Kemahiran analisis data dalam MySQL

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data yang sangat berkuasa, yang mempunyai kelebihan kecekapan, kestabilan dan kemudahan penggunaan. Menggunakan beberapa kemahiran analisis data dalam MySQL boleh membolehkan anda menguasai data dengan lebih cepat dan mengkaji data dengan lebih tepat. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa teknik analisis data dalam MySQL.

1. Menggunakan subqueries

Subqueries ialah teknik yang sangat biasa untuk menggunakan subqueries untuk analisis data. Ia boleh menggunakan hasil satu pertanyaan sebagai syarat atau sekatan untuk pertanyaan lain. Melalui operasi ini, operasi analisis data yang kompleks seperti pengumpulan, penapisan, sekatan dan statistik boleh dilaksanakan dengan mudah.

Contohnya, jika kita ingin menyoal 5 pengguna dengan kekerapan terbanyak, kita boleh menggunakan kod berikut:

SELECT user_id, COUNT(*) AS count
FROM log
GROUP BY user_id
ORDER BY count DESC
LIMIT 5;

Jika kita ingin melihat maklumat terperinci 5 pengguna ini, seperti sebagai nama pengguna, Masa pendaftaran, dsb., anda boleh menggunakan kod berikut:

SELECT *
FROM user
WHERE user_id IN (
  SELECT user_id
  FROM log
  GROUP BY user_id
  ORDER BY COUNT(*) DESC
  LIMIT 5
);

2. Menggunakan fungsi analitik

Fungsi analitik dalam MySQL juga merupakan analisis data yang sangat berguna teknik. Melaluinya, kami boleh melakukan statistik, pengisihan dan operasi lain dengan sangat mudah.

Sebagai contoh, jika kami ingin menanyakan maklumat pengguna yang baru log masuk, kami boleh menggunakan kod berikut:

SELECT user_id, login_time,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time DESC) rn
FROM log;

Pertanyaan ini menggunakan fungsi ROW_NUMBER untuk mengisih masa log masuk terakhir bagi setiap pengguna. Dan dinomborkan menggunakan fungsi analitik. Di sini, kami menggunakan PARTITION BY untuk menentukan ID pengguna sebagai syarat pengumpulan dan ORDER BY untuk menentukan masa log masuk sebagai asas pengisihan.

3. Menggunakan pernyataan WITH

Pernyataan WITH juga merupakan teknik analisis data yang sangat berguna. Ia boleh membantu kami mengatur dan memanggil subquery dengan lebih baik serta meningkatkan kecekapan pertanyaan.

Contohnya, jika kami ingin menanyakan produk dengan jualan yang lebih tinggi daripada purata, kami boleh menggunakan kod berikut:

WITH avg_sales AS (
  SELECT AVG(sales) AS avg_sales
  FROM product
)
SELECT *
FROM product
WHERE sales > (SELECT avg_sales FROM avg_sales);

Dalam pertanyaan ini, kami menggunakan pernyataan WITH untuk mentakrifkan avg_sales subquery untuk pengiraan purata jualan. Dalam pertanyaan utama, kami menggunakan subkueri avg_sales untuk menentukan sama ada jualan lebih besar daripada jualan purata.

4. Menggunakan pernyataan JOIN

Kenyataan JOIN juga merupakan teknik analisis data yang sangat biasa, yang boleh mengaitkan data dalam berbilang jadual untuk analisis yang lebih mendalam.

Sebagai contoh, jika kami ingin menanyakan kategori produk dengan jualan tertinggi, kami boleh menggunakan kod berikut:

SELECT category.name, product.name, product.sales
FROM product
JOIN category ON product.category_id = category.category_id
ORDER BY product.sales DESC
LIMIT 1;

Dalam pertanyaan ini, kami menggunakan pernyataan JOIN untuk mengaitkan jadual produk dengan jadual kategori , tanya kategori produk dengan jualan tertinggi melalui lajur nama dalam jadual kategori.

Ringkasan

Di atas adalah beberapa teknik analisis data dalam MySQL Menggunakan teknik ini, anda boleh menguasai data dengan lebih cepat dan melakukan analisis data dengan lebih tepat. Sudah tentu, ini hanyalah puncak gunung es yang digunakan secara meluas dalam analisis data Saya harap pembaca dapat memahami dan menguasai teknologi ini untuk memberikan sokongan yang lebih kuat untuk analisis data.

Atas ialah kandungan terperinci Kemahiran analisis data dalam MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!