조항 GROUP BY
: 데이터 그룹화 및 요약
SQL의 GROUP BY
하나 이상의 열의 값으로 데이터를 그룹화하는 데 사용됩니다. 일반적으로 각 그룹을 계산하기 위해 골재 함수 ( SUM
, COUNT
, AVG
, MAX
, MIN
)와 함께 사용됩니다.
구문 GROUP BY
<code class="language-sql">SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table_name GROUP BY column1;</code>
-
column1
: 열별 그룹. -
aggregate_function(column2)
: 각 그룹에 작용하는 집계 함수. -
table_name
: 데이터 소스 테이블.
어떻게 GROUP BY
하는가
- 그룹화 : 동일한
column1
값을 가진 행은 동일한 그룹으로 나뉩니다. - 집계 : 단일 결과를 계산하기 위해 각 그룹에 집계 함수를 적용하십시오.
예제 표 : 판매 데이터
제품 | 범주 | sales_amount | 지역 |
---|---|---|---|
랩탑 | 전자 장치 | 1000 | 북쪽 (북쪽) |
휴대 전화 (전화) | 전자 장치 | 500 | 남쪽 (남쪽) |
TV (TV) | 전자 장치 | 700 | 북쪽 (북쪽) |
사무실 데스크 (책상) | 가구 | 200 | 동쪽 (동쪽) |
의자 | 가구 | 150 | 동쪽 (동쪽) |
사용 예제 GROUP BY
1. 총 판매량은 범주별로 계산됩니다
<code class="language-sql">SELECT category, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY category;</code>
결과:
범주 | 총 판매 (Total_sales) |
---|---|
전자 장치 | 2200 |
가구 | 350 |
2. 통계 각 카테고리의 제품 수
<code class="language-sql">SELECT category, COUNT(product) AS product_count FROM sales GROUP BY category;</code>
결과:
범주 | 제품 수량 (product_count) |
---|---|
전자 장치 | 3 |
가구 | 2 |
3. 여러 열별 그룹
<code class="language-sql">SELECT category, region, SUM(sales_amount) AS regional_sales FROM sales GROUP BY category, region;</code>
결과:
범주 | 지역 | 지역 판매 (Regional_sales) |
---|---|---|
전자 장치 | 북쪽 (북쪽) | 1700 |
전자 장치 | 남쪽 (남쪽) | 500 |
가구 | 동쪽 (동쪽) | 350 |
HAVING
와 결합하여 GROUP BY
HAVING
절은 그룹화 후 그룹화 결과를 필터링하는 데 사용됩니다. WHERE
절과 달리, WHERE
절은 그룹화하기 전에 줄을 필터링합니다.
예 : 500 이상의 판매로 필터 카테고리
<code class="language-sql">SELECT category, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY category HAVING SUM(sales_amount) > 500;</code>
결과:
범주 | 총 판매 (Total_sales) |
---|---|
전자 장치 | 2200 |
중요한 팁 GROUP BY
- 실행 순서 : 그룹화 -> 집계 ->
HAVING
- 열을
SELECT
: 절GROUP BY
에 표시되거나 집계 함수에 대한 인수로 사용되어야합니다.
유효한 쿼리 :
<code class="language-sql">SELECT category, MAX(sales_amount) FROM sales GROUP BY category;</code>
잘못된 쿼리 :
<code class="language-sql">SELECT Product, SUM(Sales_Amount) FROM sales GROUP BY Category; -- 错误:Product 不在GROUP BY 中,也不是聚合函数的参数</code>
- 멀티 컬럼 그룹화 : 여러 열을 사용하여보다 자세한 부서를 만들 수 있습니다.
- NULL 값 처리 :
NULL
값은 별도의 그룹으로 취급됩니다.
실제 응용 시나리오
- 판매 성명서 : 각 제품 또는 지역의 총 판매량을 계산합니다.
- 재고 관리 : 각 범주의 항목 수량을 계산합니다.
- 데이터 분석 : 범주, 날짜 또는 위치별로 평균 또는 합계를 계산합니다.
요약
GROUP BY
Clause는 SQL의 강력한 데이터 집계 도구로 의미있는 분석 결과를 효과적으로 생성 할 수 있습니다. GROUP BY
의 사용 능력은 효율적인 데이터베이스 쿼리에 중요합니다.
저자 : Abhay Singh Kathayat
풀 스택 개발자, 프론트 엔드 기술에 능숙하며 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임 워크를 사용하여 효율적이고 확장 가능하며 사용자 친화적 인 응용 프로그램을 구축합니다.
이메일 : kaashshorts28@gmail.com
위 내용은 마스터 SQL 그룹에 의해 : 데이터를 구성하고 집계합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

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