学习mysql过程中遇到了一个困惑,纠结了我半天时间,刚刚又重新复习了一下,终于知道问题所在 以下是一个需求: 取得平均薪水最高的部门的部门编号 代码如下: select deptno, avg(sal) as avgSal from emp /*emp员工信息表*/ group by deptno having avgSal = (select /*这里用到子查询*/ max(a.avgSal) /*之前困惑所在*/ from (select deptno, avg(sal) avgSal f

  聚合分析 在访问数据库时,经常需要对表中的某列数据进行统计分析,如求其最大值.最小值.平均值等.所有这些针对表中一列或者多列数据的分析就称为聚合分析. 在SQL中,可以使用聚合函数快速实现数据的聚合分析.与第7章介绍的SQL中的函数不同,聚合函数是对列中的一系列数据进行处理,返回单个统计值:而前面的函数则是对列中的单个数据进行处理. 聚合函数    函 数 名称      函 数 功 能 SUM() 返回选取结果集中所有值的总和 MAX() 返回选取结果集中所有值的最大值 MIN() 返回选

连接查询 inner join,用的最多,表示多张表一一对应 聚合函数 操作行数据,进行合并 sum.avg.count.max.min 开窗函数 将合并的数据分布到原表的每一行,相当于多出来了一列,这一列可能是sum求和的数.或者avg平均数的值 也可以与排名函数一起使用 分组功能 对某一列进行分组,也就是对数据进行压缩 分组关键字经常与聚合函数搭配使用,计算每一组的合并后的数值 group by 之后如果是多个,标识的多个列的值一样的分成一个组 联合查询 将多个查询结果合并成一个结果集,但是

通常我们计算数据库中表的数据有几个常用的聚合函数 1.count : 计数 2.sum: 计算总和 3.avg: 取平均值 4.max: 取最大值 5.min: 取最小值 6.isnull: 当返回数据为空,默认设置为0 7.coalesce: 当返回数据为空,默认设置为0 1.count的使用 下面是一个student表的所有数据

笔者在源码笔记1之中分析过ClickHouse的聚合函数的实现,但是对于各个接口函数的实际如何共同工作的源码,回头看并没有那么明晰,主要原因是没有结合Aggregator的类来一起分析聚合函数的是如果工作起来的.所以决定重新再完成一篇聚合函数的源码梳理的文章,帮助大家进一步的理解ClickHouse之中聚合函数的工作原理. 本系列文章的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本. 1.IAggregateFunction接口梳理 话不多说,直接上代码,笔者这里会将所有聚合函数的

认识数据库备份和事务日志备份 数据库备份与日志备份是数据库维护的日常工作,备份的目的是在于当数据库出现故障或者遭到破坏时可以根据备份的数据库及事务日志文件还原到最近的时间点将损失降到最低点. 数据库备份 数据库备份可以手动备份和语句备份 手动备份数据库 1.鼠标右键选择你要进行备份的数据库-任务-备份,可以在常规选项页面你可以选择备份类型是进行完整数据库备份还是差异数据库备份 2.点击添加选项,选择数据库文件的存放路径注意文件名记得加后缀.bak,便于恢复时的查找 数据库还原 右键数据库-还原数

统计各个分类下的文章数 2 周,3 日前 字数 3818 阅读 546 评论 21 在我们的博客侧边栏有分类列表,显示博客已有的全部文章分类.现在想在分类名后显示该分类下有多少篇文章,该怎么做呢?最优雅的方式就是使用 Django 模型管理器的 annotate 方法. 模型回顾 回顾一下我们的模型代码,Django 博客有一个 Post 和 Category 模型,分别表示文章和分类: blog/models.py class Post(models.Model): title = model

在我们的博客侧边栏有分类列表,显示博客已有的全部文章分类.现在想在分类名后显示该分类下有多少篇文章,该怎么做呢?最优雅的方式就是使用 Django 模型管理器的annotate方法. 模型回顾 回顾一下我们的模型代码,Django博客有一个Article和Category模型,分别表示文章和分类: blog/models.py class Article(models.Model): title = models.CharField(max_length=70) body = models.Te

全部章节   >>>> 本章目录 6.1 sum.max 和 min 聚合函数 6.1.1 聚合函数介绍 6.1.2 sum 函数 6.1.3 max/min 函数 6.2 avg 和 count 函数 6.2.1 avg 函数 6.2.2 count 函数 6.3 分组查询 group by 子句 6.3.1 group by 子句 6.3.2 创建分组 6.3.3 比较 order by 和 group by 6.3.4 使用 where 子句实现分组之前过滤数据 6.3.5

1分析函数 分析函数根据一组行来进行聚合计算,用于计算完成狙击的累积排名等,分析函数为每组记录返回多个行 rank_number() 查询结果按照次序排列,不存在并列和站位的情况,可以用于做Oracle的分页 例如:SELECT tname,sal,row_number() OVER(ORDER BY sal DESC) 降序 FROM teacher; 查询结果如图: rank() 排序结果如有并列成绩,则并列成绩就会占取下一顺序的位置,下一个成绩则会跳过下一序号排列 例如:SELECT tn

数据查询语言DQL 从表中获取符合条件的数据 select select*from表的名字   查询表所有的数据.(select跟from必须一块用 成对出现的) * 表示所有字段,可以换成想要查询的字段名称. 也可加where条件. 过滤重复数据:distinct 去掉字段列表内容整合之后重复的数据 用法: select distinct 字段名列表 from 表. 排序:order by 正序 升序:asc默认的排序方法,不写就是这个. 倒叙 降序 desc. 用法: order by 字段

一.条件表达 case when ... then when .... then ... when ... then ...end select film_id,rpad(title,20," "),case when rating in ("G","PG","PG-13") then "YOUNG" WHEN RATING=="NC-17" THEN "17 AND UP&q

有时候我们需要对表中的数据进行汇总,而不需要数据本身,为了方便这些类型的检索,SQL给出了5个聚合函数,SQL聚合函数在各主要的SQL实现中得到了相当一致的支持.如下: 1.1 AVG()函数 AVG()通过对表中行数计数并计算其列值之和,求得该列的平均值 //AVG()示例: SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM Products WHERE vend_id = 'DLL01'; 注意:只用于单个列 AVG()只能用来确定特定数值列的平均值,而且列名

我们最常需要的是汇总数据而不是把他们实际检索出来 确定表中行数(或满足某个条件或包含某个特定值的行数) 确定表中行组的和 找出表列(或所有行或特定列)的最大值,最小值和平均值 聚集函数是运行在行组上,计算和返回单个值的函数. AVG([distinct] expr) 求平均值 COUNT({*|[distinct] } expr) 统计行的数量 MAX([distinct] expr) 求最大值 MIN([distinct] expr) 求最小值 SUM([distinct] expr) 求累加

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

转自:https://www.2cto.com/database/201806/757632.html 1.不使用聚合函数sql: select * from sys_role_data a left JOIN sys_office b ON a.office_id = b.id LEFT JOIN sys_role c on a.role_id = c.id WHERE a.del_flag = '0' 如果没有查出结果,则展示无记录 2.使用 聚合函数, 我使用的是group_concat函

本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合.Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作.在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中. 例

准备工作 from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Floatfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker # 数据库信息host = '127.0.0.1'port = '3306'database = 'db_to_sqlalchemy'username = 'roo

1.in关键字.in的效率高于or. in (value1,value2,...) 或者not in (value1,value2,...) 2.between ... and ... between value1 and value2或者not between value1 and value2 3.like,“%”匹配任意多个字符,“_”匹配一个字符. 4.查询空值.空值表示数据未知.不适用. 1>is null: 2>is not null: 5.order by. 支持单列排序,也支持

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"