在 SQL 中的同一 SELECT 语句中通过 SUM() 计算百分比
在具有整数字段 value_a 和 value_b 的表 my_obj 的上下文中,可以计算 value_a 等于 value_b 的行的百分比。初始查询尝试使用存储过程来实现此目的,但遇到了错误。
简化且更高效的解决方案
更简单、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;
此查询:
- 计算分子通过使用表达式 count(value_a = value_b OR NULL) 计算 value_a 等于 value_b 的行数来计算百分比。 OR NULL 确保在相等比较中 NULL 值被视为 FALSE。
- 使用 count(*) 计算百分比的分母,这会计算所有行,包括具有 NULL 值的行。
- 将分子除以分母以获得百分比并将其分配给别名pct.
处理 NULL 值
此解决方案可以正确处理 NULL 值,这与原始查询不同,原始查询可能会导致不正确的结果或被零除错误.
保留小数数字
要在结果中保留小数位,请按如下方式修改查询:
SELECT property_name ,round((count(value_a = value_b OR NULL) * 100.0) / count(*), 2) AS pct FROM my_obj GROUP BY 1;
此更改将分子乘以 100.0 以强制数字精度,然后使用 round()指定小数位数
结论
通过使用简化查询或保留小数的修改查询,可以在同一 SELECT 语句中有效地从 SUM() 计算百分比,处理适当的 NULL 值。
以上是如何在单个 SQL SELECT 语句中通过 COUNT() 有效计算百分比?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响: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学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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