


Wie kann ich Durchschnittswerte für jeden „Durchlauf' für dieselbe „ID' berechnen und die Daten für eine Zeile pro „ID' in SQL plotten?
SQL-Abfrage mit AVG und GROUP BY
In SQL kann es vorkommen, dass Sie gruppierte Durchschnittswerte aus einer Tabelle extrahieren müssen. Dies kann mit den Klauseln AVG() und GROUP BY erreicht werden.
Betrachten Sie die Beispieltabelle:
id | pass | val |
---|---|---|
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
08A5969201 | 1.00 | 182.41 |
08A5969201 | 2.00 | 138.78 |
DA02882103 | 5.00 | 44.73 |
DA02959106 | 1.00 | 186.15 |
DA02959106 | 2.00 | 148.27 |
DA02959106 | 3.00 | 111.91 |
DA02959106 | 4.00 | 76.15 |
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
DA02959106 | 4.00 | 76.65 |
Berechnung der Durchschnittswerte für jeden Durchgang
Um den Durchschnittswert für jeden „Durchlauf“ für dieselbe „ID“ zu berechnen, verwenden Sie die folgende Abfrage:
<code class="sql">SELECT id, pass, AVG(val) AS val_1 FROM data_r1 GROUP BY id, pass;</code>
Diese Abfrage gruppiert die Zeilen sowohl nach „ID“ als auch nach „Durchlauf“ und berechnet die durchschnittlicher „Wert“ für jede Gruppe. Das Ergebnis wäre:
id | pass | val_1 |
---|---|---|
DA02959106 | 1.00 | 186.15 |
08A5969201 | 1.00 | 182.41 |
DA02882103 | 5.00 | 44.73 |
08A5969201 | 2.00 | 138.78 |
DA02959106 | 2.00 | 148.27 |
DA02959106 | 3.00 | 111.91 |
DA02959106 | 4.00 | 76.40 |
DA02959106 | 5.00 | 44.40 |
Pivotieren der Daten für eine Zeile pro ID
Wenn Sie lieber eine Zeile pro „ID“ mit mehreren Spalten haben möchten, die das darstellen Um Durchschnittswerte für jeden „Durchlauf“ zu ermitteln, verwenden Sie die folgende Abfrage:
<code class="sql">SELECT d1.id, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 1) as val_1, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 2) as val_2, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 3) as val_3, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 4) as val_4, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 5) as val_5, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 6) as val_6, (SELECT IFNULL(ROUND(AVG(d2.val), 4), 0) FROM data_r1 d2 WHERE d2.id = d1.id AND pass = 7) as val_7 from data_r1 d1 GROUP BY d1.id;</code>
Diese Abfrage verwendet Unterabfragen, um die Durchschnittswerte für jeden „Durchlauf“ zu extrahieren und sie den entsprechenden Spalten zuzuweisen. Die resultierende Tabelle wäre:
id | val_1 | val_2 | val_3 | val_4 | val_5 | val_6 | val_7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
DA02959106 | 186.15 | 148.27 | 111.91 | 76.40 | 44.40 | 0 | 0 |
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Durchschnittswerte für jeden „Durchlauf' für dieselbe „ID' berechnen und die Daten für eine Zeile pro „ID' in SQL plotten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
