Utilisation de la fonction avg dans SQL
La fonction AVG en SQL est utilisée pour calculer la moyenne des valeurs numériques. Sa syntaxe est AVG (nom_colonne). Les fonctions AVG ignorent les valeurs NULL. Vous pouvez utiliser le mot-clé AS pour spécifier des alias pour les résultats. Cela ne fonctionne que pour les données de type numérique, renvoyant NULL si la colonne cible n'a aucune valeur ou ne contient que des valeurs NULL, et renvoie une erreur si elle contient des valeurs non numériques.
Utilisation de la fonction AVG en SQL
La fonction AVG en SQL est utilisée pour calculer la moyenne d'un ensemble de valeurs numériques.
Syntaxe :
<code>AVG(column_name)</code>
Où :
-
column_name
est la colonne cible pour calculer la moyenne.column_name
是要计算平均值的目标列。
用法:
<code>-- 示例表包含 'sales' 列,存储销售数据 CREATE TABLE sales ( product_id INT, sales INT ); -- 计算 'sales' 列的平均值 SELECT AVG(sales) FROM sales;</code>
返回结果:
<code>NULL</code>
因为表中还没有数据,因此结果为 NULL。
处理 NULL 值:
AVG 函数会忽略 NULL 值。例如:
<code>-- 在 'sales' 列中插入一些数据,包括 NULL 值 INSERT INTO sales (product_id, sales) VALUES (1, 10), (2, 20), (3, NULL); -- 计算 'sales' 列的平均值 SELECT AVG(sales) FROM sales;</code>
返回结果:
<code>15.0</code>
AVG 函数忽略了 NULL 值,因此平均值为 (10 + 20) / 2 = 15。
使用别名:
可以使用 AS
Utilisation :
<code>-- 计算 'sales' 列的平均值并将其别名为 'average_sales' SELECT AVG(sales) AS average_sales FROM sales;</code>
Résultat renvoyé :
<code>| average_sales | |---|---| | 15.0 |</code>
- Comme il n'y a pas encore de données dans le tableau, le résultat est NULL.
- Gestion des valeurs NULL :
- Les fonctions AVG ignorent les valeurs NULL. Par exemple :
AS
pour spécifier un alias pour le résultat d'une fonction AVG. Par exemple : 🎜rrreee🎜🎜Résultat renvoyé : 🎜🎜rrreee🎜🎜Remarque : 🎜🎜🎜🎜La fonction AVG s'applique uniquement aux données de type numérique. 🎜🎜Si la colonne cible n'a aucune valeur ou ne contient que des valeurs NULL, la fonction AVG renvoie NULL. 🎜🎜La fonction AVG renvoie une erreur si la colonne cible contient des valeurs non numériques. 🎜🎜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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Le type de données DateTime est utilisé pour stocker les informations de date et de temps de haute précision, allant de 0001-01-01 00:00:00 à 9999-12-31 23: 59: 59.99999999, et la syntaxe est DateTime (Precision), lorsque la précision spécifie la précision après le point de déviation (0-7), et le défaut est 3. Les fonctions de conversion, mais doivent être conscientes des problèmes potentiels lors de la conversion de précision, de plage et de fuseaux horaires.

Comment créer des tables à l'aide de instructions SQL dans SQL Server: Ouvrez SQL Server Management Studio et connectez-vous au serveur de base de données. Sélectionnez la base de données pour créer le tableau. Entrez l'instruction Créer la table pour spécifier le nom de la table, le nom de la colonne, le type de données et les contraintes. Cliquez sur le bouton Exécuter pour créer le tableau.

Les instructions SQL IF sont utilisées pour exécuter conditionnellement les instructions SQL, avec la syntaxe comme: if (condition) alors {instruction} else {instruction} end if;. La condition peut être n'importe quelle expression SQL valide, et si la condition est vraie, exécutez la clause alors; Si la condition est fausse, exécutez la clause ELSE. Si les déclarations peuvent être imbriquées, permettant des contrôles conditionnels plus complexes.

Les contraintes de clés étrangères spécifient qu'il doit y avoir une relation de référence entre les tableaux pour garantir l'intégrité des données, la cohérence et l'intégrité de référence. Les fonctions spécifiques incluent: Intégrité des données: les valeurs de clé étrangère doivent exister dans le tableau principal pour empêcher l'insertion ou la mise à jour des données illégales. Cohérence des données: Lorsque les données de la table principale changent, les contraintes de clé étrangère mettent automatiquement à mettre à jour ou à supprimer les données connexes pour les maintenir synchronisées. Référence des données: établir des relations entre les tableaux, maintenir l'intégrité de référence et faciliter le suivi et l'obtention de données connexes.

Il existe deux façons de dédupliquer en utilisant Distinct in SQL: SELECT DISTICOT: seules les valeurs uniques des colonnes spécifiées sont conservées et l'ordre de table d'origine est maintenu. Groupe par: gardez la valeur unique de la clé de regroupement et réorganisez les lignes du tableau.

La fonction SQL Round () arrête le nombre au nombre spécifié de chiffres. Il a deux utilisations: 1. Num_digits & gt; 0: arrondi aux décimales; 2. Num_digits & lt; 0: arrondi aux endroits entiers.

L'ajout de colonnes calculées dans SQL est un moyen de créer de nouvelles colonnes en calculant les colonnes existantes. Les étapes pour ajouter une colonne de calcul sont les suivantes: Déterminez la formule qui doit être calculée. Utilisez l'instruction ALTER TABLE, la syntaxe est la suivante: alter table table_name Ajouter une colonne new_column_name comme calcul_formula; Exemple: Alter Table Sales_data Ajouter une colonne Total_sales en tant que Vales * Quantité; Après avoir ajouté la colonne calculée, la nouvelle colonne contiendra les valeurs calculées en fonction de la formule spécifiée, les avantages incluent: l'amélioration des performances et la simplification de l'interrogation

Les méthodes d'optimisation SQL courantes incluent: Optimisation d'index: créer des requêtes appropriées accélérées par l'index. Optimisation de la requête: utilisez le type de requête correct, les conditions de jointure appropriées et les sous-requêtes au lieu de jointures multiples. Optimisation de la structure des données: sélectionnez la structure de table appropriée, type de champ et essayez d'éviter d'utiliser des valeurs nulles. Cache de requête: Activez le cache de requête pour stocker les résultats de requête fréquemment exécutés. Optimisation du pool de connexion: utilisez des pools de connexion pour multiplexer les connexions de la base de données. Optimisation des transactions: Évitez les transactions imbriquées, utilisez des niveaux d'isolement appropriés et les opérations par lots. Optimisation du matériel: mise à niveau du matériel et utilisez le stockage SSD ou NVME. Maintenance de la base de données: Exécutez régulièrement les tâches de maintenance d'index, optimiser les statistiques et nettoyer les objets inutilisés. Requête
