使用AVG 和GROUP BY 進行多個傳遞值的SQL 查詢
您在建立SQL 查詢以從資料中擷取特定資訊時遇到了困難具有以下結構的表:
+------------+--------------+----------------+ | id | pass | val | +------------+--------------+----------------+ | DA02959106 | 5.0000000000 | 44.4007000000 | | 08A5969201 | 1.0000000000 | 182.4100000000 | | 08A5969201 | 2.0000000000 | 138.7880000000 | ...
您的目標是產生一個提取以下資訊的查詢:
id, AVG of 'val' for 'pass' = 1, AVG of 'val' for 'pass' = 2, etc
所需的輸出應類似於:
+------------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+ | id | val_1 | val_2 | val_3 | val_4 | val_5 | val_6 | val_7 | +------------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+ | DA02959106 | 186.147 | 148.266 | 111.905 | 76.3985 | 44.4007 | 0 | 0 | +------------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+
解決方案1:直接方法
要實現此目的,您可以使用以下查詢:
SELECT id, pass, AVG(val) AS val_1 FROM data_r1 GROUP BY id, pass;
此查詢計算每個唯一組合的平均值id 和pass。
解決方案2:條件聚合
如果您希望每個id 只包含一行,可以使用以下查詢:
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, ... from data_r1 d1 GROUP BY d1.id
此查詢使用條件聚合來計算每個id 內不同傳遞值的平均值。
以上是如何計算 SQL 查詢中不同傳遞值的平均值?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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