Memohon fungsi dan kumpulan agregat di MySQL
Jul 12, 2025 am 02:19 AMFungsi agregasi digunakan untuk melakukan pengiraan pada satu set nilai dan mengembalikan satu nilai. Yang biasa termasuk Count, Sum, AVG, Max, dan Min; Kumpulan mengikut data kumpulan dengan satu atau lebih lajur dan menggunakan fungsi agregasi kepada setiap kumpulan. Sebagai contoh, kumpulan oleh user_id dikehendaki mengira jumlah jumlah pesanan setiap pengguna; Pilih user_id, jumlah (amaun) dari kumpulan pesanan oleh user_id; Bidang yang tidak diagihkan mesti muncul dalam kumpulan oleh; Bidang berganda boleh digunakan untuk pengelompokan pelbagai syarat; Mempunyai digunakan bukannya di mana selepas kumpulan; Senario aplikasi seperti mengira bilangan produk dikelaskan, pengguna pesanan maksimum, trend jualan bulanan, dan lain -lain. Menguasai ini dapat menyelesaikan masalah statistik data dengan berkesan.
Dalam pertanyaan MySQL, apabila kita perlu mengira dan meringkaskan data, fungsi agregat (seperti COUNT
, SUM
, AVG
, MAX
, MIN
) berguna. Tetapi mempunyai fungsi agregasi sahaja tidak mencukupi. Banyak kali kita perlu mengumpulkannya dengan bidang tertentu sebelum melakukan statistik. Pada masa ini, kita mesti menggunakan GROUP BY
bersempena dengannya.

Apakah fungsi agregat?
Fungsi agregat adalah fungsi yang melakukan pengiraan pada satu set nilai dan mengembalikan satu nilai. Yang biasa termasuk:

-
COUNT()
: kirakan bilangan baris -
SUM()
: jumlah -
AVG()
: Cari nilai purata -
MAX()
danMIN()
: Cari nilai maksimum atau minimum
Sebagai contoh, jika anda ingin mengetahui jumlah semua pesanan dalam jadual pesanan tertentu, anda boleh menggunakan:
Pilih jumlah (jumlah) dari pesanan;
Ini menambah medan amount
keseluruhan jadual dan mengeluarkan jumlah keseluruhan. Tetapi bagaimana jika anda ingin mengetahui jumlah pesanan keseluruhan bagi setiap pengguna? GROUP BY
diperlukan pada masa ini.

Apa yang dilakukan oleh kumpulan?
Fungsi GROUP BY
adalah untuk kumpulan data oleh satu atau lebih lajur, dan kemudian gunakan fungsi agregat untuk setiap kumpulan secara berasingan.
Sebagai contoh, katakan anda mempunyai orders
jadual pesanan pengguna dengan medan user_id
dan amount
. Sekiranya anda ingin mengetahui jumlah pesanan keseluruhan setiap pengguna, anda boleh menulisnya seperti ini:
Pilih user_id, jumlah (amaun) sebagai total_amount Dari pesanan Kumpulan oleh user_id;
Makna pernyataan ini adalah: dikelompokkan oleh user_id
, setiap kumpulan data dilakukan setelah SUM(amount)
operasi, dan akhirnya jumlah jumlah setiap pengguna dikembalikan.
Harus diingat bahawa medan yang tidak diagihkan yang SELECT
secara umumnya perlu muncul selepas GROUP BY
. Jika tidak, kesilapan mungkin berlaku atau keputusan mungkin tidak dapat diramalkan, terutamanya jika mod SQL ONLY_FULL_GROUP_BY
diaktifkan.
Salah faham dan langkah berjaga -jaga yang biasa
Jangan ketinggalan kumpulan
Ramai pemula membuat kesilapan ini:
Pilih user_id, jumlah (jumlah) Dari perintah;
Kenyataan ini akan melaporkan ralat dalam beberapa sistem pangkalan data kerana user_id
tidak diagregatkan dan tidak muncul dalam GROUP BY
klausa.
Kumpulan dengan pelbagai bidang
Sekiranya anda ingin mengira mengikut pengguna dan pesanan tahun, anda boleh menulis ini:
Pilih user_id, tahun (order_date), jumlah (jumlah) Dari pesanan Kumpulan oleh user_id, tahun (order_date);
Mempunyai digunakan selepas pengagregatan
Jika anda ingin menyaring pengguna yang "jumlah keseluruhannya lebih besar daripada 1000", anda tidak boleh menggunakan WHERE
, tetapi HAVING
:
Pilih user_id, jumlah (amaun) sebagai jumlah Dari pesanan Kumpulan oleh user_id Mempunyai total> 1000;
WHERE
penapis baris sebelum berkumpul, HAVING
menapis keputusan selepas kumpulan.
Contoh senario aplikasi praktikal
Senario 1: Statistik Kuantiti produk di bawah setiap kategori
Pilih kategori_id, kiraan (*) sebagai produk_count Dari produk Kumpulan oleh kategori_id;
Senario 2: Cari 5 pengguna teratas dengan pesanan yang paling banyak
Pilih user_id, hitung (*) sebagai order_count Dari pesanan Kumpulan oleh user_id Pesanan oleh order_count desc Had 5;
Senario 3: Periksa trend jualan setiap bulan
Pilih date_format (order_date, '%y-%m') sebagai bulan, jumlah (amaun) sebagai total_sales Dari pesanan Kumpulan mengikut bulan Pesanan mengikut bulan;
Pada dasarnya itu sahaja. Menguasai gabungan fungsi agregat dan GROUP BY
dapat membantu anda menyelesaikan masalah statistik data yang paling banyak. Walaupun sintaks tidak rumit, mudah untuk mengabaikan beberapa butiran dalam pertanyaan sebenar, seperti ketinggalan lapangan, penyalahgunaan WHERE
, dan lain -lain, dan anda boleh menjadi mahir selepas berlatih beberapa kali.
Atas ialah kandungan terperinci Memohon fungsi dan kumpulan agregat di MySQL. 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)

Topik panas

TosecurelyConnecttoaremotemysqlserver, usesshtunneling, configuremysqlforremoteaccess, setfirewallrules, andconsidersslencryption .First, DesiglishansshtunnelWithSSH-L3307: localhost: 3306user@remote-server-nandconnectviamysql-h127.0.0.1-p3307.second, editmys

Untuk menetapkan semula kata laluan root MySQL, sila ikuti langkah -langkah berikut: 1. Hentikan pelayan MySQL, gunakan sudosystemctlstopmysql atau sudosystemctlstopmysqld; 2. Mulakan MySQL In-Skip-Grant-Tables Mode, laksanakan sudomysqld-skip-gergaji meja &; 3. Log masuk ke MySQL dan laksanakan perintah SQL yang sepadan untuk mengubah suai kata laluan mengikut versi, seperti flushprivileges; alteruser'root '@' localhost'identifiedby'your_new

MySQLDUMP adalah alat yang biasa untuk melakukan sandaran logik pangkalan data MySQL. Ia menjana fail SQL yang mengandungi penyataan CREATE dan INSERT untuk membina semula pangkalan data. 1. Ia tidak menyandarkan fail asal, tetapi menukarkan struktur dan kandungan pangkalan data ke dalam arahan SQL mudah alih; 2. Ia sesuai untuk pangkalan data kecil atau pemulihan selektif, dan tidak sesuai untuk pemulihan data tahap TB yang cepat; 3. Pilihan biasa termasuk--single-transaksi,-databases,-semua data,-routin, dan sebagainya; 4. Gunakan perintah MySQL untuk mengimport semasa pemulihan, dan boleh mematikan cek utama asing untuk meningkatkan kelajuan; 5. Adalah disyorkan untuk menguji sandaran secara teratur, menggunakan mampatan, dan pelarasan automatik.

Apabila mengendalikan nilai null dalam MySQL, sila ambil perhatian: 1. Apabila mereka bentuk jadual, medan utama ditetapkan kepada notnull, dan bidang pilihan dibenarkan NULL; 2. Isnull atau Isnotnull mesti digunakan dengan = atau! =; 3. Fungsi Ifnull atau Coalesce boleh digunakan untuk menggantikan nilai lalai paparan; 4. Berhati -hati apabila menggunakan nilai null secara langsung apabila memasukkan atau mengemas kini, dan perhatikan sumber data dan kaedah pemprosesan rangka kerja ORM. Null mewakili nilai yang tidak diketahui dan tidak sama dengan nilai, termasuk dirinya sendiri. Oleh itu, berhati -hati apabila menanyakan, menghitung, dan menghubungkan jadual untuk mengelakkan data yang hilang atau kesilapan logik. Penggunaan fungsi dan kekangan yang rasional dapat mengurangkan gangguan yang disebabkan oleh null.

Hidupkan log pertanyaan perlahan MySQL dan menganalisis isu prestasi lokasi. 1. Edit fail konfigurasi atau ditetapkan secara dinamik SLOW_QUERY_LOG dan LONG_QUERY_TIME; 2. Log mengandungi medan utama seperti query_time, lock_time, rows_examined untuk membantu menilai kesesakan kecekapan; 3. Gunakan alat mysqldumpslow atau pt-query-digest untuk menganalisis log dengan cekap; 4. Cadangan pengoptimuman termasuk menambah indeks, mengelakkan pilih*, memisahkan pertanyaan kompleks, dan lain -lain. Sebagai contoh, menambah indeks ke user_id dapat mengurangkan jumlah baris yang diimbas dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.

GroupBy digunakan untuk mengumpulkan data mengikut bidang dan melakukan operasi agregasi, dan mempunyai digunakan untuk menapis hasil selepas pengelompokan. Sebagai contoh, menggunakan GroupByCustomer_ID boleh mengira jumlah jumlah penggunaan setiap pelanggan; Menggunakan mempunyai dapat menyaring pelanggan dengan jumlah penggunaan lebih dari 1,000. Bidang yang tidak diagihkan selepas PILIH mesti muncul di GroupBy, dan mempunyai boleh ditapis secara kondusif menggunakan alias atau ungkapan asal. Teknik biasa termasuk mengira bilangan setiap kumpulan, mengumpulkan pelbagai bidang, dan penapisan dengan pelbagai syarat.

Transaksi MySQL dan mekanisme kunci adalah kunci kepada kawalan serentak dan penalaan prestasi. 1. Apabila menggunakan urus niaga, pastikan anda menghidupkan dan mengekalkan urus niaga untuk mengelakkan pekerjaan sumber dan kembung undo dari transaksi yang panjang; 2. Mengunci operasi termasuk kunci yang dikongsi dan kunci eksklusif, pilih ... forupdate plus x locks, pilih ... lockinsharemode plus s, tulis operasi secara automatik kunci, dan indeks harus digunakan untuk mengurangkan granularity kunci; 3. Tahap pengasingan dapat dibaca secara lalai, sesuai untuk kebanyakan senario, dan pengubahsuaian harus berhati -hati; 4. Pemeriksaan Deadlock boleh menganalisis butiran kebuntuan terkini melalui perintah showengineinnodbstatus, dan kaedah pengoptimuman termasuk perintah pelaksanaan bersatu, meningkatkan indeks, dan memperkenalkan sistem giliran.

Paging MySQL biasanya dilaksanakan menggunakan had dan mengimbangi, tetapi prestasinya kurang baik di bawah jumlah data yang besar. 1. Had mengawal bilangan setiap halaman, mengimbangi mengawal kedudukan permulaan, dan sintaks adalah LimitnOffsetm; 2. Masalah prestasi disebabkan oleh rekod yang berlebihan dan membuang imbasan mengimbangi, mengakibatkan kecekapan yang rendah; 3. Cadangan pengoptimuman termasuk menggunakan paging kursor, pecutan indeks, dan pemuatan malas; 4. Paging kursor menempatkan titik permulaan halaman seterusnya melalui nilai unik rekod terakhir halaman sebelumnya, mengelakkan offset, yang sesuai untuk operasi "halaman seterusnya", dan tidak sesuai untuk melompat rawak.
