


Comment utiliser la fonction SUM dans MySQL pour calculer la somme des colonnes numériques dans une table de données
Comment utiliser la fonction SUM dans MySQL pour calculer la somme des colonnes numériques dans une table de données
Dans la base de données MySQL, la fonction SUM() est une fonction d'agrégation très puissante, utilisée pour calculer la somme de tous les nombres dans une certaine colonne. Qu'il s'agisse de calculs de sommation ou de données statistiques, la fonction SOMME est un outil très important. Cet article expliquera comment utiliser la fonction SUM pour le calcul de somme dans MySQL et fournira des exemples de code correspondants.
1. Créer un exemple de tableau
Avant de commencer, nous devons créer un exemple de tableau de données pour la démonstration. Supposons que nous ayons une table nommée étudiants, qui contient les champs suivants :
CREATE TABLE students ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), score DECIMAL(5,2) );
La table contient trois champs, à savoir id (numéro d'étudiant), name (nom de l'étudiant) et score (score de l'étudiant). Ensuite, nous insérons quelques exemples de données dans la table des étudiants :
INSERT INTO students (id, name, score) VALUES (1, '张三', 80), (2, '李四', 90), (3, '王五', 85), (4, '赵六', 95), (5, '钱七', 70);
Maintenant que nous avons créé un exemple de table de données, nous pouvons commencer à utiliser la fonction SOMME pour effectuer des calculs de somme.
2. Utilisez la fonction SUM pour le calcul de la somme
Pour utiliser la fonction SUM pour le calcul de la somme, nous devons utiliser l'instruction SELECT et utiliser la fonction SUM pour calculer les colonnes correspondantes. Voici un exemple simple :
SELECT SUM(score) AS total_score FROM students;
Dans l'exemple ci-dessus, nous utilisons la fonction SUM pour additionner la colonne de score et utilisons le mot-clé AS pour donner au résultat du calcul un alias total_score. Après avoir exécuté la requête ci-dessus, nous obtiendrons les résultats suivants :
total_score ---------- 420.00
Les résultats ci-dessus indiquent que la somme de la colonne de score dans le tableau des étudiants est de 420,00.
En plus de additionner la colonne entière, nous pouvons également calculer la somme de données partielles en fonction de conditions spécifiques. Par exemple, nous pouvons utiliser la clause WHERE pour filtrer des lignes de données spécifiques, puis additionner les données filtrées. Voici un exemple de sommation basée sur des conditions :
SELECT SUM(score) AS total_score FROM students WHERE score >= 80;
Dans l'exemple ci-dessus, nous avons calculé la somme des scores des élèves ayant des scores supérieurs ou égaux à 80. Après avoir exécuté la requête ci-dessus, nous obtiendrons les résultats suivants :
total_score ---------- 350.00
Les résultats ci-dessus indiquent que les scores totaux des étudiants avec des scores supérieurs ou égaux à 80 dans le tableau des étudiants sont de 350,00.
3. Résumé
Cet article présente la méthode d'utilisation de la fonction SUM pour le calcul de somme dans MySQL et donne des exemples de code détaillés. En utilisant la fonction SOMME, nous pouvons facilement additionner les colonnes numériques du tableau de données pour obtenir les résultats statistiques requis. En plus des simples calculs de somme, nous pouvons également filtrer et calculer en fonction de conditions spécifiques pour répondre à différents besoins.
En bref, la fonction SUM est une fonction très puissante et pratique de MySQL, qui est très utile pour les statistiques de données et les calculs de somme. J'espère que cet article vous a été utile pour utiliser la fonction SUM pour les calculs de somme dans MySQL.
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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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.
