고급 데이터 처리를 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 사용하는 방법

고급 데이터 처리를 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 활용하는 방법

오늘날의 빅데이터 시대에 데이터 분석은 기업 의사결정의 중요한 부분이 되었습니다. 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL은 고급 데이터 처리를 위한 풍부한 데이터 분석 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 첨부된 코드 예제와 함께 고급 데이터 처리를 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 사용하는 방법에 중점을 둘 것입니다.

1. 기본 데이터 분석 기능

1. COUNT 함수

COUNT 함수는 지정된 열의 행 수를 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 테이블에 있는 데이터의 총 행 수를 계산하려면:

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

2. SUM 함수

SUM 함수는 지정된 열에 있는 값의 합계를 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어 특정 테이블의 "금액" 열의 합계를 계산하려면:

SELECT SUM(amount) FROM table_name;

3. AVG 함수

AVG 함수는 지정된 열의 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어 특정 테이블의 "score" 열의 평균값을 계산하려면:

SELECT AVG(score) FROM table_name;

4. MAX 및 MIN 함수

MAX 함수는 지정된 열의 최대값을 계산하는 데 사용되며 MIN 함수는 다음과 같습니다. 지정된 열의 최소값을 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어 테이블에서 "age" 열의 최대값과 최소값을 찾습니다.

SELECT MAX(age), MIN(age) FROM table_name;

2. 고급 데이터 분석 기능

1. GROUP BY 함수

GROUP BY 함수는 지정된 열을 기준으로 그룹화하는 데 사용됩니다. 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 그룹 통계입니다. 예를 들어, 특정 테이블에서 서로 다른 부서의 직원 수를 계산하려면:

SELECT department, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY department;

2. HAVING 함수

HAVING 함수는 그룹화된 결과 집합을 필터링하는 데 사용됩니다. 예를 들어 특정 테이블에서 평균 연령이 30세 이상인 부서를 찾아보세요.

SELECT department, AVG(age) FROM table_name GROUP BY department HAVING AVG(age) > 30;

3. JOIN function

JOIN 함수는 다중 테이블 조인 쿼리에 사용되며 데이터 분석에서 연관 쿼리에 자주 사용됩니다. . 예를 들어 특정 테이블에 있는 직원의 이름, 급여, 부서명을 질의하는 경우:

SELECT a.name, a.salary, b.department_name FROM employee a JOIN department b ON a.department_id = b.department_id;

4. CASE 함수

CASE 함수는 조건에 따라 해당 처리를 수행하는 데 사용되며, 데이터 분석에서 조건부 판단에 자주 사용됩니다. 예를 들어 성적에 따른 등급 매기기:

SELECT name, score,
  CASE
    WHEN score >= 90 THEN '优秀'
    WHEN score >= 80 THEN '良好'
    WHEN score >= 60 THEN '及格'
    ELSE '不及格'
  END AS grade
FROM table_name;

3. 창 기능

Window 기능은 쿼리 결과 집합의 그룹화, 정렬, 행 계산 및 기타 작업을 위해 MySQL에서 제공하는 고급 데이터 분석 도구입니다. 다음은 일반적으로 사용되는 창 함수 예입니다.

1. ROW_NUMBER 함수

ROW_NUMBER 함수는 각 행에 행 번호를 추가하는 데 사용됩니다. 예를 들어 테이블의 데이터를 쿼리하고 각 행에 행 번호를 추가합니다.

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name) AS row_number, * FROM table_name;

2. RANK 함수

RANK 함수는 지정된 열의 값을 기준으로 순위를 지정하는 데 사용됩니다. 예를 들어 테이블의 점수를 계산하고 점수에 따라 순위를 매기려면:

SELECT name, score, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS ranking FROM table_name;

3. LAG 및 LEAD 함수

LAG 함수는 이전 행의 값을 가져올 수 있고 LEAD 함수는 이전 행의 값을 가져올 수 있습니다. 다음 행. 예를 들어, 테이블의 데이터를 쿼리하여 각 행의 이전 및 다음 행의 값을 가져옵니다.

SELECT name, column_name, LAG(column_name) OVER (ORDER BY column_name) AS prev_value, LEAD(column_name) OVER (ORDER BY column_name) AS next_value FROM table_name;

위는 MySQL에서 일반적으로 사용되는 데이터 분석 기능 및 윈도우 기능에 대한 간략한 소개 및 사용 예입니다. 이러한 기능을 유연하게 사용하면 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 분석할 수 있어 기업의 의사 결정을 강력하게 지원할 수 있습니다. 이 글이 여러분이 실제 업무에서 MySQL의 데이터 분석 기능을 더 잘 활용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 고급 데이터 처리를 위해 MySQL의 데이터 분석 기능을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!