分组统计

mongoTemplate 通过 group() 函数实现数据统计和分组。

了解如何利用SQL进行数据分析，以一家水果店的销售情况为例，通过按水果种类分组并计算销售额的方式来展示分组统计的实际应用。示例查询语句：SELECT 水果, SUM(金额) FROM 水果销售记录表 GROUP BY 水果。

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。

本脚本为MySQL数据库分组统计练习提供DDL，用于创建数据库练习表。

如何使用SQL统计不同城市和性别的会员数量？在结果集中包含城市、性别和人数三列信息。按照City和Sex两列进行分组，并使用Count()函数计算每组的行数。

MySQL的分组查询和分组函数是数据库中重要的功能之一，通过这些功能可以对数据进行有效的分组和聚合操作。分组查询通过GROUP BY子句实现数据的分组，而分组函数如COUNT、SUM等则可以对每个分组内的数据进行统计计算。使用MySQL的这些功能，可以更高效地处理大量数据，提供有价值的统计信息。

函数BSTRAG是基于早期FEX提交的BSTRAP开发的扩展，本质上扩展了BOOTSTRP（统计工具箱第5-6版）。它通过执行“分组”操作将包含x（,y,z,...）的行拆分为多个组（分别包含n1、n2、n3行），每个组由分组变量c的不同值标记。每次重采样迭代从各组中随机选择相应数量的行。BSTRAG的语法类似于BSTRAP，但需要额外的组分配向量作为输入参数，用于计算函数（矩阵或结构值）的自举统计。函数BSTATS接受一个数组或由BSTRAP生成的结构数组作为输入，并输出自举分布的均值、方差以及百分位数（2.5%和97.5%）。百分位数的计算使用统计工具箱中的PRCTILE函数，可以简单地通过用户提供的模拟进行替换。详细示例请参见BSTRAG_DEMO。

分组查询原理 本幻灯片学习资料介绍了分组查询的基本原理。 数据示例： | 学号 | 姓名 | 地址 | 所属年级 | 人数 ||---|---|---|---|---|| 001 | 王明全 | 湖南长沙 | 1 | || 002 | 张菲 | 湖北宜昌 | 1 | || 003 | 于寄谦 | 甘肃天水 | 1 | || 004 | 刘国正 | 山东荷泽 | 1 | || 005 | 周接轮 | 台湾新竹 | 2 | || 006 | 巩小妹 | 香港龙湾 | 2 | || 007 | 巩大妹 | 香港龙湾 | 2 | || 008 | 张明敏 | 北京顺义 | 3 | || 009 | 矛十八 | 四川棉阳 | 3 | || 010 | 张林光 | 陕西临潼 | 3 | | 分组查询原理： 分组查询通过将具有相同属性的数据分组，并对每个组进行聚合运算来总结数据。常用的聚合运算包括求和、求平均值、求最大值和求最小值等。 在数据示例中，我们可以根据“所属年级”对数据进行分组，并分别对每个年级的人数进行求和。这样，我们可以得到以下结果： | 所属年级 | 人数 ||---|---|| 1 | 4 || 2 | 2 || 3 | 3 | 应用： 分组查询广泛应用于数据分析、数据挖掘和报表生成等领域。它可以帮助我们从数据中提取有意义的信息，并深入了解数据的分布和趋势。

数据分组的两大原则 数据分组是统计整理的核心，而统计整理又是为后续的分析和推断服务的。因此，数据分组必须以分析目标为导向，并遵循以下两个原则： 1. 完备性: 确保总体中的每个个体都能找到所属的组别，避免遗漏任何数据。 2. 互斥性: 保证每个个体只能归入一个组别，避免重复统计。 简而言之，数据分组需遵循“不重不漏”的原则，确保数据的完整性和准确性，为后续的统计分析奠定坚实基础。

MySQL基础学习内容涵盖了数据库查询中的分组技巧和应用场景。学习者将掌握如何使用SQL语句进行有效的数据分组操作，以及如何优化查询性能。