[功能]统计数据表选中行x列的合计值. [参数] *表示对满足条件的所有行统计,不管其是否重复或有空值(NULL) all表示对所有的值统计,默认为all distinct只对不同的值统计, 如果有参数distinct或all,需有空格与x(列)隔开,均忽略空值(NULL). [参数]x,可为数字.字符.日期型及其它类型的字段 [返回]数字值 count(*)=sum(1) [示例] 环境: create table table3(xm varchar(8),sal number(7,2));…

[功能]统计数据表选中行x列的标准误差. [参数]all表示对所有的值求标准误差,distinct只对不同的值求标准误差,默认为all 如果有参数distinct或all,需有空格与x(列)隔开. [参数]x,只能为数值型字段 [返回]数字值 [示例] 环境: create table table3(xm varchar(8),sal number(7,2)); insert into table3 values('gao',1111.11); insert into table3 values…

目的:统计去重后表中所有项总和. 直观想法: SELECT COUNT(DISTINCT *) FROM [tablename] 结果是:语法错误. 事实上,我们可以一同使用 DISTINCT 和 COUNT 关键词,来计算非重复结果的数目. COUNT函数 COUNT( { [ ALL | DISTINCT ] expression ] | * } ) ,COUNT不能统计多个字段. 解决办法: select count(*) from (select distinct col1 ,col2…

在统计查询中,经常会用到count函数,这里是基础的 MYSQL 行转列 以及基本的聚合函数count,与group by 以及distinct组合使用 -- 创建表 CREATE TABLE `tb_student` ( `id` ) NOT NULL, `stu_name` ) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '学生姓名', `tea_name` ) DEFAULT NULL COMMENT '教师姓名', `stu_class` ) D…

定义和用法 可以一同使用 DISTINCT 和 COUNT 关键词,来计算非重复结果的数目. 语法 SELECT COUNT(DISTINCT column(s)) FROM table 例子 注意:下面的例子仅适用于 ORACLE 和 Microsoft SQL server,不能用于 Microsoft Access. "Orders"表: Company OrderNumber IBM 3532 W3School 2356 Apple 4698 W3School 6953 例子…

直接计算函数COUNT(*)的值,例如,计算pet表中猫的只数: 计算pet表中species的列的数目: 假如你想知道有多少不同种类的的宠物数目.你可以通过使用关键字DISTINCT来得到该数目: 通常使用count时,字段中的空值将会被忽略:…

本文将探讨以下问题 1.count(*) . count(n).count(null)与count(fieldName)2.distinct 与 count 连用3.group by (多个字段) 与 count 实现分组计数4.case when 语句与 count 连用实现按过滤计数 参考文章:Select count(*)和Count(1)的区别和执行方式 准备工作 -- 创建表 CREATE TABLE `tb_student` ( `id` int(11) NOT NULL, `stu…

表名: user_active_day (用户日活表) 表内容: user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区) 需求: 找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量 思路: 筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量. 最开始写的hql语句 select partition_d…

spark 例子count(distinct 字段) 例子描述: 有个网站访问日志,有4个字段:(用户id,用户名,访问次数,访问网站) 需要统计: 1.用户的访问总次数去重 2.用户一共访问了多少种不同的网站 这里用sql很好写 select id,name,count(distinct url) from table group by id,name 其实这个题目是继官方和各种地方讲解聚合函数(aggregate)的第二个例子,第一个例子是使用aggregate来求平均数. 我们先用简易版来…

在处理一个大数据量数据库的时候 突然发现mysql对于count(*)的不同处理会造成不同的结果 比如执行 SELECT count(*) FROM tablename 即使对于千万级别的数据mysql也能非常迅速的返回结果 而对于 SELECT count(*) FROM tablename WHERE..... mysql的查询时间开始攀升 仔细查阅累下手册,发现当没有WHERE语句对于整个mysql的表进行count运算的时候 MyISAM类型的表中保存有总的行数,而当添加有WHERE限定…