Mathematische Ausdrücke und Aggregatfunktionen in SQL: Ein Leitfaden

Einleitung

Structured Query Language (SQL) wird verwendet, um Informationen in einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) zu speichern, zu verwalten und zu organisieren. SQL kann auch Berechnungen durchführen und Daten durch mathematische Ausdrücke und Aggregatfunktionen in SQL manipulieren. Diese kombinieren verschiedene SQL-Operatoren, Funktionen und Werte, um einen Wert zu berechnen. Mathematische Ausdrücke werden häufig verwendet, um numerische Werte zu addieren, zu subtrahieren, zu dividieren und zu multiplizieren. Darüber hinaus werden Aggregatfunktionen verwendet, um Werte auszuwerten und zu gruppieren, um eine Zusammenfassung zu erstellen, wie z. B. den Durchschnitt oder die Summe von Werten in einer bestimmten Spalte. Mathematische Ausdrücke und Aggregatfunktionen in SQL können durch Datenanalysen wertvolle Einblicke liefern, die zukünftige Entscheidungen beeinflussen können.

In diesem Tutorial üben Sie die Verwendung mathematischer Ausdrücke. Zunächst verwenden Sie numerische Operationen auf einem Rechner, dann verwenden Sie diese Operatoren auf Beispieldaten, um Abfragen mit Aggregatfunktionen auszuführen, und schließen mit einem Geschäftsszenario ab, um Beispieldaten für komplexere Informationen und Analysen abzufragen.

Voraussetzungen für mathematische Ausdrücke und Aggregatfunktionen in SQL

Um dieses Tutorial abzuschließen, benötigen Sie:

• Einen Server mit Ubuntu 20.04, einem nicht-root Benutzer mit sudo-Administrationsrechten und aktivierter Firewall. Folgen Sie unserer Anleitung zur ersten Server-Einrichtung mit Ubuntu 20.04, um loszulegen.
• MySQL installiert und auf dem Server gesichert. Folgen Sie unserer Anleitung zur Installation von MySQL auf Ubuntu 20.04, um dies einzurichten. Diese Anleitung geht davon aus, dass Sie auch einen nicht-root MySQL-Benutzer eingerichtet haben, wie in Schritt 3 dieser Anleitung beschrieben.

Hinweis: Bitte beachten Sie, dass viele RDBMSs ihre eigenen Implementierungen von SQL verwenden. Obwohl die in diesem Tutorial beschriebenen Befehle in den meisten RDBMSs funktionieren, können Syntax oder Ausgabe abweichen, wenn Sie sie auf einem anderen System als MySQL testen.

Um viele der in diesem Tutorial beschriebenen Beispiele für mathematische Ausdrücke zu üben, benötigen Sie eine Datenbank und eine Tabelle mit Beispieldaten. Wenn Sie keine zur Verfügung haben, können Sie im folgenden Abschnitt „Verbindung zu MySQL herstellen und eine Beispieldatenbank einrichten“ nachlesen, wie Sie eine Datenbank und Tabelle erstellen. In diesem Tutorial wird auf diese Beispieldatenbank und -tabelle verwiesen.

Verbindung zu MySQL herstellen und eine Beispieldatenbank einrichten

Wenn Ihre SQL-Datenbank auf einem Remote-Server läuft, stellen Sie über SSH eine Verbindung zu Ihrem Server von Ihrem lokalen Computer her:

ssh sammy@deine_server_ip

Öffnen Sie als Nächstes die MySQL-Eingabeaufforderung, indem Sie „sammy“ durch Ihre MySQL-Benutzerinformationen ersetzen:

mysql -u sammy -p

Erstellen Sie eine Datenbank mit dem Namen mathDB:

CREATE DATABASE mathDB;

Wenn die Datenbank erfolgreich erstellt wurde, erhalten Sie die folgende Ausgabe:

Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

Um die Datenbank mathDB auszuwählen, führen Sie die folgende Anweisung USE aus:

USE mathDB;

Ausgabe:

Datenbank geändert

      CREATE TABLE product_information (
        product_id int, 
        product_name varchar(30), 
        product_type varchar(30), 
        total_inventory int(200),
        product_cost decimal(3, 2), 
        product_retail decimal(3, 2), 
        store_units int(100),
        online_units int(100),
        PRIMARY KEY (product_id)
      );

      Query OK, 0 rows affected, 0 warnings (0.01 sec)

      INSERT INTO product_information
      (product_id, product_name, product_type, total_inventory, product_cost, product_retail, store_units, online_units)
      VALUES
      (1, 'chamomile', 'tea', 200, 5.12, 7.50, 38, 52),
      (2, 'chai', 'tea', 100, 7.40, 9.00, 17, 27),
      (3, 'lavender', 'tea', 200, 5.12, 7.50, 50, 112),
      (4, 'english_breakfast', 'tea', 150, 5.12, 7.50, 22, 74),
      (5, 'jasmine', 'tea', 150, 6.17, 7.50, 33, 92),
      (6, 'matcha', 'tea', 100, 6.17, 7.50, 12, 41),
      (7, 'oolong', 'tea', 75, 7.40, 9.00, 10, 29),
      (8, 'tea sampler', 'tea', 50, 6.00, 8.50, 18, 25),
      (9, 'ceramic teapot', 'tea item', 30, 7.00, 9.75, 8, 15),
      (10, 'golden teaspoon', 'tea item', 100, 2.00, 5.00, 18, 67);

      Query OK, 10 rows affected (0.01 sec)
      Records: 10  Duplicates: 0  Warnings: 0

      SELECT 893 + 579;
      SELECT 437.82 - 66.34;
      SELECT 60 * 1234 * 2 * 117;
      SELECT 2604.56 / 41;
      SELECT 38 % 5;
      SELECT POW(99, 9);

      SELECT SUM(total_inventory) FROM product_information;
      SELECT MAX(product_cost) AS cost_max FROM product_information;
      SELECT MIN(product_retail) AS retail_min FROM product_information;
      SELECT AVG(product_retail) AS retail_average, AVG(product_cost) AS cost_average FROM product_information;
      SELECT COUNT(product_retail) FROM product_information WHERE product_retail > 8.00;