在SQL 中的相同SELECT 語句中透過SUM() 計算百分比
在具有整數字段value_a 和value_b 的表my_obj 的上下文中,可以計算value_a 等於value_b的行的百分比。初始查詢嘗試使用預存程序來實現此目的,但遇到了錯誤。
簡化且更有效率的解決方案
更簡單、更快的方法如下:
SELECT property_name ,(count(value_a = value_b OR NULL) * 100) / count(*) AS pct FROM my_obj GROUP BY 1;
此查詢:
- 計算分子透過使用表達式count(value_a = value_b OR NULL) 計算value_a 等於 value_b 的行數來計算百分比。 OR NULL 確保在相等比較中 NULL 值被視為 FALSE。
- 使用 count(*) 計算百分比的分母,這會計算所有行,包括具有 NULL 值的行。
- 將分子除以分母以獲得百分比並將其分配給別名pct.
處理NULL 值
此解決方案可以正確處理NULL值,這與原始查詢不同,原始查詢可能會導致不正確的結果或被零除錯誤.
保留小數數字
要在結果中保留小數位,請如下修改查詢:
SELECT property_name ,round((count(value_a = value_b OR NULL) * 100.0) / count(*), 2) AS pct FROM my_obj GROUP BY 1;
此變更將分子乘以100.0 以強制數字精度,然後使用round()指定小數位數
結論
透過使用簡化查詢或保留小數的修改查詢,可以在同一SELECT 語句中有效地從SUM() 計算百分比,處理適當的NULL 值。
以上是如何在單一 SQL SELECT 語句中透過 COUNT() 有效計算百分比?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

Usingtemporary在MySQL查詢中表示需要創建臨時表,常見於使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通過優化索引和重寫查詢避免其出現,提升查詢性能。具體來說,Usingtemporary出現在EXPLAIN輸出中時,意味著MySQL需要創建臨時表來處理查詢。這通常發生在以下情況:1)使用DISTINCT或GROUPBY時進行去重或分組;2)ORDERBY包含非索引列時進行排序;3)使用複雜的子查詢或聯接操作。優化方法包括:1)為ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四種事務隔離級別:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。 1.ReadUncommitted允許讀取未提交數據,可能導致臟讀。 2.ReadCommitted避免臟讀,但可能發生不可重複讀。 3.RepeatableRead是默認級別,避免臟讀和不可重複讀,但可能發生幻讀。 4.Serializable避免所有並發問題,但降低並發性。選擇合適的隔離級別需平衡數據一致性和性能需求。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。


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