MySQL에서 SUM 함수를 사용하여 데이터 테이블의 숫자 열 합계를 계산하는 방법
MySQL 데이터베이스에서 SUM() 함수는 매우 강력한 집계 함수로, 데이터 테이블의 모든 숫자 열의 합계를 계산하는 데 사용됩니다. 특정 열. 합계 계산이든 통계 데이터이든 SUM 함수는 매우 중요한 도구입니다. 이 기사에서는 MySQL에서 합계 계산을 위해 SUM 함수를 사용하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.
1. 샘플 테이블 만들기
시작하기 전에 데모용 샘플 데이터 테이블을 만들어야 합니다. 다음 필드가 포함된 학생이라는 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다.
CREATE TABLE students ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), score DECIMAL(5,2) );
이 테이블에는 id(학생 ID), 이름(학생 이름), 점수(학생 점수)라는 세 개의 필드가 포함되어 있습니다. 다음으로, 학생 테이블에 일부 샘플 데이터를 삽입합니다.
INSERT INTO students (id, name, score) VALUES (1, '张三', 80), (2, '李四', 90), (3, '王五', 85), (4, '赵六', 95), (5, '钱七', 70);
이제 샘플 데이터 테이블을 만들었으므로 SUM 함수를 사용하여 합계 계산을 수행할 수 있습니다.
2. 합계 계산에 SUM 함수를 사용하세요
합계 계산에 SUM 함수를 사용하려면 SELECT 문을 사용하고 SUM 함수를 사용하여 해당 열을 계산해야 합니다. 다음은 간단한 예입니다.
SELECT SUM(score) AS total_score FROM students;
위 예에서는 SUM 함수를 사용하여 점수 열을 합산하고 AS 키워드를 사용하여 계산 결과에 별칭 total_score를 제공합니다. 위 쿼리를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
total_score ---------- 420.00
위 결과는 학생 테이블의 점수 열 합계가 420.00임을 나타냅니다.
열 전체를 합산하는 것 외에도 특정 조건에 따라 부분 데이터의 합을 계산할 수도 있습니다. 예를 들어 WHERE 절을 사용하여 특정 데이터 행을 필터링한 다음 필터링된 데이터를 합산할 수 있습니다. 다음은 조건에 따른 합산의 예입니다.
SELECT SUM(score) AS total_score FROM students WHERE score >= 80;
위 예에서는 점수가 80점 이상인 학생들의 점수 합을 계산했습니다. 위 쿼리를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
total_score ---------- 350.00
위 결과는 학생 테이블에서 80점 이상인 학생의 총 점수가 350.00임을 나타냅니다.
3. 요약
이 글에서는 MySQL에서 합계 계산을 위해 SUM 함수를 사용하는 방법을 소개하고 자세한 코드 예제를 제공합니다. SUM 함수를 사용하면 데이터 테이블의 숫자 열을 쉽게 합산하여 필요한 통계 결과를 얻을 수 있습니다. 단순한 합계 계산 외에도 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 특정 조건을 기반으로 필터링하고 계산할 수도 있습니다.
간단히 말하면 SUM 함수는 MySQL의 매우 강력하고 실용적인 함수로, 데이터 통계 및 합계 계산에 매우 유용합니다. 이 기사가 MySQL의 합계 계산에 SUM 함수를 사용하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
위 내용은 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.

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.

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 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.

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.

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.
