MYSQLの重複する製品IDから対応するレコードの平均(製品価格)を検索します
このためには、平均にAVG()を使用し、重複する列(製品ID)のレコードをグループ化するためにGROUPBYを使用します。まずテーブルを作成しましょう-
mysql> create table DemoTable1490 -> ( -> ProductId varchar(20), -> ProductPrice int -> ); Query OK, 0 rows affected (0.43 sec)
挿入コマンド-
を使用して、テーブルにいくつかのレコードを挿入しますmysql> insert into DemoTable1490 values('PRODUCT_100',700); Query OK, 1 row affected (0.11 sec) mysql> insert into DemoTable1490 values('PRODUCT_200',500); Query OK, 1 row affected (0.31 sec) mysql> insert into DemoTable1490 values('PRODUCT_200',1000); Query OK, 1 row affected (0.16 sec) mysql> insert into DemoTable1490 values('PRODUCT_100',1300); Query OK, 1 row affected (0.14 sec) mysql> insert into DemoTable1490 values('PRODUCT_200',300); Query OK, 1 row affected (0.14 sec)
selectステートメントを使用してテーブルのすべてのレコードを表示する-
mysql> select * from DemoTable1490;
これにより、次の出力が生成されます-
+-------------+--------------+ | ProductId | ProductPrice | +-------------+--------------+ | PRODUCT_100 | 700 | | PRODUCT_200 | 500 | | PRODUCT_200 | 1000 | | PRODUCT_100 | 1300 | | PRODUCT_200 | 300 | +-------------+--------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
これが平均を見つけるためのクエリです-
mysql> select ProductId,avg(ProductPrice) from DemoTable1490 -> group by ProductId;
これにより、次の出力が生成されます-
+-------------+-------------------+ | ProductId | avg(ProductPrice) | +-------------+-------------------+ | PRODUCT_100 | 1000.0000 | | PRODUCT_200 | 600.0000 | +-------------+-------------------+ 2 rows in set (0.03 sec)
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MySQLの対応する重複IDから最大量を表示する
対応する重複IDから最大量を表示するには、MAX()をGROUPBY句とともに使用します- mysql> create table DemoTable2003 ( CustomerId int, Amount int ); Query OK, 0 rows affected (0.65 sec) 挿入コマンド-を使用して、テーブルにいくつかのレコードを挿入します mysql> insert into DemoTable2003 values(101,560); Query OK, 1 row affected (0.12 sec
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MySQLの対応する重複IDを持つ列(浮動値)から最小値を取得します
対応する重複IDを持つ列から最小値を取得するには、GROUP BYおよびMIN()-を使用します select min(yourColumnName) from yourTableName group by yourColumnName; 上記の構文を理解するために、テーブルを作成しましょう- mysql> create table DemoTable2005 ( Id int, Price float ); Query OK, 0 rows affected (0.71 sec) 挿入コマンド-を使用して、テーブルにいくつかのレコ