


Bagaimana untuk Mengira Nilai Purata untuk Pas Berbeza Menggunakan SQL dalam MySQL?
Mengira Nilai Purata untuk Pas Berbeza Menggunakan SQL
Dalam MySQL, mendapatkan nilai purata dengan mengumpulkan data boleh dicapai dengan AVG dan GROUP BY fungsi. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan berbilang kriteria, seperti mengira purata untuk nilai berbeza lajur tertentu, tugasan menjadi lebih kompleks sedikit.
Dalam kes ini, matlamatnya adalah untuk mengekstrak purata lajur 'val' untuk setiap 'id' unik untuk nilai 'lulus' yang berbeza-beza, yang mungkin berjulat dari 1 hingga 7.
Penyelesaian Subkueri
Satu pendekatan ialah menggunakan subkueri untuk setiap nilai 'lulus' dalam fungsi AVG. Ini akan mengembalikan satu set nilai untuk setiap gabungan 'id' dan 'pass'.
<code class="sql">SELECT d1.id, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4) ,0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 1) as val_1, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4) ,0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 2) as val_2, [...] (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4) ,0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 7) as val_7 from data_r1 d1 GROUP BY d1.id</code>
Pertanyaan ini mula-mula mengambil nilai 'id' unik daripada jadual 'data_r1'. Kemudian, untuk setiap 'id', ia melaksanakan tujuh subkueri untuk mengira nilai purata bagi setiap nilai kemungkinan 'lulus' dan menyimpannya sebagai lajur 'val_n' yang berasingan. Fungsi IFNULL digunakan untuk mengendalikan mana-mana kes di mana subquery mengembalikan nilai NULL, memastikan bahawa hasilnya adalah nombor atau sifar.
Kelebihan pendekatan ini ialah ia mengembalikan satu baris untuk setiap 'id', menjadikannya lebih mudah untuk bekerja dengan hasilnya. Walau bagaimanapun, ia boleh menjadi agak bertele-tele, terutamanya jika terdapat banyak kemungkinan nilai untuk 'lulus'.
Pendekatan Ganti
Jika anda lebih suka kaedah yang lebih ringkas, anda boleh gunakan gabungan penyata GROUP BY dan CASE untuk mencapai hasil yang serupa:
<code class="sql">SELECT id, SUM(CASE WHEN pass = 1 THEN val END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN pass = 1 THEN id END) AS val_1, SUM(CASE WHEN pass = 2 THEN val END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN pass = 2 THEN id END) AS val_2, [...] SUM(CASE WHEN pass = 7 THEN val END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN pass = 7 THEN id END) AS val_7 FROM data_r1 GROUP BY id</code>
Pertanyaan ini menggunakan berbilang penyata CASE untuk menilai nilai 'lulus' dan hanya memasukkan nilai 'val' yang sepadan dalam pengiraan. Ungkapan COUNT(DISTINCT ...) dalam penyebut memastikan bahawa purata dikira dengan betul, walaupun terdapat berbilang nilai 'val' untuk gabungan 'id' dan 'pass' tertentu.
Sekali lagi, fungsi IFNULL boleh digunakan untuk mengendalikan sebarang kes di mana pembahagian menghasilkan NULL untuk memastikan output ialah nombor atau sifar.
Mana-mana pendekatan yang anda pilih, pertanyaan ini akan mengekstrak nilai 'val' purata dengan berkesan untuk setiap 'id' unik untuk nilai 'lulus' yang berbeza-beza daripada jadual 'data_r1'.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengira Nilai Purata untuk Pas Berbeza Menggunakan SQL dalam MySQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


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

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna