SQLの集計関数とは何ですか?
SQLの集約関数は、複数行のデータから単一の概要値を計算するために使用されます。一般的な関数には、sum()summing、avg()平均値、count()count、max()の最大値の検出、min()が最小値を見つけます。これらの関数は、グループ化されたデータをカウントするためにグループと併せて多くの場合使用されます。たとえば、sum(units_sold)を使用すると、販売量の総量を取得でき、製品ごとにグループを追加することができます。 count()はすべてのレコードをカウントでき、count(sale_date)は空の値を無視します。使用する場合の注意:count()を除き、null値は通常無視されます。複数の関数の混合使用は、予期しない結果を生成する可能性があります。グループ化されたデータをフィルタリングするために使用する場所の代わりにあります。それらをマスターすることは、レポートを生成し、傾向を分析するのに役立ちます。
SQLの集計関数は、複数行のデータを単一の値に要約または計算するのに役立つツールです。データセットから平均、合計、最大値/最小値などを見つけたいときに一般的に使用されます。

集計関数は正確に何をしますか?
彼らは一連の値(テーブルの列のように)を取得し、結果として1つの値を返します。これにより、レポートと分析に非常に役立ちます。
最も一般的な集合機能の一部は次のとおりです。

-
SUM()
- すべての値を追加します -
AVG()
- 平均を計算します -
COUNT()
- あなたの状態に一致する行の数をカウントします -
MAX()
- 最大の値を見つけます -
MIN()
- 最小値を見つけます
これらの関数は、 GROUP BY
にグループと組み合わせると最適に機能します。これにより、関数を適用する前に行をグループ化できます。
それらは実際のクエリでどのように使用されていますか?
Columns product_id
、 units_sold
、およびsale_date
備えたsales
と呼ばれるテーブルがあるとしましょう。すべての製品で販売されているユニットの総数を知りたいと思うかもしれません。

あなたは書くことができます:
Sum(units_sold)をtotal_units_soldとして選択します 販売から;
これにより、販売されたすべてのユニットを表す単一の番号が得られます。
製品ごとに分解したい場合は、 GROUP BY
使用します。
Total_per_productとしてproduct_id、sum(units_sold)を選択します 販売から Group by Product_id;
これで、各製品の概要を個別に取得します。
別の一般的なケースは、販売エントリの数を数えることです。
total_salesとしてcount(*)を選択します 販売から;
または、特定の列で非ヌル値のみをカウントする場合の場合:
sales_with_dateとしてcount(sale_date)を選択します 販売から;
いつそれぞれを使用する必要がありますか?
それはあなたがどのような洞察を求めているかに依存します。
- 総収益や在庫レベルなど、数値値を合計するときに
SUM()
を使用します。 - 平均注文サイズや平均テストスコアなど、平均を探しているときは
AVG()
を使用します。 -
COUNT()
を使用して、ユーザーのアクティビティまたはエラーログの追跡に役立つレコードの数を確認してください。 -
MAX()
またはMIN()
を使用して、最高のスコアや早期ログイン時間など、極端を見つけます。
注意すべきことの1つ:これらの関数は、 COUNT(*)
を除き、デフォルトでNULL
値を無視します。したがって、 COUNT(column_name)
を使用している場合、その列がnullの行がカウントされません。
留意すべきいくつかのヒント
GROUP BY
を使用するときは、常に正しくグループ化していることを確認してください。間違った列でそれを忘れたり、グループ化したりすると、結果は誤解を招く可能性があります。- 複数の骨材関数を1つのクエリで混合することに注意してください。適切に構成されていないと、予期しない結果が得られる場合があります。
- グループ
HAVING
されたデータを使用するときに(WHERE
はなく)使用して、集約関数とフィルタリングを組み合わせることができます。
例えば:
Product_id、sum(units_sold)を選択します 販売から Group by Product_id sum(units_sold)> 100;
そうすれば、100ユニットを超える製品のみが表示されます。
ほとんどの人は、レポートを生成したり、データの傾向を理解したりする必要があるときに、集計関数の使用を開始します。あなたが彼らに慣れると、彼らは第二の性質になります。必要に応じてGROUP BY
とペアリングすることを忘れないでください。カウントまたは合計を正確に再確認してください。注意を払っていない場合は、合計を簡単に混ぜることができます。
以上がSQLの集計関数とは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT()を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute()またはexecuteMany()を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall()などを使用して結果を得る。 6。COMMING()は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

2つの日付の違いを計算するには、データベースタイプに従って対応する関数を選択する必要があります。1。datediff()を使用してMySQLの日差を計算するか、TimestampDiff()の時間と分などのユニットを指定します。 2。SQLServerでdatediff(date_part、start_date、end_date)を使用し、ユニットを指定します。 3. PostgreSQLの直接減算を使用して日差を取得するか、抽出物(Dayfromage(...))を使用してより正確な間隔を取得します。 4。Julianday()関数を使用して、SQLiteの日差を差し引く。日付の注文に常に注意を払ってください

キューブは、分析に適したすべての寸法の組み合わせの集約を生成するために使用されます。ロールアップは、階層的な関係を持つデータに適した階層レベルで徐々に要約されています。キューブは、地域、製品、四半期に応じて合計8つの組み合わせを生成し、ロールアップは年、月、日、その他のレベルの概要を生成します。キューブは、すべての次元の結果を表示するのに適しています。ロールアップは階層を表示するのに適しています。 Cubeは結果セットを爆発させる可能性があり、ロールアップはフィールドの順序に依存する可能性があることに注意してください。概要行はグループ()関数を介して識別でき、合計行はCoalesceで名前が付けられて読みやすくなります。

SQLでのOrderbyのパフォーマンスを最適化するには、最初にその実行メカニズムを理解し、インデックスとクエリ構造を合理的に使用する必要があります。ソートフィールドにインデックスがない場合、データベースは「Filesort」をトリガーし、多くのリソースを消費します。したがって、大きなテーブルの直接の並べ替えは避け、ソートされたデータの量を条件を通じて削減する必要があります。第二に、フィールドをソートするための一致するインデックスを確立することで、MySQL 8.0で逆方向のインデックスを作成して効率を向上させるなど、クエリを大幅に高速化できます。さらに、インデックスベースのカーソルページング(場所> 12345など)でディープページング(Limit1000、10など)を使用して、無効なスキャンをスキップする必要があります。最後に、キャッシュ、非同期集約、その他の手段を組み合わせることで、大規模なデータセットシナリオでソートパフォーマンスをさらに最適化することもできます。

SQLの集約関数は、複数行のデータから単一の概要値を計算するために使用されます。一般的な関数には、sum()summing、avg()平均値、count()count、max()最大値、min()最小値が含まれます。これらの関数は、グループ化されたデータをカウントするためにGroupByと組み合わせて使用されることがよくあります。たとえば、sum(units_sold)を使用すると、販売量の総量を取得でき、GroupByProduct_idを製品ごとにカウントできます。 count()はすべてのレコードをカウントでき、count(sale_date)は空の値を無視します。使用する場合の注意:count()を除き、null値は通常無視されます。複数の関数の混合使用は、予期しない結果を生成する可能性があります。 HAVIは、グループ化されたデータをフィルタリングするために使用する必要があります

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