Oracle 分组函数用法示例详解
聚合函数、多行函数、分组函数都是一类函数GROUP BY 和 HAVING group 函数:AVG\SUM\MIN\MAX\COUNT\STDDEV\VARIANCEDISTINCT 与
聚合函数、多行函数、分组函数都是一类函数
GROUP BY 和 HAVING
group 函数:AVG\SUM\MIN\MAX\COUNT\STDDEV\VARIANCE
DISTINCT 与 group 函数结合使用
NULL 值在 group函数当中的处理
嵌套 group 函数
group 函数的语法:
SELECT GROUP_FUNCTION(COLUMN),...
FROM TABLE
[WHERE CONDITION]
[ORDER BY COLUMN];
---示例1:AVG\MAX\MIN\SUM针对NUMBER类型数据
SELECT AVG(SALARY), MAX(SALARY), MIN(SALARY), SUM(SALARY)
FROM EMPLOYEES
WHERE JOB_ID LIKE '%REP%';
AVG(SALARY) MAX(SALARY) MIN(SALARY) SUM(SALARY)
----------- ----------- ----------- -----------
8272.72727 11500 6000 273000
---示例2:MIN和MAX可以针对number外还可以针对date类型数据
hr@PROD> SELECT MIN(HIRE_DATE), MAX(HIRE_DATE) FROM EMPLOYEES;
MIN(HIRE_ MAX(HIRE_
--------- ---------
17-JUN-87 21-APR-00
----示例3:COUNT(*) 和 COUNT(1),COUNT(1)的速度比COUNT(*)快
hr@PROD> SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEES;
COUNT(*)
----------
107
-----COUNT(*)返回某个表中的行数
hr@PROD> SELECT COUNT(1) FROM EMPLOYEES;
COUNT(1)
----------
107
---COUNT(EXPR)符合expr 的所有非空值行的行数,请看下例:
hr@PROD> SELECT COUNT(COMMISSION_PCT) FROM EMPLOYEES;
COUNT(COMMISSION_PCT)
---------------------
35
hr@PROD> SELECT COUNT(DEPARTMENT_ID) FROM EMPLOYEES;
COUNT(DEPARTMENT_ID)
--------------------
106
hr@PROD> SELECT COUNT(EMPLOYEE_ID) FROM EMPLOYEES;
COUNT(EMPLOYEE_ID)
------------------
107
------------DISTINCT 和 group 函数的配合使用
示例:
hr@PROD> SELECT COUNT(DISTINCT DEPARTMENT_ID) FROM EMPLOYEES;
COUNT(DISTINCTDEPARTMENT_ID)
----------------------------
11
--------------------------------
-----------group 函数对 Null 值的处理
----group 函数忽略列中的 null 值
hr@PROD> SELECT COUNT(COMMISSION_PCT) FROM EMPLOYEES;
COUNT(COMMISSION_PCT)
---------------------
35
hr@PROD> SELECT COUNT(NVL(COMMISSION_PCT,0)) FROM EMPLOYEES;
COUNT(NVL(COMMISSION_PCT,0))
----------------------------
107
-----35 人参与计算
hr@PROD> SELECT AVG(COMMISSION_PCT) FROM EMPLOYEES;
AVG(COMMISSION_PCT)
-------------------
.222857143
------107 人参与计算
hr@PROD> SELECT AVG(NVL(COMMISSION_PCT,0)) FROM EMPLOYEES;
AVG(NVL(COMMISSION_PCT,0))
--------------------------
.072897196
-------创建分组数据----
GROUP BY 子句
计算每个部门中的平均薪水
SELECT COLUMN ,GROUP_FUNCTION(COLUMN)
FROM TABLE
[WHERE CONDITION]
[GROUP BY GROUP_BY_EXPRESSION]
[ORDER BY COLUMN];
注意:SELECT 子句中的 COLUMN 必须包含在 GROUP BY 子句中
列出的单行必须包含在 group by 子句中
执行顺序,先计算 WHERE,后计算group by,再查询结果,最后执行 order by
order by 中可以使用别名,,where 和 group by 中不允许使用别名

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
