


Bagaimana anda mengumpulkan data menggunakan Kumpulan mengikut klausa?
Mar 19, 2025 pm 01:25 PMBagaimana anda mengumpulkan data menggunakan Kumpulan dengan klausa?
Kumpulan oleh klausa dalam SQL digunakan untuk mengumpulkan baris yang mempunyai nilai yang sama dalam lajur yang ditentukan ke dalam baris ringkasan. Ia biasanya digunakan dengan fungsi agregat (seperti Count, Max, Min, Sum, AVG) untuk melakukan pengiraan pada setiap kumpulan data. Berikut adalah cara anda boleh menggunakan Kumpulan dengan klausa:
-
Sintaks Asas : Sintaks asas kumpulan dengan pertanyaan adalah:
<code class="sql">SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table_name GROUP BY column1;</code>
Dalam contoh ini,
column1
digunakan untuk mengumpulkan data, danaggregate_function(column2)
digunakan untuk setiap kumpulan. -
Contoh : Katakan anda mempunyai jadual yang dipanggil
sales
denganregion
lajur danamount
. Anda ingin mencari jumlah jualan bagi setiap rantau. Pertanyaannya adalah:<code class="sql">SELECT region, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY region;</code>
Pertanyaan ini kumpulan data oleh lajur
region
dan mengira jumlahamount
bagi setiap kumpulan. -
Lajur Pelbagai : Anda boleh berkumpul dengan pelbagai lajur dengan menyenaraikannya dalam Kumpulan mengikut klausa, dipisahkan oleh koma. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, product, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY region, product;</code>
Pertanyaan ini akan mengumpulkan data oleh kedua -dua
region
danproduct
, dan mengira jumlahamount
untuk setiap kombinasi unikregion
danproduct
.
Apakah fungsi biasa yang digunakan dengan kumpulan untuk mengagregatkan data?
Apabila menggunakan Klausa Kumpulan, beberapa fungsi agregat biasa digunakan untuk melakukan pengiraan pada data yang dikelompokkan. Fungsi ini termasuk:
-
Kiraan () : Mengira bilangan baris dalam setiap kumpulan. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, COUNT(*) as number_of_sales FROM sales GROUP BY region;</code>
-
SUM () : Mengira jumlah lajur angka dalam setiap kumpulan. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY region;</code>
-
Avg () : Mengira purata lajur angka dalam setiap kumpulan. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, AVG(amount) as average_sale FROM sales GROUP BY region;</code>
-
Max () : Cari nilai maksimum lajur dalam setiap kumpulan. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, MAX(amount) as max_sale FROM sales GROUP BY region;</code>
-
Min () : Cari nilai minimum lajur dalam setiap kumpulan. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, MIN(amount) as min_sale FROM sales GROUP BY region;</code>
Fungsi -fungsi ini membolehkan anda meringkaskan data dalam pelbagai cara, memberikan gambaran mengenai data yang dikumpulkan.
Bagaimanakah kumpulan boleh digabungkan dengan perlu menapis hasil yang dikelompokkan?
Klausa yang mempunyai digunakan bersempena dengan kumpulan dengan klausa untuk menapis hasil yang dikelompokkan berdasarkan keadaan. Tidak seperti klausa WHERE, yang menapis baris sebelum kumpulan, kumpulan penapis klausa selepas mereka telah diwujudkan. Inilah cara anda boleh menggunakannya bersama:
-
Sintaks Asas : Sintaks kumpulan gabungan pertanyaan oleh dan mempunyai:
<code class="sql">SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table_name GROUP BY column1 HAVING condition;</code>
-
Contoh : Katakan anda ingin mencari kawasan dengan jumlah jualan lebih daripada $ 10,000 dari jadual
sales
. Pertanyaannya adalah:<code class="sql">SELECT region, SUM(amount) as total_sales FROM sales GROUP BY region HAVING SUM(amount) > 10000;</code>
Pertanyaan ini pertama kumpulan data mengikut
region
, mengira jumlah jualan untuk setiap rantau, dan kemudian menapis hasilnya untuk memasukkan hanya kawasan -kawasan di mana jumlah jualan melebihi $ 10,000. -
Menggabungkan dengan mana : Anda juga boleh menggunakan di mana untuk menapis baris sebelum berkumpul dan perlu menapis kumpulan. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, SUM(amount) as total_sales FROM sales WHERE amount > 0 GROUP BY region HAVING SUM(amount) > 10000;</code>
Dalam pertanyaan ini, klausa WHERE pertama menapis mana -mana baris dengan jumlah negatif atau sifar, data kemudian dikelompokkan oleh
region
, dan klausa yang menapis kumpulan berdasarkan jumlah jualan.
Apakah perangkap yang berpotensi untuk dielakkan apabila menggunakan kumpulan oleh pertanyaan SQL?
Apabila menggunakan Kumpulan dengan klausa dalam pertanyaan SQL, terdapat beberapa perangkap yang berpotensi untuk dielakkan:
-
Rujukan lajur yang salah : Dalam pertanyaan dengan kumpulan oleh, mana -mana lajur dalam senarai pilih yang bukan fungsi agregat mesti dimasukkan ke dalam Kumpulan mengikut klausa. Melupakan untuk memasukkan lajur yang tidak diagihkan dalam kumpulan oleh klausa boleh mengakibatkan kesilapan atau keputusan yang tidak dijangka. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, product, SUM(amount) -- This will cause an error if 'product' is not included in GROUP BY FROM sales GROUP BY region;</code>
Versi yang betul ialah:
<code class="sql">SELECT region, product, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region, product;</code>
-
Pencampuran lajur agregat dan bukan agregat : Pencampuran lajur agregat dan bukan agregat dalam senarai pilih tanpa pengelompokan yang betul boleh membawa kepada hasil yang tidak dijangka. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, SUM(amount), amount -- This will cause an error because 'amount' is not aggregated FROM sales GROUP BY region;</code>
Untuk membetulkannya, anda perlu sama ada kumpulan dengan
amount
atau menggunakan fungsi agregat di atasnya. -
Menggunakan mempunyai tanpa kumpulan oleh : klausa yang mempunyai dimaksudkan untuk digunakan dengan kumpulan oleh. Menggunakan tanpa kumpulan oleh akan mengakibatkan kesilapan dalam banyak pangkalan data SQL. Contohnya:
<code class="sql">SELECT region, SUM(amount) FROM sales HAVING SUM(amount) > 10000; -- This will cause an error because GROUP BY is missing</code>
Versi yang betul ialah:
<code class="sql">SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region HAVING SUM(amount) > 10000;</code>
- Isu -isu prestasi dengan dataset yang besar : Kumpulan dengan operasi boleh dikira secara mahal, terutamanya dengan dataset yang besar. Pertanyaan yang tidak dioptimumkan boleh menyebabkan isu prestasi. Untuk mengurangkan ini, pertimbangkan untuk menggunakan pengindeksan yang sesuai dan mengelakkan lajur yang tidak perlu dalam kumpulan dengan klausa.
- Perintah Operasi : Ingatlah bahawa perintah operasi di SQL adalah di mana, kumpulan oleh, mempunyai, dan kemudian pilih. Salah faham pesanan ini boleh menyebabkan keputusan yang salah. Sebagai contoh, klausa WHERE menapis baris sebelum kumpulan, sambil mempunyai kumpulan penapis selepas kumpulan.
Dengan menyedari perangkap -perangkap ini, anda boleh menulis kumpulan yang lebih berkesan dan cekap oleh pertanyaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana anda mengumpulkan data menggunakan Kumpulan mengikut klausa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara yang paling langsung untuk menyambung ke pangkalan data MySQL adalah menggunakan klien baris arahan. Mula -mula masukkan nama pengguna MySQL -U dan masukkan kata laluan dengan betul untuk memasukkan antara muka interaktif; Jika anda menyambung ke pangkalan data jauh, anda perlu menambah parameter -H untuk menentukan alamat host. Kedua, anda boleh beralih ke pangkalan data tertentu atau melaksanakan fail SQL semasa log masuk, seperti nama pangkalan data MySQL-U username-P atau nama pangkalan data MySQL-U USERNAME-P

Peraturan Peraturan dan Penyortiran Isu-isu adalah perkara biasa apabila penghijrahan silang platform atau pembangunan berbilang orang, mengakibatkan kod yang tidak konsisten atau pertanyaan yang tidak konsisten. Terdapat tiga penyelesaian teras: pertama, periksa dan menyatukan set aksara pangkalan data, jadual, dan medan ke UTF8MB4, melihat melalui showcreatedatabase/jadual, dan mengubahnya dengan pernyataan alter; kedua, tentukan set aksara UTF8MB4 apabila pelanggan menghubungkan, dan tetapkannya dalam parameter sambungan atau laksanakan setnames; Ketiga, pilih peraturan penyortiran yang munasabah, dan cadangkan menggunakan UTF8MB4_UNICODE_CI untuk memastikan ketepatan perbandingan dan penyortiran, dan tentukan atau mengubahnya melalui Alter ketika membina perpustakaan dan jadual.

MySQL menyokong pemprosesan transaksi, dan menggunakan enjin penyimpanan InnoDB untuk memastikan konsistensi dan integriti data. 1. Urus niaga adalah satu set operasi SQL, sama ada semua berjaya atau semua gagal melancarkan kembali; 2. Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan kegigihan; 3. Kenyataan yang mengawal urus niaga secara manual adalah permulaan, komitmen dan pengembalian; 4. Empat tahap pengasingan termasuk Read Not Committe, Read Dihantar, Baca Berulang dan Serialization; 5. Gunakan urus niaga dengan betul untuk mengelakkan operasi jangka panjang, matikan komitmen automatik, dan mengendalikan kunci dan pengecualian yang munasabah. Melalui mekanisme ini, MySQL dapat mencapai kebolehpercayaan yang tinggi dan kawalan serentak.

Penetapan set aksara dan peraturan pengumpulan di MySQL adalah penting, mempengaruhi penyimpanan data, kecekapan pertanyaan dan konsistensi. Pertama, set watak menentukan pelbagai watak yang boleh disimpan, seperti UTF8MB4 menyokong Cina dan emojis; Peraturan penyortiran mengawal kaedah perbandingan watak, seperti UTF8MB4_UNICODE_CI adalah sensitif kes, dan UTF8MB4_BIN adalah perbandingan binari. Kedua, set aksara boleh ditetapkan pada pelbagai peringkat pelayan, pangkalan data, jadual, dan lajur. Adalah disyorkan untuk menggunakan UTF8MB4 dan UTF8MB4_UNICODE_CI dengan cara bersatu untuk mengelakkan konflik. Selain itu, masalah kod garbled sering disebabkan oleh set aksara sambungan, penyimpanan atau terminal program yang tidak konsisten, dan perlu diperiksa lapisan dengan lapisan dan ditetapkan secara seragam. Di samping itu, set watak harus ditentukan semasa mengeksport dan mengimport untuk mencegah kesilapan penukaran

CTE adalah ciri yang diperkenalkan oleh MySQL8.0 untuk meningkatkan kebolehbacaan dan penyelenggaraan pertanyaan kompleks. 1. CTE adalah set hasil sementara, yang hanya sah dalam pertanyaan semasa, mempunyai struktur yang jelas, dan menyokong rujukan pendua; 2. Berbanding dengan subqueries, CTE lebih mudah dibaca, boleh diguna semula dan menyokong rekursi; 3. Rekursif CTE boleh memproses data hierarki, seperti struktur organisasi, yang perlu memasukkan pertanyaan awal dan bahagian rekursi; 4. Penggunaan cadangan termasuk mengelakkan penyalahgunaan, penamaan spesifikasi, memberi perhatian kepada kaedah prestasi dan debugging.

Pengoptimuman prestasi pertanyaan MySQL perlu bermula dari titik teras, termasuk penggunaan indeks rasional, pengoptimuman penyata SQL, reka bentuk struktur meja dan strategi pembahagian, dan penggunaan alat cache dan pemantauan. 1. Gunakan indeks dengan munasabah: Buat indeks pada medan pertanyaan yang biasa digunakan, elakkan pengimbasan jadual penuh, perhatikan urutan indeks gabungan, jangan tambah indeks dalam medan terpilih yang rendah, dan elakkan indeks berlebihan. 2. Mengoptimumkan pertanyaan SQL: Elakkan pilih*, jangan gunakan fungsi di mana, mengurangkan bersarang subquery, dan mengoptimumkan kaedah pertanyaan paging. 3. Reka Bentuk dan Pembahagian Struktur Jadual: Pilih paradigma atau anti-paradigma mengikut senario membaca dan menulis, pilih jenis medan yang sesuai, data bersih secara teratur, dan pertimbangkan jadual mendatar untuk membahagikan jadual atau partition mengikut masa. 4. Menggunakan cache dan pemantauan: Gunakan cache redis untuk mengurangkan tekanan pangkalan data dan membolehkan pertanyaan perlahan

Untuk merancang penyelesaian sandaran MySQL yang boleh dipercayai, 1. 2. Mengamalkan strategi sandaran hibrid, menggabungkan sandaran logik (seperti mysqldump), sandaran fizikal (seperti perconaxtrabackup) dan log binari (binlog), untuk mencapai pemulihan pesat dan kehilangan data minimum; 3. Uji proses pemulihan secara teratur untuk memastikan keberkesanan sandaran dan akrab dengan operasi pemulihan; 4. Perhatikan keselamatan penyimpanan, termasuk penyimpanan luar tapak, perlindungan penyulitan, dasar pengekalan versi dan pemantauan tugas sandaran.

Tooptimizecomplexjoinoperationsinmysql, ikutifourkeysteps: 1) memastikanproperindexingonbothsidesofjoincolumns, terutamanya kompositpositeindexformulti-columnjoinsandavoidinglargevarcharindexes;
