MySQL에서 데이터 집계 및 통계를 위해 SQL 문을 사용하는 방법은 무엇입니까?

SQL 문을 사용하여 MySQL에서 데이터 집계 및 통계를 수행하는 방법은 무엇입니까?

데이터 분석 및 통계를 수행할 때 데이터 집계 및 통계는 매우 중요한 단계입니다. 강력한 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL은 데이터 집계 및 통계 작업을 쉽게 수행할 수 있는 풍부한 집계 및 통계 기능을 제공합니다.

이 기사에서는 SQL 문을 사용하여 MySQL에서 데이터 집계 및 통계를 수행하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 계산에 COUNT 함수를 사용하세요

COUNT 함수는 지정된 열이나 테이블의 레코드 수를 계산하는 데 사용되는 가장 일반적으로 사용되는 집계 함수 중 하나입니다.

예제 1: 테이블의 레코드 수 계산하기

SELECT COUNT(*) AS count FROM table_name;

예제 2: 열에 있는 null이 아닌 값의 개수 계산하기

SELECT COUNT(column_name) AS count FROM table_name;

2 합산에는 SUM 함수 사용

SUM 함수가 사용됩니다. 지정된 열이나 테이블의 값을 계산하려면 유형 필드의 합계입니다.

예 3: 특정 열의 합계 계산

SELECT SUM(column_name) AS sum FROM table_name;

3. AVG 함수를 사용하여 평균 계산

AVG 함수는 지정된 열이나 테이블에 있는 숫자 필드의 평균을 계산하는 데 사용됩니다.

예제 4: 특정 열의 평균 계산

SELECT AVG(column_name) AS average FROM table_name;

4. MAX 및 MIN 함수를 사용하여 최대값과 최소값을 계산합니다.

MAX 함수는 지정된 열에 있는 숫자 필드의 최대값을 계산하는 데 사용됩니다. 또는 테이블 및 MIN 이 함수는 지정된 열이나 테이블에 있는 숫자 필드의 최소값을 계산하는 데 사용됩니다.

예제 5: 열의 최대값과 최소값을 계산합니다

SELECT MAX(column_name) AS max_value, MIN(column_name) AS min_value FROM table_name;

5. 그룹 통계에 GROUP BY 절을 사용합니다.

GROUP BY 절을 사용하여 지정된 열에 따라 쿼리 결과를 그룹화한 다음 그룹 각 그룹 통계를 만듭니다.

예제 6: 특정 열을 기준으로 그룹 통계

SELECT column_name, COUNT(*) AS count FROM table_name GROUP BY column_name;

예 7: 여러 열을 기준으로 그룹 통계

SELECT column_name1, column_name2, COUNT(*) AS count FROM table_name GROUP BY column_name1, column_name2;

6. 조건 필터링에 HAVING 절 사용

HAVING 절을 사용하여 그룹화된 결과를 필터링합니다. 조건 필터링입니다.

예제 8: 그룹화된 결과 필터링

SELECT column_name, COUNT(*) AS count FROM table_name GROUP BY column_name HAVING count > 100;

위는 MySQL에서 데이터 집계 및 통계를 위해 SQL 문을 사용하는 일반적인 방법 및 코드 예입니다. 실제 필요에 따라 다양한 집계 기능, 그룹화 열 및 조건부 필터를 결합하여 보다 복잡한 데이터 분석 및 통계 작업을 완료할 수 있습니다.

위 내용은 MySQL에서 데이터 집계 및 통계를 위해 SQL 문을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!