学习SQL分组统计的基础概念

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

mongoTemplate 通过 group() 函数实现数据统计和分组。

第二章随机模拟的基本理论7 第二章随机模拟的基本理论 储层建模中的随机模拟是地质统计学新的发展领域，融合了蒙特卡洛思想建立随机模型并对模型的不确定性进行分析。对空间结构特征的分析和描述依旧是地质统计学的核心任务。 2.1地质统计分析的基本概念 2.1.1区域化变量、随机函数、变差函数 随机函数理论是分析区域化变量（空间变量）的基本理论。分析的地质变量，如孔隙度、渗透率等，是存在于一个特定空间场中的，这个空间场的每一点都可看作一个随机变量，这些随机变量之间并非相互独立，而是存在相关性的，也就是“连续性”。这种连续性在空间上的表现是相近相似、相离相异。其中的如何相似或者如何相异是分析的核心。随机函

使用分组函数是SQL语言基础中的一个重要方面。

SQL语言基础中，分组函数的类型包括 AVG、COUNT、MAX、MIN、STDDEV、SUM 和 VARIANCE。其中，STDDEV 函数返回表达式的样本标准偏差。每个函数都接受一个参数。以下表格详细列出了语法中可以使用的选项。

主要的分组函数包括：tCOUNT({/[DISTINCE/ALL]expr})返回记录数，这里expr赋非空值，表示所有被选择的记录，包括重复记录和空值。 tMAX([DISTNCT/ALL]expr)返回表达式的最大值，忽略空值。 tMIN([DISTNCT/ALL]expr)返回表达式的最小值，忽略空值。 tAVG([DISTNCT/ALL]expr)返回平均值，忽略空值。 tSTDDEV[DISTINCT/ALL]X)返回标准差，忽略空值。 tSUM([DIXNTICT/ALL]n)返回求和结果，忽略空值。 tVARIANCE([DISTINCT/ALL]X)返回统计方差。在这些分组函数

按照字段分组，将相同数据集合在一起，实现数据的聚合统计。通过group by语法，可以针对特定列进行聚合运算，例如统计男女生的总数。

在ORACLE数据库查询中，分组统计是通过GROUP BY子句实现的。基本格式为：select字段名，聚合函数（字段名） from表名[where条件] group by字段名[，字段名] [having条件]。这种查询方式可以根据指定字段对结果进行分组，便于数据分析和汇总。

在SQL语言中，使用分组函数可以对数据进行聚合操作。常见的分组函数包括COUNT、SUM、AVG等。使用DISTINCT可以仅考虑非重复值；ALL则包括所有值，包括重复值，默认为ALL，因此无需指定。参数的数据类型可以是CHAR、VARCHAR2、NUMBER或DATE。所有分组函数（除了COUNT(*)）都会忽略空值。如果需要替代空值，可以使用NVL函数。在使用GROUP BY子句时，Oracle服务器会隐式地按升序对结果集进行排序。要覆盖这一默认排序，可以在ORDER BY子句中使用DESC。教学中强调DISTINCT的使用，以及分组函数忽略空值。ALL是默认选项，很少需要显式指定。