聚合函数

突然感觉group by好陌生，总有个筋别不过来，为什么不能够select * from Table group by id，为什么一定不能是*，而是某一个列或者某个列的聚合函数，group by 多个字段可以怎么去很好的理解呢？ = 正文开始 === 先来看下表1，表名为test： 表1 执行如下SQL语句： SELECT name FROM test GROUP BY name 　　你应该很容易知道运行的结果，没错，就是下表2： 表2 可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用，我建议在思考的过程中，由表1到表2的过程中，增加一个虚构的中间表：虚拟表3。下面说说如何来思考上面SQL语句执行情况： 1.FROM test：该句执行后，应该结果和表1一样，就是原来的表。 2.FROM test Group BY name：该句执行后，我们想象生成了虚拟表3，如下所图所示，生成过程是这样的：group by name，那么找name那一列，具有相同name值的行，合并成一行，如对于name值为aa的，那么<1 aa 2>与<2 aa 3>两行合并成1行，所有的id值和number值写到一个单元格里面。 3.接下来就要针对虚拟表3执行Select语句了： （1）如果执行select *的话，那么返回的结果应该是虚拟表3

简介 视图可以看作定义在SQL Server上的虚拟表.视图正如其名字的含义一样，是另一种查看数据的入口.常规视图本身并不存储实际的数据，而仅仅存储一个Select语句和所涉及表的metadata. 视图简单的理解如下: 通过视图，客户端不再需要知道底层table的表结构及其之间的关系。视图提供了一个统一访问数据的接口。 为什么要使用视图(View) 从而我们不难发现，使用视图将会得到如下好处: 视图隐藏了底层的表结构，简化了数据访问操作 因为隐藏了底层的表结构，所以大大加强了安全性，用户只能看到视图提供的数据 使用视图，方便了权限管理，让用户对视图有权限而不是对底层表有权限进一步加强了安全性 视图提供了一个用户访问的接口，当底层表改变后，改变视图的语句来进行适应，使已经建立在这个视图上客户端程序不受影响 视图(View)的分类 视图在SQL中可以分为三类 普通视图(Regular View) 索引视图(Indexed View) 分割视图(Partitioned View) 下面从这几种视图类型来谈视图 普通视图(Rugular View) 普通视图由一个Select语句所定义，视图仅仅包含其定义和被引用表的metadata.并不实际存储数据。MSDN中创建视图的模版如下: CREATE VIEW [ schema_name . ] view_name [ (column [ ,

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 很多程序员视 SQL 为洪水猛兽。SQL 是一种为数不多的声明性语言，它的运行方式完全不同于我们所熟知的命令行语言、面向对象的程序语言、甚至是函数语言（尽管有些人认为 SQL 语言也是一种函数式语言）。 1、 SQL 是一种声明式语言 首先要把这个概念记在脑中：“声明”。 SQL 语言是为计算机声明了一个你想从原始数据中获得什么样的结果的一个范例，而不是告诉计算机如何能够得到结果。这是不是很棒？ （译者注：简单地说，SQL 语言声明的是结果集的属性，计算机会根据 SQL 所声明的内容来从数据库中挑选出符合声明的数据，而不是像传统编程思维去指示计算机如何操作。） SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE salary > 100000 上面的例子很容易理解，我们不关心这些雇员记录从哪里来，我们所需要的只是那些高薪者的数据（译者注： salary>100000 ）。 我们从哪儿学习到这些？ 如果 SQL 语言这么简单，那么是什么让人们“闻 SQL 色变”？主要的原因是：我们潜意识中的是按照命令式编程的思维方式思考问题的。就好像这样：“电脑，先执行这一步，再执行那一步，但是在那之前先检查一下是否满足条件 A 和条件 B ”。例如，用变量传参、使用循环语句、迭代

这是以前学习数据库查询时从网上找的资料，都保存到本地的word文档，现在也拿出来分享分享吧，是别人的。 -- Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。 --它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。 --注意:group by 是先排序后分组； --举例子说明：如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表：每个部门有多少人 就要用到分组的技术 select DepartmentID as '部门名称', COUNT(*) as '个数' from BasicDepartment group by DepartmentID --这个就是使用了group by +字段进行了分组，其中我们就可以理解为我们按照了部门的名称ID --DepartmentID将数据集进行了分组；然后再进行各个组的统计数据分别有多少； --如果不用count(*) 而用类似下面的语法 select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment group by DepartmentID --将会出现错误 --消息 8120，级别 16，状态 1，第 1 行 --选择列表中的列 'BasicDepartment

　　MySQL版本：5.7+ 　　本节介绍对值的集合进行操作的组合（聚合）函数。翻译自： Aggregate (GROUP BY) Function Descriptions 一、MySQL 5.7中的聚合函数 　　MySQL 5.7中的聚合函数如下： 　　除非另有说明，否则组合函数会忽略NULL值。 　　如果在不包含Group By子句的语句中使用组合函数，就等效于对所有行进行分组。（个人理解是，结果总是只有一行。）关于这点的更多信息，后面的小节“MySQL处理Group By的方式”会讲到。 　　聚合函数中，方差和标准差函数会对数值参数返回DOUBLE值。SUM()和AVG()对精确值参数（integer或DECIMAL）返回DECIMAL值，而对近似值参数（FLOAT或DOUBLE）返回DOUBLE值。 　　时间类型的参数对SUM()和AVG()无效。它们会把时间类型的值转换成数字，丢弃第一个非数字字符后的所有信息）。如果要解决这个问题，先要将时间类型的值转换为合适的数值单元，在执行聚合操作后，再转换回时间值。如下所示： SELECT SEC_TO_TIME(SUM(TIME_TO_SEC(time_col))) FROM tbl_name; SELECT FROM_DAYS(SUM(TO_DAYS(date_col))) FROM tbl_name; 　　诸如SUM(

查询操作 查找是数据库操作中一个非常重要的技术。查询一般就是使用filter、exclude以及get三个方法来实现。我们可以在调用这些方法的时候传递不同的参数来实现查询需求。在ORM层面，这些查询条件都是使用field+__+condition的方式来使用的。以下将那些常用的查询条件来一一解释。 查询条件 exact： 使用精确的=进行查找。如果提供的是一个None，那么在SQL层面就是被解释为NULL。示例代码如下： article = Article . objects . get ( id__exact = 14 ) article = Article . objects . get ( id__exact = None ) 以上的两个查找在翻译为SQL语句为如下： select . . . from article where id = 14 ; select . . . from article where id IS NULL ; iexact： 使用like进行查找。示例代码如下： article = Article . objects . filter ( title__iexact = 'hello world' ) 那么以上的查询就等价于以下的SQL语句： select . . . from article where title like 'hello

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 本文讲解了时间序列数据异常值检测的基本概念和在 Kylin 中开发使用异常值检测 UDF 的方法，可以作为其他 UDF 开发的参考。 通过在 Kylin 中移植 Hivemall 的 UDF，我们可以充分利用 Kylin 的优势，减少直接使用 Hivemall 过程中的数据加工、存储等繁杂步骤的工作量，提升用户的查询体验。本文使用的验证环境为 Kylin 2.6.3。 时间序列数据的异常值检测 时间序列数据是聚合数据中的一种重要类别，数据分析人员经常需要使用各种方法从不同角度对聚合得到的时间序列数据进行挖掘，异常值检测（Anomaly Detection）就是其中的一种常见方法。异常值检测的主要目标是从时间序列数据中区分出与预期的正常值不符的值[1]，如离群值（outlier）和突变点（change-point）等，这些值往往具有比较高的关注价值，是分析人员在进行业务分析时需要重点关注的对象。 时间序列数据的异常值检测具有广泛的应用场景，例如：应用在一般的商业领域中，有助于定位生产销售中的异常波动；应用在运维中，有助于迅速发现故障；应用在医学上，有助于医生做出诊断，等等。 Hivemall 的异常值检测函数 使用传统方法在大数据集上进行异常值检测存在效率低、不够灵活等问题，因此就有人尝试引入 Hive，通过对

一、认识SQL： 1.什么是SQL？ Structured Query Language：结构化查询语言 其实就是定义了操作所有关系型数据库的规则。每一种数据库操作的方式存在不一样的地方，称为“方言”。 2.SQL通用语法： SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾。 可使用空格和缩进来增强语句的可读性 MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。 三种注释： 　　单行注释①：-- 注释内容（注意--后面有一个空格） 单行注释②：#注释内容（mysql特有） 多行注释：/*注释内容*/ 3.SQL的分类： ①：DDL：数据定义语言，用来定义数据库对象：数据库、表、列等。 　　　　关键字：create、drop、alter等 ②：DML：数据库操作语言，用来对数据库中表的数据进行增删改。 　　　　关键字：insert、delete、update等 ③：DQL：数据查询语句，用来查询数据库中表的记录（数据）。 　　　　关键字：select、where等 ④：DCL：数据库控制语言（了解），用来定义数据库的访问权限和安全级别，以及创建用户。 　　　　关键字：GRANT,REVOKE等 图解这四种SQL语言： 二、DDL： *****操作数据库：CRUD 1、C（Create）：创建： ①创建数据库： create database 数据库名称； ②创建数据库，判断不存在

Where和Having都是对查询结果的一种筛选，说的书面点就是设定条件的语句。下面分别说明其用法和异同点。注：本文使用字段为oracle数据库中默认用户scott下面的emp表，sal代表员工工资，deptno代表部门编号。 一、聚合函数 说明前我们先了解下聚合函数:聚合函数有时候也叫统计函数，它们的作用通常是对一组数据的统计，比如说求最大值，最小值，总数，平均值（ MAX,MIN，COUNT, AVG）等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。简单举个例子：SELECT SUM(sal) FROM emp，这里的SUM作用是统计emp表中sal（工资）字段的总和，结果就是该查询只返回一个结果，即工资总和。通过使用GROUP BY 子句，可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。 二、where子句 where自居仅仅用于从from子句中返回的值，from子句返回的每一行数据都会用where子句中的条件进行判断筛选。where子句中允许使用比较运算符（>,<,>=,<=,<>,!=|等）和逻辑运算符（and，or，not）。由于大家对where子句都比较熟悉，在此不在赘述。 三、having子句 having子句通常是与order by 子句一起使用的。因为having的作用是对使用group by进行分组统计后的结果进行进一步的筛选

分组查询 select 查询信息 from 表名 where 条件 group by 按照列分组（可多个 ，隔开） order by 排序方式 （查询信息如果列名和聚合函数同时出现，要么在聚合函数中出现，要么就使用分组进行查询） having 条件 分组筛选（一般和group by连用，位置在其后） where：用来筛选from子句指定的操作所产生的行 group by：用来分组where子句输出 having：用来从分组的结果中筛选行 1.分组查询是针对表中不同的组分类统计和输出的 2.having子句能够在分组的基础上，再次进行筛选 3.在SQL语句中使用次序，where-->group by-->having 表连接 select 列 from 表1，表2 where 条件（表1.主键列=表2.外键列） 内连接（inner join） select 列 from 表1 inner join 表2 on 条件（表1.主键列=表2.外键列） as也可以为表赋别名 外连接（两外连接主表位置相反） 左外连接（left join） select 列 from 主表 left outer join 从表 on （表1.主键列=表2.外键列） 右外连接（right join） select 列 from 从表 right outer join 主表 on （表1.主键列=表2.外键列）