对上述原始数据，按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
classid int unsigned primary key auto_increment not null,
DQL全称：Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。
语法： select 查询列表 ④ from 表名——————————① where 分组前条件—— ② group by 分组的字段③ having 分组后条件 ⑤ order by 排序列表 ⑥ 特点： 1、查询列表往往是：分组函数和分组后的字段 换句话说，和分组函数一同查询的字段，一般就是分组后的字段 2、分组查询的筛选有两种：分组前筛选和分组后筛选 连接关键字 位置 筛选的结果集 分组前筛选 where group by前面 原始表 分组后筛选 having group by后面 分组后的查询结果（虚拟表） 结论：分组函数做条件 肯定是 分组后筛选条件！！！ 3、分组查询可以通过单个字段，也可以通过多个字段，中间用逗号隔开
需求： 1 查询员工的总数 2 查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值 3 查询薪水大于4000员工的个数 4 查询部门为’教学部’的所有员工的个数 5 查询部门为’市场部’所有员工的平均薪水
① 分组查询中，select 后面只能出现，在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选，而 having 是在分组结束后的结果里筛选，最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即：该字段必须使用)，一般与 group by 连用 ④ 分组查询中，若一个字段在一个组内有多个结果，则后一个结果覆盖前一个结果
第3章 服务器性能剖析 优化的第一步应该是测量时间花在哪里。 对测试结果统计之后，对结果进行排序，把重要的任务排在前面。 如果优化的成本大于收益，就应该停止优化。 平均值在很多时候都隐藏了我们正在需要关注的地方。 虽然监控程序本身可能会拖慢程序，但是它对优化程序的贡献，是远远大于的其拖累的。 mysql慢查询日志可以帮助我们找到那些查询慢的语句。 利用pt-query-digest分析慢查询报告。 使用SHOW PROFILE 可以详细查看每条语句耗费时间的地方。 导致性能低下的原因有几种：资源被过度使用，
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager，其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息，上报至 Center Service，然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求，需要自行搭建部署监控服务，也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案，StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口，可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
注意：null 值不参与聚合函数运算（如果你查询address 出现结果为5）
在Excel中函数基本是很常用的，形式都是：函数名(<数值或表达式>)，很多函数相对简单，与在Access中用法相近，但表达式中的字段是需要用加中括号，即[字段名]。
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
Elasticsearch中的文档就相当于MySQL数据库中的表，文档中的数据格式为JSON格式。
在 Excel 中，stdevp 是计算样本总体标准偏差的函数，它反映了相对于平均值的离散程度。但在 PHP 里是没有该函数的，要计算标准偏差时，只能自己进行写算法，十分不便。于是查询相关资料和公式，总结出了以下代码。
在日常业务开发中，会通过使用where 1=1来简化动态 SQL语句的拼接，有人说where 1=1会影响性能，也有人说不会，到底会不会影响性能？本文将从 MySQL的官方资料来进行分析。
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令，还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情，而且现在很多浏览器也都是分页显示数据，例如：
上一篇我们从PromQL入门，这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
历史上最早的科学家曾经不承认实验可以有误差，认为所有的测量都必须是精确的，把任何误差都归于错误。后来人们才慢慢意识到误差永远存在，而且不可避免。即使实验条件再精确也无法完全避免随机干扰的影响，所以做科学实验往往要测量多次，用取平均值之类的统计手段去得出结果。
select 字段列表 from 表名列表 where 条件列表 group by 分组字段 having 分组之后的条件 order by 排序 limit 分页限定
写一条 SQL 查询计算以 7 天（某日期 + 该日期前的 6 天）为一个时间段的顾客消费平均值
本文旨在通过2015-2018的客户订单分析，了解各大区销售经营情况、不同偏好，并通过RFM模型来进行客户价值分类，实现定向营销。
1、建表的时候可以添加约束 2、可以使用alter。。。add。。。 3、alter。。。modify。。。 4、删除用 alter。。。drop。。。
上一章节，我们讲了Elasticsearch集群的监控，除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外，Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么，我们知道，监控其实是一种被动式的管理，而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢？？答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能，配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分，那么，本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
布尔（Boolean）是一种数据类型，仅有两个值，即TRUE或FALSE，或者1或0：
MySQL之单表查询 创建表 # 创建表 mysql> create table company.employee5( id int primary key AUTO_INCREMENT not null, name varchar(30) not null, sex enum('male','female') default 'male' not null, hire_date date not null, post varchar(50) not null,
SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。大致分为两类：SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。
了解我们如何为 PostgreSQL 配备高级索引技术，使其与其他专门的向量数据库（如 Pinecone）一样快。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
# _id是指定用什么字段分组，需要写成$sex, $sum:1表示此行数据计算为1
select 中使用 group by 子句可以对指定列进行分组查询。需要满足：使用 group by 进行分组查 询时，select 指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在 select 中则必须包含在聚合函 数中。
上一篇 文章 我们介绍了按值二分，但这个知识点的题型的变化很多，而且大部分情况下都是以难题的形式出现。因此想要很好的掌握还需多多练习，这次我们再来看一道按值二分的题目，希望能加深你对这个概念的理解。
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法，具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法（二）。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
SQL中运算符是用来在查询过程中进行各种操作的符号。SQL中包括以下类型的运算符：
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方，个人觉得要好好的去归类，并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家！ 重感冒下的我，很难受！keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子，因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作，其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询，还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
📷 这一节内容，来通过一张测试表，进行 MySQL 分组查询和聚集函数的练习。 1 数据准备 建表及数据准备，以便后面 SQL 练习： use yzl; /* 使用yzl这个database */ drop table if exists student_info; /* 如果表student_info存在则删除表student_info */ CREATE TABLE `student_info` ( /* 创建表student_info */ `id` int(11) NOT NULL auto_i
# ORDER BY price DESC 排序查询, DESC是降序 ASC是升序 默认 ASC -- 通过order by语句，可以将查询出的结果进行排序。放置在select语句的最后。 -- 格式: -- SELECT * FROM 表名 ORDER BY 排序字段ASC|DESC; -- ASC 升序 (默认) -- DESC 降序 SELECT pname,price FROM product ORDER BY price DESC; SELECT pid,pname,price
例3:显示所有的学生信息，先按照年龄从大-->小排序，当年龄相同时按照身高从高-->矮排序
上篇文章说了连接查询的成本，主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定，而成本这些都是可以在%cost%表查看的，因为分为server和engine表，server不管理数据成本，里面包含连接管理，查询缓存，sql解码，sql优化，engine就是数据引擎成本，而distinct，union等特殊查询，会建立临时表，临时表看数据量可能建立磁盘或者内存，比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
多表查询的过程就是先计算两张表的笛卡尔积，再根据一些条件对笛卡尔积中的记录进行筛选
引用维基百科，窗口函数能够使用一行或多行的值来返回每一行的值。使用窗口功能，不再需要自连接（self-join）来同时显示原始值和聚合值。
至于Mysql大家都很熟悉，很多公司因为人才储备和数据量大的原因，一般是Hadoop+Mysql的模式，Hadoop计算大量原始数据，然后按维度汇总后的展示数据存储在Mysql上，但是Mysql也有很多的“坑”：比如著名的Emoji表情坑，由此引申出来的utf8mb4的坑（隐式类型转换陷阱），性能低到发指的悲观锁机制，不支持多表单序列中取 id，不支持over子句，几乎没有性能可言的子查询........有点罄竹难书的意思，更多的“罪行”详见：见鬼的选择：Mysql。而这些问题，在PostgrelSQL中得到了改善，本次我们在Win10平台利用Docker安装PostgrelSQL，并且初步感受一下它的魅力。
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
1. 常见的几个聚合函数 1.1 Avg / Sum 平均值 / 求和 (不适用于字符串) select avg(salary),sum(salary),avg(salary)*107 from employess 1.2 Max / Min 最大 / 最小 (字符串中按 a最小 z最大) select max(salary),min(salary) from employess 1.3 Count （1）. 计算指定字段再查询你结构中出现的个数(不包含null) 📷
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