Pangkalan data analitikal MySql: Cara menggunakan MySQL untuk melaksanakan analisis data besar

Dengan perkembangan pesat Internet dan Internet mudah alih, pertumbuhan pesat volum data telah menjadi kebiasaan. Cara cepat menganalisis sejumlah besar data untuk mendapatkan maklumat berharga telah menjadi keperluan mendesak untuk perniagaan dan individu. Dalam hal ini, pangkalan data analitikal MySql telah wujud. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan MySQL untuk melaksanakan analisis data besar.

1. Apakah pangkalan data analitik

Pada masa lalu, pangkalan data tradisional adalah berdasarkan pemprosesan transaksi, iaitu, operasi seperti pengubahsuaian, penambahan, pemadaman dan pertanyaan sesuatu barisan rekod tertentu. Jika saiz pangkalan data kecil, jadual data tidak banyak, dan volum transaksi tidak besar, maka pangkalan data tradisional ini mampu. Tetapi apabila skala secara beransur-ansur berkembang, prestasi pangkalan data ini menjadi hambatan. Di sinilah pangkalan data analisis diperlukan. Pangkalan data analisis (OLAP) tertumpu terutamanya pada analisis data, dan bertujuan untuk operasi seperti pengiraan kompleks dan analisis aplikasi rekod berbilang baris.

2. Mengapa memilih MySql

MySQL ialah pangkalan data dengan kebolehskalaan yang baik dan sesuai untuk pangkalan data yang diedarkan. Selain itu, MySQL juga menyediakan beberapa fungsi ketersediaan tinggi seperti pembahagian dan replikasi untuk menjadikan data lebih tersedia. Pada masa yang sama, fungsi MySQL yang berkuasa dalam penyimpanan data, pengiraan dan analisis adalah pilihan pertama untuk pangkalan data analisis.

3. Cara menggunakan MySql untuk melaksanakan analisis data besar

1. Lebih besar saiz data, lebih besar nilai data. Cara terbaik ialah mengimport data daripada sumber yang berbeza ke dalam MySQL untuk membentuk pemprosesan data bersepadu untuk memudahkan pengurusan data dan operasi bersatu.

2. Analisis data

Analisis data ialah teras kepada keseluruhan proses analisis data besar. Dalam MySql, analisis data boleh dicapai dengan mudah dengan menggunakan alat analisis dan algoritma yang cekap.

①Gunakan Group By untuk pengagregatan dan ringkasan data

Group By ialah alat pengagregatan dan ringkasan data yang paling biasa digunakan untuk MySql. Group By boleh digunakan untuk mengisih dan meringkaskan data mengikut syarat yang ditetapkan. Butirannya boleh seperti berikut:

PILIH COUNT(*) AS cnt, nama DARI tbl KUMPULAN MENGIKUT nama PESANAN OLEH cnt DESC

Ambil arahan di atas sebagai contoh untuk mengelaskan dan mengira nama dan lakukan statistik mengikut kuantiti Isih mengikut urutan terbalik.

② Gunakan Kesatuan untuk mencapai penggabungan data

Kesatuan juga merupakan perintah penggabungan data yang sangat biasa digunakan dalam MySql Ia boleh menggabungkan jadual data yang berbeza untuk memudahkan pemprosesan dan analisis data. Butirannya boleh seperti berikut:

PILIH nama DARI tbl1 UNION PILIH nama DARI tbl2

Ambil arahan di atas sebagai contoh untuk menggabungkan data dengan nama yang sama dalam dua jadual data tbl1 dan tbl2, Dan keluarkan pendua.

③Gunakan Sertai untuk sambungan data

Sertai juga merupakan arahan sambungan data yang sangat biasa digunakan dalam MySql Ia boleh menyambungkan jadual data yang berbeza bersama-sama untuk memudahkan analisis dan pemprosesan data yang lebih kompleks. Butirannya boleh seperti berikut:

PILIH t1.id, t1.nama, t2.gaji DARI tbl1 t1 JOIN tbl2 t2 ON t1.id=t2.id

Ambil arahan di atas sebagai contoh, Sambungkan data dengan ID yang sama dalam dua jadual data tbl1 dan tbl2, dan isikannya mengikut nombor ID.

④ Gunakan subqueries untuk analisis data

Subqueries juga merupakan arahan analisis data yang sangat biasa digunakan dalam MySql, yang boleh mengandungi pertanyaan lain dalam satu pernyataan pertanyaan. Butirannya boleh seperti berikut:

PILIH nama DARI tbl WHERE id IN (PILIH id DARI tbl2 WHERE gaji>10000)

Ambil arahan di atas sebagai contoh untuk menanyakan jadual tbl yang gajinya adalah lebih daripada 10,000 yuan nama pekerja.

Penggambaran Data

4. Penggambaran data ialah salah satu aspek penting dalam analisis data besar. MySQL menyokong pelbagai alat dan bahasa visualisasi data, seperti PowerBI, Excel, Python, dll. Semasa merealisasikan visualisasi data, ia juga boleh memproses dan menganalisis data selanjutnya. Visualisasi data bukan sahaja dapat membantu penganalisis lebih memahami dan mengenali data, tetapi juga menunjukkan korelasi dalaman dan perkembangan trend data.

Ringkasnya, cara menggunakan MySQL untuk melaksanakan analisis data besar memerlukan pengagregatan, meringkaskan dan menyambungkan sejumlah besar data serta bekerja dengan alatan dan algoritma visualisasi data untuk menjalankan analisis dan pemprosesan data yang lebih berkesan. Pada masa yang sama, ia juga perlu untuk memilih pangkalan data MySql yang cekap dan alat analisis untuk memastikan ketersediaan data dan kecekapan pengkomputeran.

Atas ialah kandungan terperinci Pangkalan data analitikal MySql: Cara menggunakan MySQL untuk melaksanakan analisis data besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!