Oracle基础教程:聚集、分组、行转列
多行函数 聚集函数执行顺序:tName--where--group by --having--order by(select)where中不能出现当前子句中的别名,也不能用聚集
多行函数 聚集函数
执行顺序:
tName--where--group by --having--order by(select)
where中不能出现当前子句中的别名,,也不能用聚集(分组)函数
聚集函数嵌套的时候,不能得到单个的列
常用聚集函数
是对一组或一批数据进行综合操作后返回一个结果
count 行总数--处理空值,空值也算进去了
count(distinct column)
count(all column) all是默认参数,可以不写
avg 平均数--不处理空值
sum 列值的和--不处理空值
max 最大值
min 最小值
count([{distinct|all} '列名'|*) 为列值时空不在统计之内
为*时包含空行和重复行
idle> select count(comm) from emp;
COUNT(COMM)
-----------
4
idle> select count(ename) from emp;
COUNT(ENAME)
------------
14
idle> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
14
idle>
idle> select count(deptno) from emp;
COUNT(DEPTNO)
-------------
14
idle> select count(distinct deptno) from emp;
COUNT(DISTINCTDEPTNO)
---------------------
3
idle> select count(all deptno) from emp;
COUNT(ALLDEPTNO)
----------------
14
idle>
idle> select avg(sal),sum(sal),max(sal),min(sal),count(sal) from emp;
AVG(SAL) SUM(SAL) MAX(SAL) MIN(SAL) COUNT(SAL)
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
2073.21429 29025 5000 800 14
idle>
上面执行的聚集函数都是对所有记录统计
如果想分组统计(比如统计部门的平均值)需要使用group by 为了限制分组统计的结果需要使用having过滤
GROUP BY 分组统计 9I要排序 10G不排序
相同部门相同职位的平均工资
select deptno,job,avg(sal) from emp group by deptno,job;
求出每个部门的平均工资
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
30 1566.66667
20 2175
10 2916.66667
idle>
分组再排序
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
10 2916.66667
20 2175
30 1566.66667
idle>
分组修饰列可以是未选择的列
idle> select avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
AVG(SAL)
----------
2916.66667
2175
1566.66667
idle>
上面执行的分组函数都是对所有记录统计,如果想分组统计(比如统计部门的平均值)需要使用group by 为了限制分组统计的结果需要使用having过滤
GROUP BY 分组统计 9I要排序 10G不排序
求出没个部门的平均工资
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
30 1566.66667
20 2175
10 2916.66667
idle>
分组再排序
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
10 2916.66667
20 2175
30 1566.66667
idle>
分组修饰列可以是未选择的列
idle> select avg(sal) from emp group by deptno order by deptno ;
AVG(SAL)
----------
2916.66667
2175
1566.66667
idle>
如果在查询中使用了分组函数,任何不在分组函数中的列或表达式必须在group by子句中
因为分组函数是返回一行 而其他列显示多行 显示结果矛盾.
idle> select avg(sal) from emp ;
AVG(SAL)
----------
2073.21429
idle> select deptno,avg(sal) from emp;
select deptno,avg(sal) from emp
*
ERROR at line 1:
ORA-00937: not a single-group group function
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno ;
DEPTNO AVG(SAL)
---------- ----------
30 1566.66667
20 2175
10 2916.66667
idle> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by job;
select deptno,avg(sal) from emp group by deptno order by job
*
ERROR at line 1:
ORA-00979: not a GROUP BY expression
idle>
group by多条件分组
SCOTT@ora10g> select deptno,job,avg(sal),max(sal) from emp group by deptno,job order by 1;
DEPTNO JOB AVG(SAL) MAX(SAL)
---------- --------- ---------- ----------
10 CLERK 1300 1300
10 MANAGER 2450 2450
10 PRESIDENT 5000 5000
20 ANALYST 3000 3000
20 CLERK 950 1100
20 MANAGER 2975 2975
30 CLERK 950 950
30 MANAGER 2850 2850
30 SALESMAN 1400 1600
9 rows selected.
SCOTT@ora10g>

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。
