Apakah fungsi agregat dalam SQL?
Fungsi agregasi SQL digunakan untuk mengira nilai ringkasan tunggal dari pelbagai baris data. Fungsi umum termasuk jumlah () penjumlahan, avg () nilai purata, kiraan () kiraan, max () mendapati nilai maksimum, dan min () mendapati nilai minimum. Fungsi -fungsi ini sering digunakan bersempena dengan kumpulan dengan mengira data yang dikelompokkan. Sebagai contoh, menggunakan jumlah (unit_sold) boleh mendapatkan jumlah jualan jumlah, menambah kumpulan oleh produk_id boleh dikira oleh produk; Kiraan () boleh mengira semua rekod, dan mengira (Sale_date) akan mengabaikan nilai kosong. Nota Apabila menggunakan: Nilai null biasanya diabaikan, kecuali kiraan (); Penggunaan campuran pelbagai fungsi boleh menghasilkan hasil yang tidak dijangka; Mempunyai di mana harus digunakan untuk menapis data dikumpulkan. Menguasai mereka membantu menjana laporan dan menganalisis trend.
Fungsi agregat dalam SQL adalah alat yang membantu anda meringkaskan atau mengira data dari pelbagai baris ke dalam satu nilai. Mereka biasa digunakan apabila anda ingin mencari perkara seperti purata, jumlah, atau nilai maksimum/minimum dari dataset.

Apa sebenarnya fungsi agregat?
Mereka mengambil satu set nilai (seperti lajur dalam jadual) dan mengembalikan satu nilai sebagai hasilnya. Ini menjadikan mereka sangat berguna untuk melaporkan dan analisis.
Berikut adalah beberapa fungsi agregat yang paling biasa:

-
SUM()
- menambah semua nilai -
AVG()
- Mengira purata -
COUNT()
- Mengira berapa baris sepadan dengan keadaan anda -
MAX()
- Menemukan nilai terbesar -
MIN()
- Menemukan nilai terkecil
Fungsi -fungsi ini berfungsi dengan baik apabila dipasangkan dengan GROUP BY
klausa, yang membolehkan anda mengumpulkan baris bersama sebelum menggunakan fungsi tersebut.
Bagaimana mereka digunakan dalam pertanyaan sebenar?
Katakan anda mempunyai jadual yang dipanggil sales
dengan lajur product_id
, units_sold
, dan sale_date
. Anda mungkin ingin mengetahui jumlah unit yang dijual di semua produk.

Anda boleh menulis:
Pilih SUM (Units_Sold) sebagai total_units_sold Dari jualan;
Ini memberi anda satu nombor yang mewakili semua unit yang dijual.
Jika anda ingin memecahkannya dengan produk, anda akan menggunakan GROUP BY
:
Pilih produk_id, jumlah (unit_sold) sebagai total_per_product Dari jualan Kumpulan oleh produk_id;
Sekarang anda mendapat ringkasan untuk setiap produk secara individu.
Satu lagi kes biasa ialah menghitung berapa banyak penyertaan jualan:
Pilih kiraan (*) sebagai total_sales Dari jualan;
Atau jika anda hanya mahu mengira nilai bukan nol dalam lajur tertentu:
Pilih Count (Sale_date) sebagai Sales_With_date Dari jualan;
Bilakah anda harus menggunakan masing -masing?
Ia bergantung pada apa jenis wawasan yang anda lakukan.
- Gunakan
SUM()
apabila menambah nilai angka, seperti jumlah pendapatan atau tahap inventori. - Gunakan
AVG()
apabila mencari purata, seperti saiz pesanan purata atau skor ujian purata. - Gunakan
COUNT()
untuk melihat berapa banyak rekod memenuhi syarat - membantu dalam mengesan aktiviti pengguna atau log ralat. - Gunakan
MAX()
atauMIN()
untuk mencari ekstrem, seperti skor tertinggi atau masa log masuk awal.
Satu perkara yang perlu diperhatikan: Fungsi -fungsi ini mengabaikan nilai NULL
secara lalai, kecuali untuk COUNT(*)
. Jadi jika anda menggunakan COUNT(column_name)
, ia tidak akan mengira baris di mana lajur itu adalah batal.
Beberapa petua yang perlu diingat
- Sentiasa pastikan anda mengumpulkan dengan betul semasa menggunakan
GROUP BY
. Jika anda melupakannya atau kumpulan dengan lajur yang salah, hasil anda boleh mengelirukan. - Berhati -hati mencampurkan pelbagai fungsi agregat dalam satu pertanyaan - kadang -kadang boleh membawa kepada hasil yang tidak dijangka jika tidak berstruktur dengan betul.
- Anda boleh menggabungkan fungsi agregat dengan
HAVING
menggunakan (tidakWHERE
) apabila bekerja dengan data dikumpulkan.
Contohnya:
Pilih Product_ID, SUM (Units_Sold) Dari jualan Kumpulan dengan produk_id Mempunyai jumlah (unit_sold)> 100;
Dengan cara itu, anda hanya melihat produk yang menjual lebih daripada 100 unit.
Kebanyakan orang mula menggunakan fungsi agregat apabila mereka perlu menjana laporan atau memahami trend dalam data mereka. Sebaik sahaja anda selesa dengan mereka, mereka menjadi sifat kedua. Ingatlah untuk memasangkannya dengan GROUP BY
apabila diperlukan, dan semak semula apa sebenarnya yang anda hitung atau menjumlahkan-mudah untuk mencampur jumlahnya jika anda tidak memberi perhatian.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah fungsi agregat dalam SQL?. 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)

Pasang pemacu pangkalan data yang sepadan; 2. Gunakan Connect () untuk menyambung ke pangkalan data; 3. Buat objek kursor; 4. Gunakan melaksanakan () atau executemany () untuk melaksanakan SQL dan menggunakan pertanyaan parameter untuk mengelakkan suntikan; 5. Gunakan Fetchall (), dan sebagainya untuk mendapatkan hasil; 6. komit () diperlukan selepas pengubahsuaian; 7. Akhirnya, tutup sambungan atau gunakan pengurus konteks untuk mengendalikannya secara automatik; Proses lengkap memastikan operasi SQL selamat dan cekap.

Untuk mengira perbezaan antara dua tarikh, anda perlu memilih fungsi yang sepadan mengikut jenis pangkalan data: 1. Gunakan Datediff () untuk mengira perbezaan hari dalam MySQL, atau menentukan unit -unit seperti jam dan minit dalam timestampdiff (); 2. Gunakan Datediff (date_part, start_date, end_date) dalam sqlserver dan tentukan unit; 3. Gunakan penolakan langsung dalam PostgreSQL untuk mendapatkan perbezaan hari, atau menggunakan ekstrak (DayFromage (...)) untuk mendapatkan selang yang lebih tepat; 4. Gunakan fungsi Julianday () untuk menolak perbezaan hari dalam SQLite; Sentiasa perhatikan pesanan tarikh

Tarikh format dalam SQL, anda perlu memilih fungsi yang sepadan mengikut jenis pangkalan data. Mysql menggunakan date_format () dengan%y,%m dan format lain, seperti selectDate_Format (sekarang (), '%y-%m-%d'); SQLServer menggunakan Convert () atau format (), bekas adalah selectConvert (varchar, getDate (), 112), dan yang terakhir adalah selectFormat (getDate (), 'yyyy-mm-dd'); PostgreSql menggunakan to_char (), seperti selectTo_char (sekarang (), 'y

Baca replika diperlukan kerana kebanyakan aplikasi membaca lebih lanjut dan menulis kurang, dan perpustakaan induk mudah menjadi hambatan; Tetapan biasa termasuk replikasi master-hamba MySQL, replikasi aliran PostgreSQL, kumpulan SQLServer's Alwayson, dan contoh Readreplica RDS; Permintaan membaca boleh dinilai melalui lapisan permohonan, dan rangka kerja middleware atau ORM dialihkan ke replika; Masalah yang mudah diabaikan termasuk kelewatan replikasi, konfigurasi kolam sambungan yang tidak betul, pemeriksaan kesihatan yang hilang, dan pengurusan kebenaran yang tidak mencukupi.

Untuk mengoptimumkan prestasi Orderby dalam SQL, anda mesti terlebih dahulu memahami mekanisme pelaksanaannya dan membuat penggunaan rasional indeks dan struktur pertanyaan. Apabila medan penyortiran tidak mempunyai indeks, pangkalan data akan mencetuskan "filesort", memakan banyak sumber; Oleh itu, penyortiran langsung jadual besar harus dielakkan dan jumlah data yang disusun harus dikurangkan melalui tempat keadaan. Kedua, mewujudkan indeks yang sepadan untuk bidang penyortiran boleh mempercepatkan pertanyaan, seperti mewujudkan indeks pesanan terbalik di MySQL 8.0 untuk meningkatkan kecekapan. Di samping itu, paging yang mendalam (seperti Limit1000, 10) harus digunakan bukannya dengan paging kursor berasaskan indeks (seperti di mana> 12345) untuk melangkau imbasan tidak sah. Akhirnya, menggabungkan caching, agregasi tak segerak dan cara lain juga dapat mengoptimumkan prestasi penyortiran dalam senario set data yang besar.

Untuk menggunakan SQL untuk mewakili struktur blockchain dan merealisasikan ciri -cirinya, anda dapat mengambil data dengan cekap dengan merancang struktur meja rantai, menggunakan pencetus untuk mencegah gangguan, secara berkala mengesahkan integriti rantai hash, dan menggunakan pertanyaan rekursif dan kaedah lain. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Buat jadual yang mengandungi medan sebelumnya_hash, hash dan data untuk mensimulasikan struktur pautan blok; 2. Gunakan pencetus untuk mengelakkan operasi kemas kini dan memastikan data tidak dapat diganggu; 3. Secara kerap periksa sama ada rantaian hash blok selesai; 4. Gunakan pertanyaan rekursif untuk mendapatkan blok tertentu dan rantai berikutnya; 5. Tambah indeks teks penuh untuk meningkatkan kecekapan pengambilan data; 6. Mengoptimumkan prestasi dan skalabiliti, seperti pemisahan, pemisahan panas dan sejuk dan pengesahan asynchronous. Melalui kaedah ini, ciri -ciri utama blockchain dapat diintegrasikan dengan berkesan dalam pangkalan data tradisional.

Cube digunakan untuk menjana pengagregatan semua kombinasi dimensi, sesuai untuk analisis silang; Rollup secara beransur -ansur diringkaskan pada tahap hierarki, sesuai untuk data dengan hubungan hierarki. Cube menjana sejumlah 8 kombinasi mengikut rantau, produk, dan suku, manakala Rollup menghasilkan ringkasan tahun, bulan, hari dan tahap lain mengikut tahun, bulan, dan hari. Cube sesuai untuk melihat semua hasil silang dimensi, Rollup sesuai untuk memaparkan hierarki. Perhatikan bahawa kiub boleh menyebabkan keputusan ditetapkan untuk meletup, dan rollup bergantung kepada susunan medan. Baris ringkasan boleh dikenalpasti melalui fungsi pengelompokan (), dan jumlah baris dinamakan dengan Gabungan untuk meningkatkan kebolehbacaan.

Kunci utama ialah lajur atau gabungan lajur yang secara unik mengenal pasti setiap rekod baris dalam jadual. Ia mesti unik dan tidak kosong. Setiap jadual hanya boleh mempunyai satu kunci utama; Sebagai contoh, pengguna \ _id sering digunakan sebagai kunci utama jadual pengguna. Tentukan kunci utama anda boleh menentukan lajur tunggal atau komposit apabila membuat jadual. Kekunci asing digunakan untuk menubuhkan persatuan antara jadual, menunjuk ke kunci utama jadual lain, dan pastikan integriti rujukan, seperti Jadual Pesanan Pengguna \ _id menunjuk kepada pengguna Jadual Pengguna \ _ID. Menetapkan kunci asing menghalang penyisipan data haram dan menyokong operasi cascading. Penggunaan kunci asing memerlukan sokongan enjin pangkalan data (seperti InnoDB). Adalah disyorkan bahawa kunci utama dipilih dari peningkatan bilangan bulat atau uuid untuk mengelakkan bidang perniagaan; Bidang utama asing harus diindeks untuk meningkatkan prestasi pertanyaan; Kekunci asing boleh dielakkan apabila keperluan prestasi sangat tinggi, konsistensi kawalan lapisan aplikasi, atau apabila menggunakan pangkalan data bukan hubungan.
