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데이터 베이스MySQL 튜토리얼Mysql은 각 전문 점수 세그먼트의 인원 수에 대한 통계를 구현합니다.

Mysql은 각 전문 점수 세그먼트의 인원 수에 대한 통계를 구현합니다.

나의 테이블 구조

student_info
| id |name |profession|score|
|--|--|--|--|
|id|姓名|分数|专业|

분할 부분별 통계

400~500명, 300~400명

select
count(case when score between 400 and 500 then 1 end) as 400到500,
count(case when score between 300 and 400 then 1 end) as 300到400
from student_info;

Mysql은 각 전문 점수 세그먼트의 인원 수에 대한 통계를 구현합니다.

분할 및 전공별 통계

400~500명 , 300~400명

select
count(case when score between 400 and 500 then 1 end) as 400到500,
count(case when score between 300 and 400 then 1 end) as 300到400
from student_info GROUP BY profession;

Mysql은 각 전문 점수 세그먼트의 인원 수에 대한 통계를 구현합니다.

sql 동적 접합 생성

  int start = 200;
        int end = 700;
        int inter = 10;
        int count = (end-start)/inter;
        StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
        sqlBuilder.append("select ");
        for(int i =1;i<=count;i++){
            int next = start+inter-1;
            System.out.println(start + " \t" + next);
            sqlBuilder.append(" count(case when admission_score between ").append(start).append(" and ").append(next).append(" then 1 end) as ").append(start).append("到").append(next);
            if(i!=count){
                sqlBuilder.append(", ");
            }
            start += inter;
        }
        sqlBuilder.append(" from z_student_info");
        System.out.println(sqlBuilder.toString());

output sql

select  count(case when admission_score between 200 and 209 then 1 end) as 200到209,  count(case when admission_score between 210 and 219 then 1 end) as 210到219,  count(case when admission_score between 220 and 229 then 1 end) as 220到229,  count(case when admission_score between 230 and 239 then 1 end) as 230到239,  count(case when admission_score between 240 and 249 then 1 end) as 240到249,  count(case when admission_score between 250 and 259 then 1 end) as 250到259,  count(case when admission_score between 260 and 269 then 1 end) as 260到269,  count(case when admission_score between 270 and 279 then 1 end) as 270到279,  count(case when admission_score between 280 and 289 then 1 end) as 280到289,  count(case when admission_score between 290 and 299 then 1 end) as 290到299,  count(case when admission_score between 300 and 309 then 1 end) as 300到309,  count(case when admission_score between 310 and 319 then 1 end) as 310到319,  count(case when admission_score between 320 and 329 then 1 end) as 320到329,  count(case when admission_score between 330 and 339 then 1 end) as 330到339,  count(case when admission_score between 340 and 349 then 1 end) as 340到349,  count(case when admission_score between 350 and 359 then 1 end) as 350到359,  count(case when admission_score between 360 and 369 then 1 end) as 360到369,  count(case when admission_score between 370 and 379 then 1 end) as 370到379,  count(case when admission_score between 380 and 389 then 1 end) as 380到389,  count(case when admission_score between 390 and 399 then 1 end) as 390到399,  count(case when admission_score between 400 and 409 then 1 end) as 400到409,  count(case when admission_score between 410 and 419 then 1 end) as 410到419,  count(case when admission_score between 420 and 429 then 1 end) as 420到429,  count(case when admission_score between 430 and 439 then 1 end) as 430到439,  count(case when admission_score between 440 and 449 then 1 end) as 440到449,  count(case when admission_score between 450 and 459 then 1 end) as 450到459,  count(case when admission_score between 460 and 469 then 1 end) as 460到469,  count(case when admission_score between 470 and 479 then 1 end) as 470到479,  count(case when admission_score between 480 and 489 then 1 end) as 480到489,  count(case when admission_score between 490 and 499 then 1 end) as 490到499,  count(case when admission_score between 500 and 509 then 1 end) as 500到509,  count(case when admission_score between 510 and 519 then 1 end) as 510到519,  count(case when admission_score between 520 and 529 then 1 end) as 520到529,  count(case when admission_score between 530 and 539 then 1 end) as 530到539,  count(case when admission_score between 540 and 549 then 1 end) as 540到549,  count(case when admission_score between 550 and 559 then 1 end) as 550到559,  count(case when admission_score between 560 and 569 then 1 end) as 560到569,  count(case when admission_score between 570 and 579 then 1 end) as 570到579,  count(case when admission_score between 580 and 589 then 1 end) as 580到589,  count(case when admission_score between 590 and 599 then 1 end) as 590到599,  count(case when admission_score between 600 and 609 then 1 end) as 600到609,  count(case when admission_score between 610 and 619 then 1 end) as 610到619,  count(case when admission_score between 620 and 629 then 1 end) as 620到629,  count(case when admission_score between 630 and 639 then 1 end) as 630到639,  count(case when admission_score between 640 and 649 then 1 end) as 640到649,  count(case when admission_score between 650 and 659 then 1 end) as 650到659,  count(case when admission_score between 660 and 669 then 1 end) as 660到669,  count(case when admission_score between 670 and 679 then 1 end) as 670到679,  count(case when admission_score between 680 and 689 then 1 end) as 680到689,  count(case when admission_score between 690 and 699 then 1 end) as 690到699 from z_student_info

추천 mysql 비디오 튜토리얼, 주소: https://www.php.cn/course/list/51 . HTML

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산성 특성 (원자력, 일관성, 분리, 내구성)을 설명하십시오.산성 특성 (원자력, 일관성, 분리, 내구성)을 설명하십시오.Apr 16, 2025 am 12:20 AM

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL : 데이터베이스 관리 시스템 대 프로그래밍 언어MySQL : 데이터베이스 관리 시스템 대 프로그래밍 언어Apr 16, 2025 am 12:19 AM

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MySQL : SQL 명령으로 데이터 관리MySQL : SQL 명령으로 데이터 관리Apr 16, 2025 am 12:19 AM

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL의 목적 : 데이터를 효과적으로 저장하고 관리합니다MySQL의 목적 : 데이터를 효과적으로 저장하고 관리합니다Apr 16, 2025 am 12:16 AM

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

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설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?설명에서 임시 상태를 사용하고 피하는 방법은 무엇입니까?Apr 15, 2025 am 12:14 AM

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

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