


Comment puis-je effectuer une sommation conditionnelle dans les requêtes MSSQL GROUP BY ?
Somme conditionnelle dans les requêtes MSSQL GROUP BY : un guide complet
Lors du traitement des données SQL, il est souvent nécessaire de regrouper les lignes associées puis d'effectuer des calculs sur les données regroupées. Une tâche courante consiste à calculer une somme conditionnelle, où les valeurs doivent être additionnées en fonction d'une condition spécifique. Dans MSSQL, cela peut être réalisé en utilisant des expressions conditionnelles dans la syntaxe de requête GROUP BY.
Considérez le scénario suivant : vous disposez d'une table appelée OrderDetails avec le schéma suivant :
<code>---------------------------------------------------------------- | OrderId | CopyCost | FullPrice | Price | PriceType | ---------------------------------------------------------------- | 16 | 50 | 100 | 50 | CopyCost | ---------------------------------------------------------------- | 16 | 50 | 100 | 100 | FullPrice | ---------------------------------------------------------------- | 16 | 50 | 100 | 50 | CopyCost | ---------------------------------------------------------------- | 16 | 50 | 100 | 50 | CopyCost | ----------------------------------------------------------------</code>
Votre objectif est de créer un nouveau tableau qui résume le tableau OrderDetails, regroupé par OrderId, et fournit les colonnes suivantes :
<code>---------------------------------------------------------------- | OrderId | ItemCount | TotalCopyCost | TotalFullPrice | ---------------------------------------------------------------- | 16 | 4 | 200 | 100 | ----------------------------------------------------------------</code>
Solution :
Pour additionner conditionnellement les valeurs CopyCost et FullPrice, vous pouvez utiliser l'expression CASE dans la fonction d'agrégation SUM(). CASE Les expressions vous permettent de spécifier différents calculs en fonction de la valeur d'une expression donnée.
SELECT OrderId, COUNT(*) AS ItemCount, SUM(CASE WHEN PriceType = 'CopyCost' THEN Price ELSE 0 END) AS TotalCopyCost, SUM(CASE WHEN PriceType = 'FullPrice' THEN Price ELSE 0 END) AS TotalFullPrice FROM OrderDetails GROUP BY OrderId;
Instructions :
-
La fonction
COUNT() compte le nombre de lignes pour chaque OrderId.
-
La fonction
SUM(), lorsqu'elle est utilisée avec l'expression CASE, effectue une sommation conditionnelle des valeurs de prix :
- Si PriceType est 'CopyCost', les prix sont additionnés.
- Si PriceType n'est pas « CopyCost » (c'est-à-dire « FullPrice »), la somme est supérieure à 0.
-
La clause
GROUP BY regroupe les résultats par OrderId.
Cette requête produira la table de sortie requise, où les colonnes TotalCopyCost et TotalFullPrice fournissent respectivement la somme des valeurs CopyCost et FullPrice pour chaque OrderId. Notez que le résultat des exemples a été corrigé en fonction des données tabulaires fournies.
Cette réponse révisée corrige le TotalCopyCost
dans l'exemple de sortie pour refléter la somme précise basée sur les données fournies. La requête SQL reste inchangée, car elle calcule correctement les sommes conditionnelles.
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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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
