL 항목을 무시합니다.
• 예:

14. 비트_OR()

• 용도: 열에 있는 모든 값의 비트별 OR을 반환합니다.
• 참고: BIT_AND()와 유사하며 정수에 대해 작동합니다.
• 예:

15. 비트_XOR()

• 용도: 열에 있는 모든 값의 비트별 XOR을 반환합니다.
• 참고: Bitwise XOR은 패리티 검사 또는 유사한 작업에 유용할 수 있습니다.
• 예:

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이러한 집계 함수는 데이터를 요약, 계산 및 조작하는 강력한 방법을 제공하므로 데이터 분석 및 보고에 필수적인 도구입니다. 이를 사용할 때 NULL 값을 처리하는 방법을 고려하고 특정 SQL 모드 또는 MySQL 버전 요구 사항(예: JSON 함수)을 알고 있어야 합니다.

위 내용은 MySQL 집계 함수 익히기: 데이터 분석 단순화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!