对一列中特定行的数据求平均值

SQL中AVG、COUNT、SUM、MAX等聚合函数对NULL值的处理

2019-09-28 05:45:26

一、AVG()求平均值注意AVE()忽略NULL值，而不是将其作为“0”参与计算二、COUNT()两种用法1、COUNT(*)对表中行数进行计数不管是否有NULL2、COUNT(字段名)对特定列有数据的行进行计数忽略NULL值三、MAX()、MIN()求...

一、AVG()

求平均值
注意AVE()忽略NULL值，而不是将其作为“0”参与计算

二、COUNT()

两种用法

1、COUNT(*)

对表中行数进行计数
不管是否有NULL

2、COUNT(字段名)

对特定列有数据的行进行计数
忽略NULL值

三、MAX()、MIN()

求最大、最小值

都忽略NULL

四、SUM()

可以对单个列求和，也可以对多个列运算后求和

忽略NULL值，且当对多个列运算求和时，如果运算的列中任意一列的值为NULL，则忽略这行的记录。

例如： SUM(A+B+C)，A、B、C 为三列，如果某行记录中A列值为NULL，则不统计这行。

参考资料：

SQL中AVG、COUNT、SUM、MAX等聚合函数对NULL值的处理

http://www.studyofnet.com/news/1219.html

转载于:https://www.cnblogs.com/longlyseul/p/9887844.html

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SQL中AVG()、COUNT()、SUM()等函数对NULL值处理

千次阅读 2019-01-20 18:05:29

一、AVG() 求平均值 注意AVE()忽略NULL值，而不是将其作为“0”参与计算二、COUNT() 两种用法 1、COUNT(*) ...对特定列有数据的行进行计数 ...忽略NULL值，且当对多个列运算求和时，如果运算的列中任意一列的值...

一、AVG()

求平均值

注意AVE()忽略NULL值，而不是将其作为“0”参与计算

二、COUNT()

两种用法

1、COUNT(*)

对表中行数进行计数

不管是否有NULL

2、COUNT(字段名)

对特定列有数据的行进行计数

忽略NULL值

三、SUM()

可以对单个列求和，也可以对多个列运算后求和

忽略NULL值，且当对多个列运算求和时，如果运算的列中任意一列的值为NULL，则忽略这行的记录。

例如： SUM(A+B+C)，A、B、C 为三列，如果某行记录中A列值为NULL，则不统计这行

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java导出数据透视表_使用数据库中的Java流制作数据透视表

2020-07-04 02:35:52

数据透视表是聚合的一种特定形式，我们可以在其中应用排序，求平均值或求和之类的操作，也可以对列值进行分组。在本文中，我将展示如何在不编写SQL的情况下就可以从纯Java数据库中计算数据的数据透视表。您可以...


java导出数据透视表

 来自数据库行和表的原始数据不能为人类读者提供太多了解。 相反，如果我们对数据执行某种聚合，则人类更有可能看到数据模式 
 在向我们展示之前。 数据透视表是聚合的一种特定形式，我们可以在其中应用排序，求平均值或求和之类的操作，也可以对列值进行分组。 
 在本文中，我将展示如何在不编写SQL的情况下就可以从纯Java数据库中计算数据的数据透视表。 您可以轻松地重用和修改本文中的示例，以满足您自己的特定需求。 
 在以下示例中，我使用了开源Speedment （它是Java Stream ORM）和MySQL的开源Sakila电影数据库内容。 Speedment适用于任何主要的关系数据库类型，例如MySQL，PostgreSQL，Oracle，MariaDB，Microsoft SQL Server，DB2，AS400等。 
  
旋转
 我将构造一个Map的Actor对象，并为每个Actor ，相应的List电影，一个特殊的电影分级的Actor出现在这里是为特定的枢轴如何进入一个例子。 Actor可能看起来像口头上表示： 
 “约翰·多伊（John Doe）参加了9部评级为'PG-13'的电影和4部评级为'R'的电影”。 
 我们将计算数据库中所有参与者的枢轴值。 Sakila数据库具有此特定应用程序感兴趣的三个表： 
 1）“电影”包含所有电影以及如何评价电影（例如“ PG-13”，“ R”等）。 
 2）包含（组成）演员的“演员”（例如“ MICHAEL BOLGER”，“ LAURA BRODY”等）。 
 3）“电影演员”，以多对多的关系将电影和演员联系在一起。 
 解决方案的第一部分涉及将这三个表连接在一起。 联接是使用Speedment的JoinComponent创建的，可以通过以下方式获得： 
// Visit https://github.com/speedment/speedment
// to see how a Speedment app is created. It is easy!
Speedment app = …;

JoinComponent joinComponent = app.getOrThrow(JoinComponent.class);
 一旦有了JoinComponent ，就可以开始定义计算关系表所需的Join关系： 
Join<Tuple3<FilmActor, Film, Actor>> join = joinComponent
        .from(FilmActorManager.IDENTIFIER)
        .innerJoinOn(Film.FILM_ID).equal(FilmActor.FILM_ID)
        .innerJoinOn(Actor.ACTOR_ID).equal(FilmActor.ACTOR_ID)
        .build(Tuples::of);
 build()采用方法引用Tuples::of ，该方法引用将解析为采用三个类型的实体的构造函数。 FilmActor ， Film和Actor ，这将创建一个包含这些特定实体的复合不可变Tuple3 。 元组内置于Speedment中。 
 有了Join对象，我们现在可以使用从Join对象获得的标准Java Stream创建数据透视图： 
Map<Actor, Map<String, Long>> pivot = join.stream()
    .collect(
        groupingBy(
            // Applies Actor as a first classifier
            Tuple3::get2,
            groupingBy(
                // Applies rating as second level classifier
                tu -> tu.get1().getRating().get(),
                counting() // Counts the elements 
                )
            )
        );
 现在已经计算了枢轴Map ，我们可以像这样打印其内容： 
// pivot keys: Actor, values: Map<String, Long>
pivot.forEach((k, v) -> { 
    System.out.format(
        "%22s  %5s %n",
        k.getFirstName() + " " + k.getLastName(),
        V
    );
});
 这将产生以下输出： 
MICHAEL BOLGER  {PG-13=9, R=3, NC-17=6, PG=4, G=8} 
           LAURA BRODY  {PG-13=8, R=3, NC-17=6, PG=6, G=3} 
     CAMERON ZELLWEGER  {PG-13=8, R=2, NC-17=3, PG=15, G=5}
...
 任务完成！ 在上面的代码中，方法Tuple3::get2将从元组（ Actor ）中检索第三个元素，而方法tu.get1()将从元组（ Film ）中检索第二个元素。 
 Speedment将自动从Java渲染SQL代码，并将结果转换为Java Stream。 如果启用流日志记录，我们可以确切看到如何呈现SQL： 
SELECT 
    A.`actor_id`,A.`film_id`,A.`last_update`, 
    B.`film_id`,B.`title`,B.`description`,
    B.`release_year`,B.`language_id`,B.`original_language_id`,
    B.`rental_duration`,B.`rental_rate`,B.`length`,
    B.`replacement_cost`,B.`rating`,B.`special_features`,
    B.`last_update`, C.`actor_id`,C.`first_name`,
    C.`last_name`,C.`last_update`
FROM 
    `sakila`.`film_actor` AS A
INNER JOIN 
    `sakila`.`film` AS B ON (B.`film_id` = A.`film_id`) 
INNER JOIN 
    `sakila`.`actor` AS C ON (C.`actor_id` = A.`actor_id`)
加入自定义元组
 正如我们在上面的示例中所注意到的，由于在连接阶段仅将FilmActor对象用于将Film和Actor实体链接在一起，因此我们在Stream中没有实际使用FilmActor对象。 此外，通用Tuple3有一般get0() get1()和get2()是没有说他们装的是什么东西的方法。 
 所有这些都可以通过定义我们自己的称为ActorRating的自定义“元组”来ActorRating如下所示： 
private static class ActorRating {
    private final Actor actor;
    private final String rating;

    public ActorRating(FilmActor fa, Film film, Actor actor) {
        // fa is not used. See below why
        this.actor = actor;
        this.rating = film.getRating().get();
    }

    public Actor actor() {
        return actor;
    }

    public String rating() {
        return rating;
    }

}
 当使用build()方法build() Join对象时，我们可以提供一个自定义构造函数，该构造函数要应用于数据库的传入实体。 这是我们将要使用的功能，如下所示： 
Join<ActorRating> join = joinComponent
    .from(FilmActorManager.IDENTIFIER)
    .innerJoinOn(Film.FILM_ID).equal(FilmActor.FILM_ID)
    .innerJoinOn(Actor.ACTOR_ID).equal(FilmActor.ACTOR_ID)
    .build(ActorRating::new); // Use a custom constructor

Map<Actor, Map<String, Long>> pivot = join.stream()
    .collect(
        groupingBy(
            ActorRating::actor,
            groupingBy(
                ActorRating::rating,
                counting()
            )
         )
    );
 在此示例中，我们证明了带有构造函数的类（方法参考ActorRating:new被解析为new ActorRating(fa, actor, film) ），该FilmActor函数只是完全丢弃了链接的FilmActor对象。 该类还为其属性提供了更好的名称，这使代码更具可读性。 带有自定义ActorRating类的解决方案将产生与第一个示例完全相同的输出结果，但使用时看起来要好得多。 我认为在大多数情况下，与使用通用元组相比，编写自定义元组值得付出额外的精力。 
使用平行旋转
 Speedment的一件很酷的事情是，它支持开箱即用的Stream方法parallel() 。 因此，如果您的服务器具有许多CPU，则在运行数据库查询和联接时可以利用所有这些CPU内核。 这就是并行枢轴的样子： 
Map<Actor, Map<String, Long>> pivot = join.stream()
    .parallel()  // Make our Stream parallel
    .collect(
        groupingBy(
            ActorRating::actor,
            groupingBy(
                ActorRating::rating,
                counting()
            )
         )
    );
 我们只需要添加一行代码即可进行并行聚合。 当我们达到1024个元素时，将启动默认的并行拆分策略。 因此，并行枢转将仅在大于此值的表或联接上进行。 应该注意的是，Sakila数据库仅包含1000部影片，因此我们必须在更大的数据库上运行代码才能真正受益于并行性。 
试试看！
 在本文中，我们展示了如何在不编写任何SQL代码的情况下，就可以使用Java从数据库计算数据透视表。 访问GitHub上的 Speedment开源以了解更多信息。 
 在《用户指南》中阅读有关其他功能的更多信息。 
翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/05/making-pivot-tables-with-java-streams-from-databases.html
java导出数据透视表

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数据库 java python mysql 大数据

使用数据库中的Java流制作数据透视表

2021-01-01 15:06:58

数据透视表是聚合的一种特定形式，我们可以在其中应用排序，求平均值或求和之类的操作，也可以经常对列值进行分组。在本文中，我将展示如何在不编写SQL的情况下从纯Java中计算数据库的数据透视表。您可以轻松地...


 来自数据库行和表的原始数据不能为人类读者提供太多了解。 相反，如果我们对数据执行某种聚合，则人类更有可能看到数据模式在向我们展示之前。 数据透视表是聚合的一种特定形式，我们可以在其中应用排序，求平均值或求和之类的操作，也可以经常对列值进行分组。
 在本文中，我将展示如何在不编写SQL的情况下从纯Java中计算数据库的数据透视表。 您可以轻松地重用和修改本文中的示例，以满足您自己的特定需求。
 在下面的示例中，我使用了开源Speedment (它是Java Stream ORM)和MySQL的开源Sakila电影数据库内容。 Speedment适用于任何主要的关系数据库类型，例如MySQL，PostgreSQL，Oracle，MariaDB，Microsoft SQL Server，DB2，AS400等。
 
 
旋转
我将构造一个Map的Actor对象，并为每个Actor ，相应的List电影，一个特殊的电影分级的Actor出现在这里是为特定的枢轴如何进入一个例子。 Actor可能看起来像口头上表示：
 “约翰·多伊(John Doe)参加了9部评级为'PG-13'的电影和4部评级为'R'的电影”。
 我们将计算数据库中所有参与者的枢轴值。 Sakila数据库具有此特定应用程序感兴趣的三个表：
 1)“电影”包含所有电影以及如何评价电影(例如“ PG-13”，“ R”等)。2)包含(组成)演员的“演员”(例如“ MICHAEL BOLGER”，“ LAURA BRODY”等)。3)“电影演员”，以多对多的关系将电影和演员联系在一起。
 解决方案的第一部分涉及将这三个表连接在一起。 联接是使用Speedment的JoinComponent创建的，可以通过以下方式获得： 
// Visit https://github.com/speedment/speedment
// to see how a Speedment app is created. It is easy!
Speedment app = …;

JoinComponent joinComponent = app.getOrThrow(JoinComponent.class);
一旦有了JoinComponent ，就可以开始定义计算关系表所需的Join关系： 
Join<Tuple3<FilmActor, Film, Actor>> join = joinComponent
        .from(FilmActorManager.IDENTIFIER)
        .innerJoinOn(Film.FILM_ID).equal(FilmActor.FILM_ID)
        .innerJoinOn(Actor.ACTOR_ID).equal(FilmActor.ACTOR_ID)
        .build(Tuples::of);
 build()采用方法引用Tuples::of ，该方法引用将解析为采用三个类型的实体的构造函数。 FilmActor ， Film和Actor ，这将创建一个包含这些特定实体的复合不可变Tuple3 。 元组内置于Speedment中。
 有了Join对象，我们现在可以使用从Join对象获得的标准Java Stream创建数据透视图： 
Map<Actor, Map<String, Long>> pivot = join.stream()
    .collect(
        groupingBy(
            // Applies Actor as a first classifier
            Tuple3::get2,
            groupingBy(
                // Applies rating as second level classifier
                tu -> tu.get1().getRating().get(),
                counting() // Counts the elements 
                )
            )
        );
现在已经计算了枢轴Map ，我们可以像这样打印其内容： 
// pivot keys: Actor, values: Map<String, Long>
pivot.forEach((k, v) -> { 
    System.out.format(
        "%22s  %5s %n",
        k.getFirstName() + " " + k.getLastName(),
        V
    );
});
这将产生以下输出： 
MICHAEL BOLGER  {PG-13=9, R=3, NC-17=6, PG=4, G=8} 
           LAURA BRODY  {PG-13=8, R=3, NC-17=6, PG=6, G=3} 
     CAMERON ZELLWEGER  {PG-13=8, R=2, NC-17=3, PG=15, G=5}
...
任务完成！ 在上面的代码中， Tuple3::get2方法将从元组( Actor )中检索第三个元素，而tu.get1()方法将从元组( Film )中检索第二个元素。
 Speedment将自动从Java渲染SQL代码，并将结果转换为Java Stream。 如果启用流日志记录，我们可以确切地看到SQL的呈现方式： 
SELECT 
    A.`actor_id`,A.`film_id`,A.`last_update`, 
    B.`film_id`,B.`title`,B.`description`,
    B.`release_year`,B.`language_id`,B.`original_language_id`,
    B.`rental_duration`,B.`rental_rate`,B.`length`,
    B.`replacement_cost`,B.`rating`,B.`special_features`,
    B.`last_update`, C.`actor_id`,C.`first_name`,
    C.`last_name`,C.`last_update`
FROM 
    `sakila`.`film_actor` AS A
INNER JOIN 
    `sakila`.`film` AS B ON (B.`film_id` = A.`film_id`) 
INNER JOIN 
    `sakila`.`actor` AS C ON (C.`actor_id` = A.`actor_id`)
加入自定义元组
正如我们在上面的示例中注意到的那样，由于在连接阶段仅将FilmActor对象用于将Film和Actor实体链接在一起，因此在Stream中没有实际使用FilmActor对象。 此外，通用Tuple3有一般get0() get1()和get2()是没有说他们装的是什么东西的方法。
 所有这些都可以通过定义我们自己的自定义“元组”(称为ActorRating如下所示： 
private static class ActorRating {
    private final Actor actor;
    private final String rating;

    public ActorRating(FilmActor fa, Film film, Actor actor) {
        // fa is not used. See below why
        this.actor = actor;
        this.rating = film.getRating().get();
    }

    public Actor actor() {
        return actor;
    }

    public String rating() {
        return rating;
    }

}
当使用build()方法build() Join对象时，我们可以提供一个自定义构造函数，该构造函数要应用于数据库的传入实体。 这是我们将要使用的功能，如下所示： 
Join<ActorRating> join = joinComponent
    .from(FilmActorManager.IDENTIFIER)
    .innerJoinOn(Film.FILM_ID).equal(FilmActor.FILM_ID)
    .innerJoinOn(Actor.ACTOR_ID).equal(FilmActor.ACTOR_ID)
    .build(ActorRating::new); // Use a custom constructor

Map<Actor, Map<String, Long>> pivot = join.stream()
    .collect(
        groupingBy(
            ActorRating::actor,
            groupingBy(
                ActorRating::rating,
                counting()
            )
         )
    );
在此示例中，我们证明了带有构造函数的类(方法参考ActorRating:new解析为new ActorRating(fa, actor, film) )，该FilmActor函数完全丢弃了链接的FilmActor对象。 该类还为其属性提供了更好的名称，这使代码更具可读性。 使用自定义ActorRating类的解决方案将产生与第一个示例完全相同的输出结果，但使用时看起来要好得多。 我认为在大多数情况下，与使用通用元组相比，编写自定义元组值得付出额外的精力。
使用平行旋转
Speedment的一件很酷的事情是，它开箱即用地支持Stream方法parallel() 。 因此，如果您的服务器具有许多CPU，则在运行数据库查询和联接时可以利用所有这些CPU内核。 这就是并行枢轴的样子： 
Map<Actor, Map<String, Long>> pivot = join.stream()
    .parallel()  // Make our Stream parallel
    .collect(
        groupingBy(
            ActorRating::actor,
            groupingBy(
                ActorRating::rating,
                counting()
            )
         )
    );
我们只需添加一行代码即可进行并行聚合。 当我们达到1024个元素时，将启动默认的并行拆分策略。 因此，并行枢转将仅在大于此值的表或联接上进行。 应该注意的是，Sakila数据库仅包含1000部电影，因此我们必须在更大的数据库上运行代码才能真正受益于并行性。
旋转一下吧！
 在本文中，我们展示了如何在不编写任何SQL代码的情况下，就可以使用Java从数据库计算数据透视表。 访问GitHub上的Speedment开源以了解更多信息。
 在《用户指南》中阅读有关其他功能的更多信息。
翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/05/making-pivot-tables-with-java-streams-from-databases.html

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数据库 java python mysql 大数据

sql中avg count sum 对null处理
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一、AVG()求平均值注意AVE()忽略NULL值，而不是将其作为“0”参与计算二、COUNT(）两种用法 1、COUNT(*)对表中行数进行计数不管是否有NULL 2、COUNT(字段名)对特定列有数据的行进行计数忽略NULL值三、SUM()可以对...
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Java
MySql基本查询、连接查询、子查询、正则表达查询讲解
2017-08-24 18:38:30
（4）avg：求平均值 求每个部门的工资平均值 [sql] view plain copy select EMP_DEP,avg(EMP_SALARY) from EMPLOYEES group by EMP_DEP; （5）count：求总行数求每个部门工资大于一定金额的人数 [sql] view ...
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MySql 连接查询
EXCEL集成工具箱完整版 (简体/繁体/英文多国语言版) V7.0
2010-08-13 10:31:10
【综合计算显示】综合计算并显示选中区域存储格的最大值、最小值、平均值、求和、存储格个数、筛选状态下的的加总求和，以及显示选区包含的数字、字符、汉字的个数等信息。【GB2转BIG5】将选中区域存储格的简体字...
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2009达内SQL学习笔记
2010-02-10 19:46:58
检索返回数据的顺序没有特殊意义，为了明确地排序用 SELECT 语句检索出的数据，可使用 ORDER BY 子句。 ORDER BY 子句取一个或多个列的名字。对空值，按无穷大处理(升序中，空值排最后；降序中排最前)。 1、...
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oracle数据库经典题目
2011-02-17 15:05:20
8. 下列哪个函数可以把一个列中的所有值相加求和? ( B ) A MAX B. SUM C. COUNT D. AVG 9. 下列哪个子句是SELECT语句中必选项？( A ) A. FROM B.WHERE C.HAVING D. ORDER BY 10. 下列哪个子句实现对一个结果集进行...
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oracle

SQL中AVG、COUNT、SUM、MAX等聚合函数对NULL值的处理

SQL中AVG()、COUNT()、SUM()等函数对NULL值处理

java导出数据透视表_使用数据库中的Java流制作数据透视表

旋转

加入自定义元组

使用平行旋转

试试看！

使用数据库中的Java流制作数据透视表

旋转

加入自定义元组

使用平行旋转

旋转一下吧！

sql中avg count sum 对null处理

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书名:程序开发范例宝典>>【中卷】（分三卷上传完本书案例）