mysql을 사용하여 Excel에서 데이터 생성을 완료하는 방법
Excel은 데이터 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 도구입니다. 이 기사에서는 mysql을 사용하여 데이터 생성, 데이터 정리, 전처리 및 가장 일반적인 데이터 분류, 데이터 필터링 및 분류 요약을 완료하는 방법을 소개하기 위해 mysql과 Excel의 기능을 비교합니다. Excel에서는 데이터 피버팅과 같은 작업도 가능합니다. 이번 글에서는 5, 6, 7부, 데이터 추출, 데이터 스크리닝, 데이터 요약 및 관점을 소개합니다. 이 글은 mysql을 이용해 엑셀에서 데이터 생성을 완료하는 방법에 대한 관련 정보를 주로 소개하고 있습니다.
5. 데이터 추출
다섯 번째 부분은 데이터 추출인데, 이는 데이터 분석에서 가장 일반적인 작업이기도 합니다. 다음은 각 기능의 사용법을 설명합니다.
열별 데이터 추출
#按列提取 SELECT city FROM data1;
행별 데이터 추출
#按行提取 SELECT * FROM data1 WHERE city='beijing';
위치별 데이터 추출
#按位置提取 SELECT * FROM data1 LIMIT 2,5;
조건별 데이터 추출
#按条件提取并计算 SELECT AVG(price) FROM data1 WHERE city='beijing' AND age<25;
6. 데이터 필터링
여섯 번째 부분은 데이터 필터링입니다. AND, OR, NOT의 세 가지 조건을 초과, 미만, 같음으로 사용하여 데이터를 필터링하고 계산 및 합산을 수행합니다. Excel의 필터 기능, countifs 및 sumifs 기능과 유사합니다.
조건(AND, OR, NOT)으로 필터링
"필터" 기능은 Excel 데이터 디렉터리 아래에 제공되며, 다양한 조건에 따라 데이터 테이블을 필터링하는 데 사용됩니다. WHERE는 mysql에서 필터링 작업을 완료하는 데 사용되며 sum 및 count 함수를 사용하여 Excel에서 sumif 및 countif 함수의 기능을 구현할 수도 있습니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
#数据筛选AND SELECT * FROM data1 WHERE city='shanghai' AND age>30;

#数据筛选IN SELECT * FROM data1 WHERE city IN ('shanghai','beijing');
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
분류 및 요약
Excel은 데이터 디렉토리 아래에 지정된 필드 및 요약 방법에 따라 데이터 테이블을 요약할 수 있는 "분류 및 요약" 기능을 제공합니다. 해당 작업은 mysql의 GROUP BY를 통해 완료되며 다단계 분류 및 집계가 지원될 수 있습니다.
GROUP BY는 분류 및 집계를 위한 함수입니다. 사용 방법은 매우 간단합니다. 그룹화할 열 이름을 지정하면 됩니다. 또한 그룹별로 여러 개의 열 이름을 동시에 지정할 수도 있습니다. 열 이름이 나타나는 순서입니다. 동시에 그룹화 후 요약 방법을 공식화할 필요가 있습니다. 가장 일반적인 두 가지 방법은 계산과 합산입니다.
#数据筛选OR SELECT * FROM data1 WHERE city='shanghai' OR age>30;
#数据筛选(不等于) SELECT * FROM data1 WHERE city !='beijing';
PivotTable
数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式,并且功能上比GROUP BY要强大一些。下面的代码中设定city为行字段,colour为列字段,price为值字段,计算price金额。
#查看原始数据表 SELECT * FROM data1;
#使用CASE WHEN进行数据透视 CREATE VIEW data_Items AS ( SELECT data1.city, CASE WHEN colour = "A" THEN price END AS A, CASE WHEN colour = "B" THEN price END AS B, CASE WHEN colour = "C" THEN price END AS C, CASE WHEN colour = "F" THEN price END AS F FROM data1 );
#查看结果 SELECT * FROM data_Items;
#对字段进行求和汇总 CREATE VIEW data1_Extended_Pivot AS ( SELECT city, SUM(A) AS A, SUM(B) AS B, SUM(C) AS C, SUM(F) AS F FROM data_Items GROUP BY city );
#查看结果 SELECT * FROM data1_Extended_Pivot;
#对空值进行处理 CREATE VIEW data1_Extended_Pivot_Pretty AS ( SELECT city, COALESCE(A, 0) AS A, COALESCE(B, 0) AS B, COALESCE(C, 0) AS C, COALESCE(F, 0) AS F FROM data1_Extended_Pivot );
#查看数据透视结果 SELECT * FROM data1_Extended_Pivot_Pretty;
大家在开发过程中可能会经常遇到,现在就跟着本文尝试操作一下吧。
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위 내용은 mysql을 사용하여 Excel에서 데이터 생성을 완료하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.

Oracle 데이터베이스와 MySQL은 모두 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스이지만 호환성, 확장성, 데이터 유형 및 보안 측면에서 Oracle이 우수하고, MySQL은 속도와 유연성에 중점을 두고 중소 규모 데이터 세트에 더 적합합니다. ① Oracle은 광범위한 데이터 유형을 제공하고, ② 고급 보안 기능을 제공하고, ③ 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합하고, ① MySQL은 NoSQL 데이터 유형을 지원하고, ② 보안 조치가 적고, ③ 중소 규모 애플리케이션에 적합합니다.
