第12章 汇总数据 文章目录 第12章 汇总数据 1.聚集函数 1.1.AVG()函数 avg() 1.2.COUNT()函数 count() 1.3. MAX()函数 max() 1.4.MIN()函数 min() 1.5.SUM()函数 sum() 2. 聚集不同值 3.组合聚集函数 4.小结 学习什么是SQL的聚集函数以及如何利用它们汇总表的数据. 简单记录 - MySQL必知必会 - [英]Ben Forta 聚集函数 汇总数据 1.聚集函数 我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来

本测试只是简单测试,其用途不在于代替count函数配合where函数进行聚合计算,而是在复杂查询中在sum/count中加入条件,一次性求出不同条件下的聚合结果. 1.插入测试数据如图 2.sum计算(type=1)个数 或者使用中间加入if判断 3.到这里你一定会异想天开的以为count是不是也可以加条件,同样的方法在count中并不适用 加上if判断也不行 4.使用count加条件的方法可以使用以下方式

ORDER BY <属性表> 只要在WHERE子句的选择条件后面加上如下子句:ORDER BY <属性表> 就可以实现输出的排序,默认的顺序为升序(ASC).可以在属性的后面加上关键字DESC来实现降序输出. SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company, OrderNumber   集合处理函数 SELECT COUNT(*) FROM Student  WHERE  Dept='计算机系': SELECT SU

在hive中,我们经常会遇到对某列进行count.sum.avg等操作计算记录数.求和.求平均值等,但这列经常会出现有null值的情况,那这些操作会不会过滤掉null能呢? 下面我们简单测试下: with tmp as(select null as col1 union allselect 666 as col1 union allselect 999 as col1)select avg(col1) avg_numm, sum(col1) sum_num, count(1) cnt, coun

------------------------------------------聚合函数--------------------------------------------- --1: AVG(DISTINCT|ALL) ALL表示对所有的值求平均值,DISTINCT只对不同的值求平均值 SELECT AVG(SAL) FROM SCOTT.EMP; SELECT AVG(DISTINCT SAL) FROM SCOTT.EMP; --2: MAX(DISTINCT|ALL) 求最大值,

代码示例: from django.db.models import Sum, Count #alarm_sum_group_items = models.FILE_PROTECT_ALARM.objects.filter(**condition).filter(device_hash=tmp_dict['device_hash']).values('device_hash').annotate(alarm_sum=Sum('cmn_merge_count')) #tmp_dict['custo

#!/user/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-count = 1sum = 0while count <= 100: sum = sum + count count = count + 1print(sum)

使用方法: 类名.objects.aggregate(聚合函数名('表的列名')) 聚合函数名: Avg 平均值 Count数量 Max 最大 Min 最小 Sum 求和 示例: Student.objects.aggregate(Max('sage')) 创建消费者数据表 Customer class Customer(models.Model): c_name = models.CharField(max_length = 16) # 消费者名字 c_cost = models.Intege

开篇介绍 SSAS 分析服务中记录了大量的聚合值,这些聚合值在 Cube 中实际上指的就是度量值.一个给定的度量值可能聚合了来自事实表中上千上万甚至百万条数据,因此在设计阶段我们所能看到的度量实际上就已经应用了某些聚合函数来决定这个值怎样被聚合. 当然有可能已有的度量值远远还不够,还需要在查询的时候继续从不同的角度去聚合一些数据以满足实际需求,因此就会使用到各种不同的 MDX 聚合函数. Sum 聚合 Sum 聚合的应用非常普通和常见,在 MDX 中其语法为: Sum ({SET} [, Exp

在开发时,我们经常会遇到以“累计(count)”或是“累加(sum)”为条件的查询.比如user_num表: id user num 1 a 3 2 a 4 3 b 5 4 b 7   例1:查询出现过2次的user. 往往初学者会错误地认为在where 语句里直接使用count()算法,很显然这个想法是错误的,count()方法并不能被用在where子句中,为了解决问题,我们可以在group by子句后面使用HAVING来做条件限制. 错误做法:select * from user_num w

动态规划+组合数+大数 #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<iostream> #include<algorithm> #include<memory.h> #include<cstring> #include<string.h> using namespace std; long long f[60][60],ans[60]; long long c[60][60];

Given an integer array nums, find the sum of the elements between indices i and j (i ≤ j), inclusive. The update(i, val) function modifies nums by updating the element at index i to val. Example: Given nums = [1, 3, 5] sumRange(0, 2) -> 9 update(1, 2

Given the root of a tree, you are asked to find the most frequent subtree sum. The subtree sum of a node is defined as the sum of all the node values formed by the subtree rooted at that node (including the node itself). So what is the most frequent

统计字符(很水) 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1860 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 12731    Accepted Submission(s): 7918 Problem Description 统计一个给定字符串中指定的字符出现的次数   Input

Path Sum I Given a binary tree and a sum, determine if the tree has a root-to-leaf path such that adding up all the values along the path equals the given sum. Note: A leaf is a node with no children. Example: Given the below binary tree and sum = 22

Given the root of a tree, you are asked to find the most frequent subtree sum. The subtree sum of a node is defined as the sum of all the node values formed by the subtree rooted at that node (including the node itself). So what is the most frequent

很久之前看过这个题目,但是没有仔细整理,直到现在看基础才想到这两个题.这两个题非常经典也非常类似.接下来分别介绍. 部分和问题 题目描述 给定整数a1.a2........an,判断是否可以从中选出若干数,使它们的和恰好为K. 输入 首先,n和k,n表示数的个数,k表示数的和.接着一行n个数.(1<=n<=20,保证不超int范围) 输出 如果和恰好可以为k,输出“YES”,并按输入顺序依次输出是由哪几个数的和组成,否则“NO” 样例输入 4 13 1 2 4 7 样例输出 YES 2 4 7

在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前,我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数:聚合函数, 例如SUM, COUNT, MAX, 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. SELECT SUM(population) FROM bbc 这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上,结果就是该查询只返回一个结果,即所有 国家的总人口数. having是分组(group by)后的筛选条件,分组后的数据组内再筛选 where则是在分组前筛选 通过

Level:   Easy 题目描述: You are given a binary tree in which each node contains an integer value. Find the number of paths that sum to a given value. The path does not need to start or end at the root or a leaf, but it must go downwards (traveling only f

back function (return number) remember the structure class Solution { int res = 0; //List<List<Integer>> resList = new ArrayList<List<Integer>>(); public int combinationSum4(int[] nums, int target) { Arrays.sort(nums); return back(

使用SQL语句SUM函数的时候,默认查询没有值的情况下返回的是null,而实际可能我们要用的是返回0. 解决方法:SELECT SUM(count) FROM test_table 改成: SELECT COALESCE(SUM(count),0) FROM test_table