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。
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。
MySQL中的聚合函数用于对数据进行计算和统计，常见的聚合函数包括下面列举出来的聚合函数：
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
classid int unsigned primary key auto_increment not null,
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
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。
计算中位数可能是小学的内容，然而在数据库查询中实现却并不是一件容易的事。我们今天就来看看都有哪些方法可以实现。
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
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。
字段名1 、2 是对查询结果排序的依据。 ASC 表示升序 DESC表示降序。 默认是ASC。
MySQL8.0.18刚刚发布，它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE，用来分析和理解查询如何执行。
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
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
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算，如求磁盘总容量、网络流量，只依赖于Zabbix-Server，与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger，配置与Items相同。
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AVG返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果expression是DOUBLE类型，AVG返回DOUBLE; 否则，它返回NUMERIC。
我们知道MySQL所有的运行状态统计信息都能从“show global status”语句的结果集中查看，该结果集保存的是从MySQL启动到当前时间之间各状态值的“总数”，对我们的分析不友好。在我们日常维护和优化中，我们需要持续的跟踪某些状态值的的变化（增量或者是平均值）；或者是在调整某些参数后，观察某些状态值的变化是否符合我们预期等等。
1. 性能问题：使用*通配符会导致数据库引擎进行全表扫描，这会带来性能上的损耗，特别是当数据量非常大的时候。相比之下，指定具体的列名可以让数据库引擎更有效地执行查询，提高查询效率。
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
大家好，前面通过实例介绍了查询设计的主要步骤，也介绍通配符和常用函数等，本节要介绍的是选择查询分类中的汇总查询。
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）
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
本文介绍了如何汇总数据，包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总，以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
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。
Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体，由go语言(golang)开发，是监控+报警+时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展。
DQL全称：Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。
在数据分析行业，对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势，它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是，有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例，在这几个案例中，Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
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。
分析：需要的查询的数据分别来自出版商表和图书表。由于需要按不同的出版商来分组统计，所以出版商字段需要在使用“Group By”来分组。而求单价最高的书就需要统计[单价]字段“最大值”。
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
查全率是定义由给定查询和数据语料库的算法检索的相关性的大小。因此，给定一组文档和应该返回这些文档的子集的查询，查全率的值表示实际返回了多少相关文档。 此值计算如下：
无论是基础查询还是条件查询，最终的结果都是显示了所有字段。即：包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段，那么查询语句应该按照如下格式：
一，这部分主要是关于mysql数据库常用的聚合函数的操作，函数用多了，名字都忘了去怎么说了，所以这里也是用以回顾之前的内容吧。
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。
优点:查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。
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。
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。
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。
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。
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准。因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。 图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16
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。
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