mysql中使用bit_count来统计使用

本文展示了如何利用数据库中的位组函数计算每个月用户访问网页的具体天数,通过实例解析并提供查询语句。

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转自:http://mujizi.iteye.com/blog/326192

3.6.8. 根据天计算访问量

下面的例子显示了如何使用位组函数来计算每个月中用户访问网页的天数。

CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL,

             
day INT(2) UNSIGNED ZEROFILL);

INSERT INTO t1 VALUES(2000,1,1),(2000,1,20),(2000,1,30),(2000,2,2),

            (
2000,2,23),(2000,2,23);

示例表中含有代表用户访问网页的年-月-日值。可以使用以下查询来确定每个月的访问天数:

SELECT year,month,BIT_COUNT(BIT_OR(1<<day)) AS days FROM t1

       
GROUP BY year,month;

将返回:

+------+-------+------+

| year | month | days |

+------+-------+------+

| 2000 |    01 |    3 |

| 2000 |    02 |    2 |

+------+-------+------+

该查询计算了在表中按年
/月组合的不同天数,可以自动去除重复的询问。
上面例子中的查询语句:

SELECT year,month,BIT_COUNT(BIT_OR(1<<day)) AS days FROM t1 GROUP BY year,month;

 


中的”BIT_COUNT(BIT_OR(1<<day)) 

“用法比较有技巧。

1、BIT_COUNT( expr ):返回 expr 的二进制表达式中”1“的个数。
        例如:29 = 11101 则:BIT_COUNT(29)= 4;
2、BIT_OR( expr ):返回 expr 中所有比特的bitwise OR。计算执行的精确度为64比特(BIGINT) 。
 
   例如:上面例子中,2000年02月中有一条2号的记录两条23号的记录,所以"1<<day"表示出来就是“1<<2”和“1<<23”,得到二进制数 100 和 100000000000000000000000 。然后再OR运算。即 100 OR10000000000000000000000 OR10000000000000000000000 =100000000000000000000100;这样再用BIT_COUNT处理得出的值就是2,自动去除了重复的日期。


<think>我们被要求回答关于MySQL支持的聚合函数的问题。根据引用内容,我们知道聚合函数包括COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN(),以及引用[4]中提到的GROUP_CONCAT()。此外,引用[5]中出现了SUM()和AVG(),但没有新的聚合函数。因此,我们可以总结常见的聚合函数,并补充其他MySQL支持的聚合函数。 MySQL支持的聚合函数包括但不限于以下: 1. COUNT():计算行数。 2. SUM():计算数值列的总和。 3. AVG():计算数值列的平均值。 4. MAX():返回列的最大值。 5. MIN():返回列的最小值。 6. GROUP_CONCAT():将来自多个行的字符串连接成一个字符串(引用[4]提到)。 此外,MySQL还支持以下聚合函数: - BIT_AND():返回所有比特位的按位与。 - BIT_OR():返回所有比特位的按位或。 - BIT_XOR():返回所有比特位的按位异或。 - STD():计算总体标准差。 - STDDEV_POP():计算总体标准差(同STD())。 - STDDEV_SAMP():计算样本标准差。 - VAR_POP():计算总体方差。 - VAR_SAMP():计算样本方差。 注意:引用[2]和[3]都提到不能在WHERE子句中使用聚合函数,这是因为聚合函数是在GROUP BY子句之后进行计算的,而WHERE子句是在分组之前进行过滤。因此,如果要对聚合结果进行过滤,应该使用HAVING子句。 下面我们按照要求组织回答: ### MySQL支持的聚合函数详解 在MySQL中,聚合函数用于对一组值执行计算并返回单一的值。它们通常与`GROUP BY`子句结合使用,用于对数据进行分组汇总[^1]。以下是MySQL中常用的聚合函数及其说明: #### 1. 基本聚合函数 1. **`COUNT()`** - 功能:统计行数或非NULL值的数量。 - 示例: ```sql SELECT COUNT(*) FROM employees; -- 统计所有行数 SELECT COUNT(department_id) FROM employees; -- 统计非NULL的department_id数量 ``` 2. **`SUM()`** - 功能:计算数值列的总和。 - 示例: ```sql SELECT SUM(salary) FROM employees; -- 计算所有员工工资总和 ``` 3. **`AVG()`** - 功能:计算数值列的平均值。 - 示例: ```sql SELECT AVG(salary) FROM employees; -- 计算平均工资 ``` 4. **`MAX()`** - 功能:返回列的最大值。 - 示例: ```sql SELECT MAX(salary) FROM employees; -- 获取最高工资 ``` 5. **`MIN()`** - 功能:返回列的最小值。 - 示例: ```sql SELECT MIN(salary) FROM employees; -- 获取最低工资 ``` #### 2. 字符串聚合函数 6. **`GROUP_CONCAT()`** - 功能:将来自多个行的字符串连接成一个字符串,可指定分隔符(默认逗号)[^4]。 - 示例: ```sql SELECT department_id, GROUP_CONCAT(name SEPARATOR '; ') FROM employees GROUP BY department_id; -- 将同一部门的员工姓名用分号连接 ``` #### 3. 统计聚合函数 7. **`STD()` 或 `STDDEV_POP()`** - 功能:计算总体标准差。 - 示例: ```sql SELECT STD(salary) FROM employees; -- 计算工资的总体标准差 ``` 8. **`STDDEV_SAMP()`** - 功能:计算样本标准差。 - 示例: ```sql SELECT STDDEV_SAMP(salary) FROM employees; -- 计算工资的样本标准差 ``` 9. **`VAR_POP()`** - 功能:计算总体方差。 - 示例: ```sql SELECT VAR_POP(salary) FROM employees; -- 计算工资的总体方差 ``` 10. **`VAR_SAMP()`** - 功能:计算样本方差。 - 示例: ```sql SELECT VAR_SAMP(salary) FROM employees; -- 计算工资的样本方差 ``` #### 4. 位运算聚合函数 11. **`BIT_AND()`** - 功能:返回所有比特位的按位与。 - 示例: ```sql SELECT BIT_AND(flags) FROM permissions; -- 计算flags列的按位与 ``` 12. **`BIT_OR()`** - 功能:返回所有比特位的按位或。 - 示例: ```sql SELECT BIT_OR(flags) FROM permissions; -- 计算flags列的按位或 ``` 13. **`BIT_XOR()`** - 功能:返回所有比特位的按位异或。 - 示例: ```sql SELECT BIT_XOR(flags) FROM permissions; -- 计算flags列的按位异或 ``` ### 使用注意事项 - **聚合函数与`GROUP BY`**:当使用聚合函数时,通常需要配合`GROUP BY`子句对数据进行分组。如果省略`GROUP BY`,则整个表作为一组。 - **过滤聚合结果**:不能在`WHERE`子句中使用聚合函数,因为`WHERE`在聚合前执行。若要对聚合结果过滤,应使用`HAVING`子句[^2][^3]。 错误示例: ```sql SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 8000 -- 错误!WHERE不能使用聚合函数 GROUP BY department_id; ``` 正确写法: ```sql SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 8000; -- 使用HAVING过滤分组结果 ``` - **处理NULL值**:大多数聚合函数(如`SUM()`、`AVG()`)会忽略NULL值,但`COUNT(列名)`也会忽略NULL值,而`COUNT(*)`不会。 ### 性能优化建议 - **索引优化**:在聚合列上创建索引可加速`MIN()`、`MAX()`、`COUNT(DISTINCT)`等操作。 - **避免全表扫描**:使用`WHERE`子句提前过滤数据,减少参与聚合的数据量。 ```mermaid graph TD A[执行查询] --> B[WHERE子句过滤] B --> C[GROUP BY分组] C --> D[聚合函数计算] D --> E[HAVING过滤] E --> F[返回结果] ``` ### 总结 MySQL提供了丰富的聚合函数,涵盖统计、字符串处理、位运算等场景。合理使用这些函数可高效完成数据汇总分析任务,但需注意`WHERE`与`HAVING`的区别[^2][^3],以及性能优化要点。 §§相关问题§§ 1. MySQL中`COUNT(1)`、`COUNT(*)`和`COUNT(列名)`有什么区别? 2. 如何在MySQL使用`HAVING`子句对聚合结果进行过滤? 3. 聚合函数在计算时如何处理NULL值?</think>### MySQL 支持的聚合函数详解 在 MySQL 中,聚合函数用于对一组值进行计算并返回单个汇总值,是数据分析和统计的核心工具。以下是 MySQL 支持的常用聚合函数及其详细说明: --- #### 1. **`COUNT()`** [^1] - **功能**:统计行数或非 NULL 值的数量 - **使用场景**: ```sql -- 统计总行数 SELECT COUNT(*) FROM employees; -- 统计非 NULL 的部门 ID 数量 SELECT COUNT(department_id) FROM employees; -- 统计不同部门数量 SELECT COUNT(DISTINCT department_id) FROM employees; ``` --- #### 2. **`SUM()`** [^1][^5] - **功能**:计算数值列的总和 - **使用场景**: ```sql -- 计算工资总和 SELECT SUM(salary) FROM employees; -- 按部门分组计算工资总和 SELECT department_id, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department_id; ``` --- #### 3. **`AVG()`** [^1][^2][^5] - **功能**:计算数值列的平均值 - **使用场景**: ```sql -- 计算平均工资 SELECT AVG(salary) FROM employees; -- 按部门分组计算平均工资 SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id; -- 等效计算(SUM/COUNT) SELECT SUM(salary)/COUNT(salary) FROM employees; -- 忽略 NULL 值 [^5] ``` --- #### 4. **`MAX()`** [^1] - **功能**:返回列的最大值 - **使用场景**: ```sql -- 获取最高工资 SELECT MAX(salary) FROM employees; -- 获取每个部门的最高工资 SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id; ``` --- #### 5. **`MIN()`** [^1] - **功能**:返回列的最小值 - **使用场景**: ```sql -- 获取最低工资 SELECT MIN(salary) FROM employees; -- 获取每个部门的最低工资 SELECT department_id, MIN(salary) FROM employees GROUP BY department_id; ``` --- #### 6. **`GROUP_CONCAT()`** [^4] - **功能**:将多行字符串连接为单个字符串 - **使用场景**: ```sql -- 将同一部门的员工姓名连接为字符串 SELECT department_id, GROUP_CONCAT(name SEPARATOR '; ') FROM employees GROUP BY department_id; ``` --- #### 7. **统计函数** - **`STD()` / `STDDEV()`**:计算总体标准差 - **`VARIANCE()`**:计算总体方差 - **使用场景**: ```sql SELECT STD(salary) FROM employees; -- 工资标准差 SELECT VARIANCE(salary) FROM employees; -- 工资方差 ``` --- ### ⚠️ 重要注意事项 1. **`WHERE` 子句限制** 聚合函数**不能**直接用于 `WHERE` 子句[^2][^3]: ```sql -- 错误示例(非法使用) SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 8000 -- 报错! GROUP BY department_id; -- 正确写法(改用 HAVING) SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 8000; -- 对聚合结果过滤 ``` 2. **`NULL` 值处理** 聚合函数自动忽略 `NULL` 值: ```sql -- 若 commission_pct 有 NULL 值 SELECT AVG(commission_pct) -- 只计算非 NULL 值 FROM employees; ``` 3. **与 `GROUP BY` 的配合** 非聚合字段必须包含在 `GROUP BY` 中: ```sql -- 正确分组 SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id; -- 错误示例(缺少分组) SELECT department_id, salary -- salary 未分组 FROM employees; ``` --- ### 执行流程 ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B[WHERE 过滤] B --> C[GROUP BY 分组] C --> D[聚合计算] D --> E[HAVING 过滤] E --> F[返回结果] ``` --- ### 性能优化建议 1. **索引优化** 在聚合列(如 `salary`)和分组列(如 `department_id`)上创建索引 2. **减少数据量** 先用 `WHERE` 过滤再聚合: ```sql SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' -- 先过滤 GROUP BY department_id; ``` 3. **避免全表扫描** 对大表使用 `LIMIT` 采样分析: ```sql SELECT AVG(salary) FROM employees LIMIT 10000; ``` ---
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