


Wie berechnet man Durchschnittswerte für verschiedene Durchgänge mithilfe von SQL in MySQL?
Berechnung von Durchschnittswerten für verschiedene Durchgänge mit SQL
In MySQL kann das Abrufen von Durchschnittswerten durch Gruppieren von Daten mit AVG und GROUP BY erreicht werden Funktionen. Wenn es jedoch um mehrere Kriterien geht, wie etwa die Berechnung von Durchschnittswerten für verschiedene Werte einer bestimmten Spalte, wird die Aufgabe etwas komplexer.
In diesem Fall besteht das Ziel darin, den Durchschnitt der Spalte „Wert“ zu extrahieren für jede eindeutige „ID“ für unterschiedliche Werte von „pass“, die zwischen 1 und 7 liegen können.
Unterabfragelösung
Ein Ansatz besteht darin, eine Unterabfrage für zu verwenden jeder Wert von „pass“ innerhalb der AVG-Funktion. Dadurch wird eine Reihe von Werten für jede Kombination aus „id“ und „pass“ zurückgegeben.
<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 = 7) as val_7 from data_r1 d1 GROUP BY d1.id</code>
Diese Abfrage ruft zunächst die eindeutigen „id“-Werte aus der Tabelle „data_r1“ ab. Dann führt es für jede „id“ sieben Unterabfragen aus, um den Durchschnittswert für jeden möglichen Wert von „pass“ zu berechnen, und speichert sie als separate „val_n“-Spalten. Die IFNULL-Funktion wird verwendet, um alle Fälle zu behandeln, in denen die Unterabfrage NULL-Werte zurückgibt, um sicherzustellen, dass das Ergebnis eine Zahl oder Null ist.
Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er für jede „ID“ eine einzelne Zeile zurückgibt. was die Arbeit mit den Ergebnissen erleichtert. Es kann jedoch etwas ausführlich sein, insbesondere wenn es viele mögliche Werte für „bestanden“ gibt.
Alternativer Ansatz
Wenn Sie eine prägnantere Methode bevorzugen, können Sie dies tun Verwenden Sie eine Kombination aus GROUP BY- und CASE-Anweisungen, um ein ähnliches Ergebnis zu erzielen:
<code class="sql">SELECT id, SUM(CASE WHEN pass = 1 THEN val END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN pass = 1 THEN id END) AS val_1, SUM(CASE WHEN pass = 2 THEN val END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN pass = 2 THEN id END) AS val_2, [...] SUM(CASE WHEN pass = 7 THEN val END) / COUNT(DISTINCT CASE WHEN pass = 7 THEN id END) AS val_7 FROM data_r1 GROUP BY id</code>
Diese Abfrage verwendet mehrere CASE-Anweisungen, um den „pass“-Wert auszuwerten und nur die entsprechenden „val“-Werte in die Berechnung einzubeziehen. Die COUNT(DISTINCT ...)-Ausdrücke im Nenner stellen sicher, dass der Durchschnitt korrekt berechnet wird, auch wenn es mehrere „val“-Werte für eine bestimmte „id“- und „pass“-Kombination gibt.
Noch einmal: Die IFNULL-Funktion kann verwendet werden, um alle Fälle zu behandeln, in denen die Division zu NULL führt, um sicherzustellen, dass die Ausgabe eine Zahl oder Null ist.
Welchen Ansatz Sie auch wählen, diese Abfragen extrahieren effektiv die durchschnittlichen „Val“-Werte für jede eindeutige „ID“ für die unterschiedlichen Werte von „pass“ aus der Tabelle „data_r1“.
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
