Anwendung von Gesamtfunktionen und Gruppen durch in MySQL
Jul 12, 2025 am 02:19 AMDie Aggregationsfunktion wird verwendet, um Berechnungen für eine Reihe von Werten durchzuführen und einen einzelnen Wert zurückzugeben. Zu den allgemeinen geh?ren Graf, Summe, AVG, Max und Min; Gruppieren Sie nach Gruppen Daten nach einer oder mehreren Spalten und wenden eine Aggregationsfunktion auf jede Gruppe an. Beispielsweise ist Gruppen by user_id erforderlich, um den Gesamtauftragsbetrag jedes Benutzers zu z?hlen. W?hlen Sie User_id, Summe (Betrag) aus der Bestellgruppe nach user_id; Nichtaggregierte Felder müssen in der Gruppe von; Mehrere Felder k?nnen für die Gruppierung mit mehreren Konditionen verwendet werden. Habe wird verwendet, anstatt wo nach der Gruppierung; Anwendungsszenarien wie das Z?hlen der Anzahl der klassifizierten Produkte, maximale Reihenfolge, monatliche Verkaufstrends usw. Das Mastering dieser Probleme kann die Probleme mit der Datenstatistik effektiv l?sen.
In MySQL -Abfrage MAX
die COUNT
zu den Daten, wenn SUM
die Daten z?hlen und zusammenfassen AVG
, MIN
sind nützlich. Eine Aggregationsfunktion allein reicht jedoch nicht aus. Oft müssen wir es nach einem bestimmten Bereich gruppieren, bevor wir Statistiken durchführen. Zu diesem Zeitpunkt müssen wir GROUP BY
Verbindung damit verwenden.

Was ist eine Gesamtfunktion?
Eine Aggregatfunktion ist eine Funktion, die Berechnungen für eine Reihe von Werten durchführt und einen einzelnen Wert zurückgibt. Zu den allgemeinen geh?ren:

-
COUNT()
: Z?hlen Sie die Anzahl der Zeilen -
SUM()
: sum -
AVG()
: Finden Sie den Durchschnittswert -
MAX()
undMIN()
: Finden Sie den maximalen oder minimalen Wert
Wenn Sie beispielsweise die Gesamtmenge aller Bestellungen in einer bestimmten Bestellungstabelle kennen m?chten, k?nnen Sie verwenden:
Summe (Betrag) aus Bestellungen ausw?hlen;
Dadurch werden amount
Betragsfelder der gesamten Tabelle hinzugefügt und gibt eine Gesamtzahl aus. Aber was ist, wenn Sie den Gesamtauftragsbetrag für jeden Benutzer kennen m?chten? GROUP BY
wird zu diesem Zeitpunkt ben?tigt.

Was macht die Gruppe von?
Die Funktion von GROUP BY
ist, Daten nach einer oder mehreren Spalten zu gruppieren und dann eine Aggregatfunktion auf jede Gruppe einzeln anzuwenden.
Nehmen wir beispielsweise an, Sie haben einen orders
mit user_id
und amount
-Feldern. Wenn Sie die Gesamtauftragsmenge jedes Benutzers kennen m?chten, k?nnen Sie sie so schreiben:
W?hlen Sie User_id, Summe (Betrag) als Total_Amount aus Aus Bestellungen Gruppe von user_id;
Die Bedeutung dieser Anweisung lautet: GROPPERT von user_id
. Jede Datengruppe wird ausgeführt, sobald SUM(amount)
Vorgang (Betrag) und schlie?lich der Gesamtbetrag jedes Benutzers zurückgegeben wird.
Es ist zu beachten, dass nicht-aggregierte Felder, die in SELECT
erscheinen, im Allgemeinen nach der Gruppe nach GROUP BY
erscheinen müssen. Andernfalls k?nnen Fehler auftreten oder Ergebnisse k?nnen unvorhersehbar sein, insbesondere wenn der SQL -Modus ONLY_FULL_GROUP_BY
aktiviert ist.
H?ufige Missverst?ndnisse und Vorsichtsma?nahmen
Verpassen Sie keine Gruppe von
Viele Anf?nger machen diesen Fehler:
W?hlen Sie User_id, Summe (Betrag) Aus Bestellungen;
Diese Anweisung meldet einen Fehler in einigen Datenbanksystemen, da user_id
nicht aggregiert ist und in GROUP BY
Klausel angezeigt wird.
Gruppe nach mehreren Feldern
Wenn Sie nach dem Benutzer und dem Bestelljahr z?hlen m?chten, k?nnen Sie Folgendes schreiben:
W?hlen Sie User_id, Jahr (order_date), sum (Betrag) aus Aus Bestellungen Gruppe von user_id, Jahr (order_date);
Nach der Aggregation wird eingesetzt
Wenn Sie Benutzer herausfiltern m?chten, deren "Gesamtmenge mehr als 1000" ist, k?nnen Sie WHERE
verwenden, aber HAVING
:
W?hlen Sie User_id, Summe (Betrag) als Gesamtsumme aus Aus Bestellungen Gruppe von user_id Mit insgesamt> 1000;
WHERE
filtert sich vor dem Gruppieren und HAVING
die Ergebnisse nach der Gruppierung.
Beispiele für praktische Anwendungsszenarien
Szenario 1: Statistik Die Menge der Produkte in jeder Kategorie
W?hlen Sie category_id, count (*) als product_count Aus Produkten Gruppe von category_id;
Szenario 2: Finden Sie die Top 5 Benutzer mit den meisten Bestellungen
W?hlen Sie user_id, count (*) als order_count Aus Bestellungen Gruppe von user_id Bestellen nach order_count desc Grenze 5;
Szenario 3: überprüfen Sie die Verkaufstrends eines jeden Monats
W?hlen Sie DATE_FORMAT (order_date, '%y-%m') als Monat, Summe (Betrag) als Total_Sales Aus Bestellungen Gruppe für Monat Nach Monat bestellen;
Grunds?tzlich ist das. Wenn Sie die Kombination von Aggregatfunktionen und GROUP BY
Beherrschung durchführen, k?nnen Sie die meisten Probleme mit der Datenstatistik l?sen. Obwohl die Syntax nicht kompliziert ist, ist es leicht, einige Details in tats?chlichen Fragen zu ignorieren, wie z. B. Feldauslassungen, Missbrauch von WHERE
usw., und Sie k?nnen nach dem üben ein paar Male kompetent werden.
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Um das Stammkennwort von MySQL zurückzusetzen, befolgen Sie die folgenden Schritte: 1. Stoppen Sie den MySQL -Server, verwenden Sie Sudosystemctlstopmysql oder sudosystemctlStopmysqld. 2. Führen Sie MySQL in--skip-Grant-Tabellen-Modus aus und führen Sie Sudomysqld-Skip-Grant-Tabellen aus &; 3.. Melden Sie sich bei MySQL an und führen Sie den entsprechenden SQL -Befehl aus, um das Passwort gem?? der Version zu ?ndern, z.

Mysqldump ist ein gemeinsames Werkzeug, um logische Sicherungen von MySQL -Datenbanken durchzuführen. Es generiert SQL -Dateien, die Anweisungen erstellen und einfügen, um die Datenbank wieder aufzubauen. 1. Es wird nicht die Originaldatei getroffen, sondern die Datenbankstruktur und den Inhalt in tragbare SQL -Befehle konvertiert. 2. Es ist für kleine Datenbanken oder eine selektive Wiederherstellung geeignet und ist nicht für die schnelle Wiederherstellung von Daten auf TB-Ebene geeignet. 3. Die gemeinsamen Optionen sind-Single-Transaktion, -databasen,-ALLE-DATABASEN, -ROUTINES usw.; 4. Verwenden Sie den Befehl MySQL, um w?hrend der Genesung importieren zu k?nnen, und k?nnen Sie fremde Schlüsselprüfungen ausschalten, um die Geschwindigkeit zu verbessern. 5. Es wird empfohlen, die Sicherung regelm??ig zu testen, die Komprimierung und automatische Einstellung zu verwenden.

Beachten Sie bei der Behandlung von Nullwerten in MySQL: 1. Beim Entwerfen der Tabelle sind die Schlüsselfelder auf Notnull gesetzt, und optionale Felder sind null zugelassen. 2. isnull oder isnotnull muss mit = oder! = Verwendet werden; 3. IFNULL oder Koalesce -Funktionen k?nnen verwendet werden, um die Standardwerte für die Anzeige zu ersetzen. 4. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie Nullwerte direkt verwenden, wenn Sie einfügen oder aktualisieren, und achten Sie auf die Verarbeitungsmethoden für Datenquellen und ORM -Framework. NULL stellt einen unbekannten Wert dar und entspricht keinem Wert, einschlie?lich sich selbst. Seien Sie daher vorsichtig, wenn Sie Tabellen abfragen, z?hlen und anschlie?en, um fehlende Daten oder logische Fehler zu vermeiden. Die rationale Verwendung von Funktionen und Einschr?nkungen kann die durch NULL verursachten St?rungen wirksam verringern.

ToseyconnecttoaremotemysqlServer, UsSesshtunneling, configuremysqlforremoteAccess, setfirewallrules und considerslencryption .First, etablansShtunnelwithSsh-l3307: localhost: 3306user@remote-server-nandconnectviamysql-h127.0.1-p3307.second, editmys

Schalten Sie MySQL langsame Abfrageprotokolle ein und analysieren Sie standhafte Leistungsprobleme. 1. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei oder setzen Sie dynamisch Slow_query_log und long_query_time; 2. Das Protokoll enth?lt wichtige Felder wie query_time, lock_time, rows_examed, um die Effizienz -Engp?sse zu beurteilen. 3. Verwenden Sie Mysqldumpslow- oder Pt-Query-Digest-Tools, um die Protokolle effizient zu analysieren. 4. Optimierungsvorschl?ge umfassen das Hinzufügen von Indizes, das Vermeidung von Auswahl*, das Aufteilungsabfragen usw. Das Hinzufügen eines Index zu user_id kann die Anzahl der gescannten Zeilen erheblich reduzieren und die Effizienz der Abfrage verbessern.

GroupBy wird verwendet, um Daten nach Feld zu gruppieren und Aggregationsvorg?nge durchzuführen und die Ergebnisse nach der Gruppierung zu filtern. Beispielsweise kann die Verwendung von GroupByCustomer_id den Gesamtverbrauchsbetrag jedes Kunden berechnen. Wenn Sie die Verwendung von Kunden mit einem Gesamtverbrauch von mehr als 1.000 herausfinden k?nnen. Die nicht aggregierten Felder nach der Auswahl müssen in GroupBy angezeigt werden und k?nnen mit einem Alias ??oder ursprünglichen Ausdruck bedingt gefiltert werden. Zu den allgemeinen Techniken geh?ren das Z?hlen der Anzahl jeder Gruppe, die Gruppierung mehrerer Felder und das Filtern mit mehreren Bedingungen.

MySQL -Transaktionen und Sperrmechanismen sind der Schlüssel zu gleichzeitiger Steuerung und Leistungsstimmung. 1. Bei der Verwendung von Transaktionen schalten Sie die Transaktionen explizit ein und halten Sie die Transaktionen kurz, um aufgrund langer Transaktionen zu vermeiden. 2. Verriegelungsvorg?nge umfassen gemeinsame Sperren und exklusive Sperren, ausw?hlen ... Forupdate plus X -Sperren, ausw?hlen ... LockinSharemode Plus S -Sperren, Schreibvorg?nge automatisch Sperren, und Indizes sollten verwendet werden, um die Granularit?t der Sperrung zu verringern. 3. Die Isolationsstufe kann standardm??ig wiederholbar lesbar sind, für die meisten Szenarien geeignet, und Modifikationen sollten vorsichtig sein. 4. Die Deadlock -Inspektion kann die Details des neuesten Deadlocks durch den Befehl showengineinnodbstatus analysieren, und die Optimierungsmethoden umfassen einheitliche Ausführungsreihenfolge, erh?hen die Indizes und die Einführung von Warteschlangensystemen.

MySQL Paging wird üblicherweise unter Verwendung von Limit und Offset implementiert, seine Leistung ist jedoch unter gro?em Datenvolumen schlecht. 1. Die Begrenzung steuert die Anzahl jeder Seite, steuert die Startposition und die Syntax ist limitnoffsetm. 2. Leistungsprobleme werden durch überm??ige Aufzeichnungen und Verwerfen von Offset -Scans verursacht, was zu einer geringen Effizienz führt. 3. Die Optimierungsvorschl?ge umfassen die Verwendung von Cursor -Paging, die Indexbeschleunigung und die faule Belastung; V.
