MySQL学习足迹记录10--汇总数据--MAX(),MIN(),AVG(),SUM(),COUNT_MySQL
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MySQL学习足迹记录10--汇总数据--MAX(),MIN(),AVG(),SUM(),COUNT()
本文所用到的数据
mysql> SELECT prod_price FROM products;+------------+| prod_price |+------------+| 5.99 || 9.99 || 14.99 || 13.00 || 10.00 || 2.50 || 3.42 || 35.00 || 55.00 || 8.99 || 50.00 || 4.49 || 2.50 || 10.00 |+------------+14 rows in set (0.00 sec)
1.聚集函数
AVG(): 返回某列的平均值
COUNT(): 返回会某列的行数
MAX(): 返回会某列的最大值
MIN(): 返回会某列的最小值
SUM(): 返回会某列值之和
2.AVG()函数
Examples:mysql> SELECT AVG(prod_price) AS avg_price -> FROM products;+-----------+| avg_price |+-----------+| 16.133571 |+-----------+1 row in set (0.01 sec)*返回特定列或行的平均值 Examples: mysql> SELECT AVG(prod_price) AS avg_price #过滤出vend_id为1003的产品,再求平均值 -> FROM products -> WHERE vend_id = 1003;+-----------+| avg_price |+-----------+| 13.212857 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)
Tips:
AVG()只能用来求特定数值列的平均值,为了获得多个列的平均值,必须使用多个AVG()函数
AVG()函数忽略列值为NULL的行
3.COUNT()函数
*COUNT(*)对表中行的数目进行计数,不管列标中包含的是空值(NULL)还是非空值
*COUNT(column)对特定的列中具有值的行进行计数,忽略NULL值
Examples: mysql> select COUNT(*) AS count_prod from products;+------------+ #products表中行的数目进行计数| count_prod |+------------+| 14 |+------------+1 row in set (0.00 sec)先列出cust_email的内容mysql> SELECT cust_email FROM customers;+---------------------+| cust_email |+---------------------+| ylee@coyote.com || NULL || rabbit@wascally.com || sam@yosemite.com || NULL |+---------------------+5 rows in set (0.00 sec) 对cust_email进行计数mysql> SELECT COUNT(cust_email) AS num_cust -> FROM customers; #忽略NULL值+----------+| num_cust |+----------+| 3 |+----------+1 row in set (0.00 sec)
4.MAX()函数
返回指定列中的最大值,忽略NULL值
Examples: mysql> SELECT MAX(prod_price) AS max_price -> FROM products;+-----------+| max_price |+-----------+| 55.00 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)
5.MIN()函数
*返回指定列的最小值
mysql> SELECT MIN(prod_price) AS min_price -> FROM products;+-----------+| min_price |+-----------+| 2.50 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)
6.SUM()函数
*返回指定列值的和
mysql> SELECT SUM(prod_price) AS sum_price -> FROM products;+-----------+| sum_price |+-----------+| 225.87 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)
*SUM也可用来合计计算值
Examples:
下面先列出要计算的数据
mysql> SELECT item_price,quantity -> FROM orderitems -> WHERE order_num = 20005;+------------+----------+| item_price | quantity |+------------+----------+| 5.99 | 10 || 9.99 | 3 || 10.00 | 5 || 10.00 | 1 |+------------+----------+4 rows in set (0.01 sec)mysql> SELECT SUM(item_price*quantity) AS total_price -> FROM orderitems #返回订单中所有的物品价钱之和 -> WHERE order_num = 20005;+-------------+| total_price |+-------------+| 149.87 |+-------------+1 row in set (0.00 sec)
7.聚集不同的值,关键字DISTINCT
对于SUM(),MAX(),MIN(),AVG(),COUNT(),默认的参数为ALL,如果要计算只包含不同的值,需指定DISTINCT参数
EXAMPLES: mysql> SELECT AVG(DISTINCT prod_price) AS avg_price -> FROM products -> WHERE vend_id = 1003;+-----------+| avg_price |+-----------+| 15.998000 |+-----------+1 row in set (0.02 sec)
8.组合聚集函数
eg: mysql> SELECT COUNT(*) AS num_items, -> MIN(prod_price) AS price_min, -> MAX(prod_price) AS price_min, -> AVG(prod_price) AS price_avg -> FROM products;+-----------+-----------+-----------+-----------+| num_items | price_min | price_min | price_avg |+-----------+-----------+-----------+-----------+| 14 | 2.50 | 55.00 | 16.133571 |+-----------+-----------+-----------+-----------+1 row in set (0.00 sec)
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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
