


Comment utiliser les fonctions Group By Clause et Aggregate dans MySQL?
Le groupe par clause groupne les lignes avec les mêmes valeurs dans des colonnes spécifiées, permettant une résumé de données avec des fonctions agrégées. 2. 3. Plusieurs colonnes peuvent être regroupées en les énumérant dans la clause Group By, permettant une segmentation de données plus détaillée, telle que le regroupement par région et par produit. 4. Les groupes de clause ayant des groupes après l'agrégation, contrairement à l'emplacement, qui filtre les lignes avant le regroupement, ce qui rend les conditions appropriées sur les résultats agrégés comme le nombre (*)> 5. 5. Les meilleures pratiques incluent la sélection uniquement des résultats groupés ou agrégés, en utilisant des alias pour être clarté, en appliquant une commande précise et significative et en gérant les valeurs nuls, car elles sont regroupées, en train de faire en sorte que des résultats précis et significatifs et de la gestion des valeurs nul soigneusement.
La clause GROUP BY
dans MySQL est utilisée pour regrouper les lignes qui ont les mêmes valeurs dans des colonnes spécifiées, souvent en combinaison avec des fonctions agrégées comme COUNT()
, SUM()
, AVG()
, MAX()
et MIN()
. Il est essentiel de résumer et d'analyser les données.

Voici comment utiliser efficacement les fonctions GROUP BY
et agrégées:
1. Groupe de base par syntaxe
Sélectionnez Column_name, AGLAGATE_FUNCTION (autre_Column) De Table_Name Groupe par Column_name;
Par exemple, si vous avez un tableau de vente et que vous souhaitez compter le nombre de ventes par produit:

Sélectionnez le produit, comptez (*) comme vente_count Des ventes Groupe par produit;
Cela regroupe toutes les lignes par product
et compte combien de ventes ont eu lieu pour chacune.
2. Fonctions agrégées communes
Ces fonctions fonctionnent sur des groupes de lignes et renvoient une seule valeur par groupe:

-
COUNT()
- compte le nombre de lignes -
SUM()
- additionne des valeurs -
AVG()
- calcule la moyenne -
MAX()
- trouve une valeur maximale -
MIN()
- trouve une valeur minimale
Exemple: obtenir des revenus totaux par produit
Sélectionnez le produit, somme (prix) comme total_revenue Des ventes Groupe par produit;
Exemple: Obtenez le prix moyen par catégorie
Sélectionnez la catégorie, avg (prix) comme avg_price Des produits Groupe par catégorie;
3. Groupement par plusieurs colonnes
Vous pouvez vous regrouper par plus d'une colonne pour créer des groupes plus fins.
Sélectionnez la région, le produit, la somme (Sales_amount) comme Total_sales Des ventes Groupe par région, produit;
Cela donne des ventes totales pour chaque produit dans chaque région.
4. Filtrage des groupes avec
Vous ne pouvez pas utiliser WHERE
filtrer sur les résultats agrégés. Au lieu de cela, utilisez la clause HAVING
.
Exemple: ne montre que des produits avec plus de 5 ventes
Sélectionnez le produit, comptez (*) comme vente_count Des ventes Groupe par produit Avoir le compte (*)> 5;
HAVING
des groupes filtres après l'agrégation, tandis que WHERE
filtre les lignes avant le regroupement.
? Exemple de différence:
- Cela filtre avant le regroupement (ne comprend que «l'électronique») Sélectionnez la catégorie, AVG (prix) Des produits Où catégorie = 'électronique' Groupe par catégorie; - Cela filtre après le regroupement (ne montre que des catégories avec AVG> 100) Sélectionnez la catégorie, avg (prix) comme avg_price Des produits Groupe par catégorie Ayant avg_price> 100;
5. Conseils et meilleures pratiques
- Incluez toujours les colonnes groupées dans la clause
SELECT
(sauf lors de l'utilisation d'agrégats). - Utilisez des alias significatifs (
AS total
,AS count
) pour plus de clarté. - Combinez
ORDER BY
pour trier les résultats groupés:Sélectionnez le produit, somme (ventes) comme total Des ventes Groupe par produit Ordre par desc total;
- Soyez prudent avec les valeurs
NULL
- elles sont regroupées.
Fondamentalement, GROUP BY
à tour de temps les données brutes en idées en les organisant en catégories et en résumant avec des fonctions agrégées. Une fois que vous l'avez assorti avec HAVING
et un filtrage approprié, vous pouvez répondre à des questions analytiques complexes directement dans MySQL.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Lorsque vous traitez avec de grandes tables, les performances MySQL et la maintenabilité sont confrontées à des défis, et il est nécessaire de commencer à partir de la conception structurelle, de l'optimisation des index, de la stratégie de sous-table de tableau, etc. 1. Concevoir raisonnablement les clés et les index primaires: il est recommandé d'utiliser des entiers auto-incrémentés comme clés principales pour réduire les scintillement de pages; Utiliser les index de superposition pour améliorer l'efficacité de la requête; Analyser régulièrement les journaux de requête lents et supprimer les index non valides. 2. Utilisation rationnelle des tables de partition: partition en fonction de la plage de temps et d'autres stratégies pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance, mais l'attention devrait être accordée aux problèmes de partitionnement et de coupe. 3. Envisagez de lire et d'écrire la séparation et la séparation des bibliothèques: la séparation de lecture et d'écriture atténue la pression sur la bibliothèque principale. La séparation de la bibliothèque et la séparation des tableaux conviennent aux scénarios avec une grande quantité de données. Il est recommandé d'utiliser des middleware et d'évaluer les problèmes de requête des transactions et des magasins croisés. La planification précoce et l'optimisation continue sont la clé.

MySQL prend en charge les contraintes de contrôle pour forcer l'intégrité du domaine, efficace à partir de la version 8.0.16; 1. Ajoutez des contraintes lors de la création d'un tableau: utilisez crééTable pour définir les conditions de contrôle, telles que l'âge ≥ 18, salaire> 0, valeurs limites du département; 2. Modifiez le tableau pour ajouter des contraintes: utilisez alterTableAddConstraint pour limiter les valeurs de champ, telles que le nom non vide; 3. Utiliser des conditions complexes: Prise en charge la logique et les expressions multi-colonnes, telles que la date de fin ≥ Date et l'état d'achèvement doivent avoir une date de fin; 4. Supprimer les contraintes: utilisez alterTabledRopConstraint pour spécifier le nom à supprimer; 5. Remarques: MySQL8.0.16, Innodb ou Myisam doit être cité

Vérifiez si le service MySQL est en cours d'exécution, utilisez SudosystemctlStatusMysQL pour confirmer et démarrer; 2. Assurez-vous que Bind-Address est défini sur 0,0.0.0 pour permettre les connexions distantes et redémarrer le service; 3. Vérifiez si le port 3306 est ouvert, vérifiez et configurez les règles de pare-feu pour permettre le port; 4. Pour l'erreur "AccessEnedy", vous devez vérifier le nom d'utilisateur, le mot de passe et le nom d'hôte, puis vous connecter à MySQL et interroger la table MySQL.User pour confirmer les autorisations. Si nécessaire, créez ou mettez à jour l'utilisateur et autorisez-le, comme l'utilisation de «votre_user» @ «%»; 5. Si l'authentification est perdue à cause de Caching_Sha2_Password

Les méthodes de base pour réaliser le suivi des liens sanguins de données MySQL incluent: 1. Utilisez le binlog pour enregistrer la source de changement de données, activer et analyser le binlog et tracer des actions commerciales spécifiques en combinaison avec le contexte de la couche d'application; 2. Injecter les liens de sang dans le processus ETL et enregistrer la relation de mappage entre la source et la cible lors de la synchronisation de l'outil; 3. Ajouter des commentaires et des balises de métadonnées aux données, expliquez la source de champ lors de la construction du tableau et connectez-vous au système de gestion des métadonnées pour former une carte visuelle; 4. Faites attention à la cohérence de la clé primaire, évitez une dépendance excessive à l'égard de l'analyse SQL, des changements de modèle de données de contrôle de version et vérifiez régulièrement les données de liens sanguins pour assurer le suivi précis et fiable des liens de sang.

DeleterMovesspecificorAllRows, KeepSableStructure, permet de faire des effectifs et de surgurer de manière

Useamany-to-gyrelateeshipswithajunctiontabletolinkitemsandtagsviathreetables: éléments, tags, anditem_tags.2.whenaddingtags, checkforexistingtagsinthetagstable, insertifnecessary, thencreatemappingsinitem_tagsusingtransactionsforcencence..

L'utilisation de MySQLDump est le moyen le plus courant et le plus efficace de sauvegarder les bases de données MySQL. Il peut générer des scripts SQL contenant la structure et les données de la table. 1. La syntaxe de base est: mysqldump-u [nom d'utilisateur] -p [nom de base de données]> backup_file.sql. Après l'exécution, entrez le mot de passe pour générer un fichier de sauvegarde. 2. Sauvegardez plusieurs bases de données avec - Databases Databases: MySQLDump-Uroot-P --Databasesdb1db2> multiple_dbs_backup.sql. 3. Sauvegarder toutes les bases de données avec - toutes les données: MySqlDump-Uroot-P

CheckCompatibilitéwithos, Applications et Features; 2.BackupallData, Configs, andlogs; 3.ChooseupgradeMethod (PackageManager, MySQLinstaller, Ormanual); 4.Runpost-upgradeCkEckSandtests; 5.ResolvessueslikEuthenticationpluginsordepreatedOptions.
