多行函数 聚集函数执行顺序:tName--where--group by --having--order by(select)where中不能出现当前子句中的别名,也不能用聚集
多行函数 聚集函数
执行顺序:
tName--where--group by --having--order by(select)
where中不能出现当前子句中的别名,,也不能用聚集(分组)函数
聚集函数嵌套的时候,不能得到单个的列
常用聚集函数
是对一组或一批数据进行综合操作后返回一个结果
count 行总数--处理空值,空值也算进去了
count(distinct column)
count(all column) all是默认参数,可以不写
avg 平均数--不处理空值
sum 列值的和--不处理空值
max 最大值
min 最小值
count([{distinct|all} '列名'|*) 为列值时空不在统计之内
为*时包含空行和重复行
idle> select count(comm) from emp;
COUNT(COMM)
-----------
4
idle> select count(ename) from emp;
COUNT(ENAME)
------------
14
idle> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
14
idle>
idle> select count(deptno) from emp;
COUNT(DEPTNO)
-------------
14
idle> select count(distinct deptno) from emp;
COUNT(DISTINCTDEPTNO)
---------------------
3
idle> select count(all deptno) from emp;
COUNT(ALLDEPTNO)
----------------
14
idle>
idle> select avg(sal),sum(sal),max(sal),min(sal),count(sal) from emp;
AVG(SAL) SUM(SAL) MAX(SAL) MIN(SAL) COUNT(SAL)
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
2073.21429 29025 5000 800 14
idle>
上面执行的聚集函数都是对所有记录统计
如果想分组统计(比如统计部门的平均值)需要使用group by 为了限制分组统计的结果需要使用having过滤
GROUP BY 分组统计 9I要排序 10G不排序
相同部门相同职位的平均工资
select deptno,job,avg(sal) from emp group by deptno,job;
求出每个部门的平均工资
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
30 1566.66667
20 2175
10 2916.66667
idle>
分组再排序
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
10 2916.66667
20 2175
30 1566.66667
idle>
分组修饰列可以是未选择的列
idle> select avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
AVG(SAL)
----------
2916.66667
2175
1566.66667
idle>
上面执行的分组函数都是对所有记录统计,如果想分组统计(比如统计部门的平均值)需要使用group by 为了限制分组统计的结果需要使用having过滤
GROUP BY 分组统计 9I要排序 10G不排序
求出没个部门的平均工资
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
30 1566.66667
20 2175
10 2916.66667
idle>
分组再排序
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
10 2916.66667
20 2175
30 1566.66667
idle>
分组修饰列可以是未选择的列
idle> select avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
AVG(SAL)
----------
2916.66667
2175
1566.66667
idle>
如果在查询中使用了分组函数,任何不在分组函数中的列或表达式必须在group by子句中
因为分组函数是返回一行 而其他列显示多行 显示结果矛盾.
idle> select avg(sal) from emp ;
AVG(SAL)
----------
2073.21429
idle> select deptno,avg(sal) from emp;
select deptno,avg(sal) from emp
*
ERROR at line 1:
ORA-00937: not a single-group group function
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno ;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
30 1566.66667
20 2175
10 2916.66667
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by job;
select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by job
*
ERROR at line 1:
ORA-00979: not a GROUP BY expression
idle>
group by多条件分组
SCOTT@ora10g> select deptno,job,avg(sal),max(sal) from emp group by deptno,job order by 1;
DEPTNO JOB AVG(SAL) MAX(SAL)
---------- --------- ---------- ----------
10 CLERK 1300 1300
10 MANAGER 2450 2450
10 PRESIDENT 5000 5000
20 ANALYST 3000 3000
20 CLERK 950 1100
20 MANAGER 2975 2975
30 CLERK 950 950
30 MANAGER 2850 2850
30 SALESMAN 1400 1600
9 rows selected.
SCOTT@ora10g>

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini