揭秘数据库聚类查询：聚合与算法实战指南

数据库中的“聚类查询”通常有两种理解方向：聚合查询（Aggregation Query） 和 基于聚类算法的数据分析。以下是两种场景的实践要点与技术解析：

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🔢 一、聚合查询（SQL原生支持）

核心目标：数据汇总统计（如计数、求和、平均值等）。
关键技术组件：

1. 聚合函数

   • COUNT()：统计行数（含COUNT(*)计数所有行，COUNT(column)忽略NULL）。
   • SUM()/AVG()：计算总和与平均值（仅适用于数值类型）。
   • MAX()/MIN()：提取极值。

2. 分组机制（GROUP BY）

   • 按指定字段分组统计（如按部门统计平均薪资）：

     SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;
     

   • 多级分组：GROUP BY col1, col2（按字段顺序分层聚合）。

3. 过滤分组结果（HAVING）

   • 对聚合结果二次筛选（如筛选平均薪资>10k的部门）：

     SELECT department, AVG(salary) 
     FROM employees 
     GROUP BY department 
     HAVING AVG(salary) > 10000;
     

   • ⚠️ 与WHERE区别：WHERE在分组前过滤原始数据，HAVING在分组后过滤聚合结果。

执行流程：
FROM → WHERE → GROUP BY → 聚合计算 → HAVING → SELECT → ORDER BY。

适用场景：业务报表、数据摘要（如销售总额统计、用户活跃度分析）。

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🧠 二、基于聚类算法的数据分析

核心目标：发现数据内在分组模式（如用户分群、异常检测）。
数据库预处理 + 外部算法执行：

1. SQL预处理步骤：

   • 特征选择：提取数值型字段作为聚类输入（如用户消费频率、金额）。
   • 数据聚合：生成聚类所需特征向量（如用户行为统计）：

     SELECT use