多列 GROUP BY 在 SQL 中如何運作?
理解 SQL 的多列 GROUP BY
SQL GROUP BY
子句是資料聚合的強大工具。雖然在單列中使用 GROUP BY
很簡單,但在多列中使用它需要更深入的理解。
當您使用 GROUP BY x, y
時,x
和 y
值的組合定義分組標準。 數據被分組為 x
和 y
值的獨特組合,與僅基於 GROUP BY x
分組的 x
不同。
讓我們用「Subject_Selection」表格來說明:
Subject | Semester | Attendee |
---|---|---|
ITB001 | 1 | John |
ITB001 | 1 | Bob |
ITB001 | 1 | Mickey |
ITB001 | 2 | Jenny |
ITB001 | 2 | James |
MKB114 | 1 | John |
MKB114 | 1 | Erica |
GROUP BY Subject
查詢產生:
Subject | Count |
---|---|
ITB001 | 5 |
MKB114 | 2 |
顯示 ITB001 的 5 個條目和 MKB114 的 2 個條目。
但是,GROUP BY Subject, Semester
查詢會產生:
Subject | Semester | Count |
---|---|---|
ITB001 | 1 | 3 |
ITB001 | 2 | 2 |
MKB114 | 1 | 2 |
這裡,分組是基於Subject
和Semester
兩者。 我們看到第 1 學期有 3 位 ITB001 學員,第 2 學期有 2 位學員,第 1 學期有 2 位 MKB114 學員。
本質上,具有多列的GROUP BY
允許按多個條件同時分組,揭示資料分佈和不同屬性之間的關係。
以上是多列 GROUP BY 在 SQL 中如何運作?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL的基本操作包括創建數據庫、表格,及使用SQL進行數據的CRUD操作。 1.創建數據庫:CREATEDATABASEmy_first_db;2.創建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入數據:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。
