使用 AVG 和 GROUP BY 的 SQL 查询
在 SQL 中,您可能会遇到需要从表中提取分组平均值的情况。这可以使用 AVG() 和 GROUP BY 子句来实现。
考虑示例表:
id | pass | val |
---|---|---|
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
08A5969201 | 1.00 | 182.41 |
08A5969201 | 2.00 | 138.78 |
DA02882103 | 5.00 | 44.73 |
DA02959106 | 1.00 | 186.15 |
DA02959106 | 2.00 | 148.27 |
DA02959106 | 3.00 | 111.91 |
DA02959106 | 4.00 | 76.15 |
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
DA02959106 | 4.00 | 76.65 |
计算每个通道的平均值
要计算同一“id”的每个“pass”的平均值,请使用以下查询:
<code class="sql">SELECT id, pass, AVG(val) AS val_1 FROM data_r1 GROUP BY id, pass;</code>
此查询按“id”和“pass”对行进行分组,并计算每组的平均“val”。结果将是:
id | pass | val_1 |
---|---|---|
DA02959106 | 1.00 | 186.15 |
08A5969201 | 1.00 | 182.41 |
DA02882103 | 5.00 | 44.73 |
08A5969201 | 2.00 | 138.78 |
DA02959106 | 2.00 | 148.27 |
DA02959106 | 3.00 | 111.91 |
DA02959106 | 4.00 | 76.40 |
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
旋转每个 ID 一行的数据
如果您希望每个“id”有一行,并有多个列代表要获取每个“pass”的平均值,请使用以下查询:
<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 = 3) as val_3, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 4) as val_4, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 5) as val_5, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 6) as val_6, (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>
此查询使用子查询来提取每个“pass”的平均值并将它们分配给相应的列。结果表将是:
id | val_1 | val_2 | val_3 | val_4 | val_5 | val_6 | val_7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
DA02959106 | 186.15 | 148.27 | 111.91 | 76.40 | 44.40 | 0 | 0 |
以上是如何计算同一'id”的每个'pass”的平均值,并在 SQL 中为每个'id”转置一行数据?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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