SQL WHERE 절에서 AVG()와 같은 집계 함수를 어떻게 올바르게 사용할 수 있습니까?
SQL 쿼리에서 집계 함수 사용
데이터베이스를 쿼리할 때 AVG()와 같은 집계 함수를 사용하여 요약 통계나 그룹 데이터를 계산하는 것이 일반적입니다. 그러나 집계 함수 사용을 관리하는 특정 규칙이 있으며, 이로 인해 오류가 발생할 수 있습니다.
오류 1111: 그룹 함수의 잘못된 사용
일반적인 오류 중 하나는 "ERROR 1111(HY000) ): 그룹 함수의 잘못된 사용'은 WHERE 절에서 집계 함수를 잘못 사용한 경우 발생합니다. 문제를 설명하기 위해 예를 생각해 보겠습니다.
문제: ec, name, code, dob 및 급여 속성이 있는 "staff" 테이블이 있는 경우 목록에 대한 쿼리를 작성합니다. 평균연봉보다 많은 연봉을 받는 직원.
잘못 해결 방법:
select * from staff where salary > avg(salary);
이 잘못된 해결 방법에서는 집계 함수 AVG()가 WHERE 절에 배치되는데 이는 SQL 구문에서 허용되지 않습니다.
올바른 해결 방법
문제를 해결하려면 다음 두 가지 옵션이 있습니다.
1. WHERE 절에서 하위 쿼리 사용:
select * from staff where salary > (select avg(salary) from staff)
이 쿼리는 평균 급여를 하위 쿼리로 계산한 다음 이를 외부 쿼리의 각 직원 급여와 비교합니다.
2. 그룹화 및 필터링을 위해 HAVING 절 사용:
select deptid, COUNT(*) as TotalCount from staff group by deptid having count(*) > 2
이 쿼리는 HAVING 절을 사용하여 특정 속성을 가진 그룹을 선택하기 위한 조건을 지정합니다(이 경우 직원이 2명 이상인 부서). ).
규칙 이해
집계 함수는 다음 위치에서만 사용할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. SQL 쿼리에서:
- SELECT 목록: 요약 통계 또는 개수 값을 계산합니다.
- GROUP BY 절: 데이터 그룹화 및 집계 수행 계산.
- HAVING 절: 선택 조건을 지정합니다.
집계 함수의 오용을 방지하면 SQL 쿼리의 유효성과 효율성이 보장됩니다.
위 내용은 SQL WHERE 절에서 AVG()와 같은 집계 함수를 어떻게 올바르게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

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.

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.

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.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
