学习SQL分组统计的基础概念

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

第二章随机模拟的基本理论7 第二章随机模拟的基本理论 储层建模中的随机模拟是地质统计学新的发展领域，融合了蒙特卡洛思想建立随机模型并对模型的不确定性进行分析。对空间结构特征的分析和描述依旧是地质统计学的核心任务。 2.1地质统计分析的基本概念 2.1.1区域化变量、随机函数、变差函数 随机函数理论是分析区域化变量（空间变量）的基本理论。分析的地质变量，如孔隙度、渗透率等，是存在于一个特定空间场中的，这个空间场的每一点都可看作一个随机变量，这些随机变量之间并非相互独立，而是存在相关性的，也就是“连续性”。这种连续性在空间上的表现是相近相似、相离相异。其中的如何相似或者如何相异是分析的核心。随机函

mongoTemplate 通过 group() 函数实现数据统计和分组。

使用分组函数是SQL语言基础中的一个重要方面。

SQL语言基础中，分组函数的类型包括 AVG、COUNT、MAX、MIN、STDDEV、SUM 和 VARIANCE。其中，STDDEV 函数返回表达式的样本标准偏差。每个函数都接受一个参数。以下表格详细列出了语法中可以使用的选项。

主要的分组函数包括：tCOUNT({/[DISTINCE/ALL]expr})返回记录数，这里expr赋非空值，表示所有被选择的记录，包括重复记录和空值。 tMAX([DISTNCT/ALL]expr)返回表达式的最大值，忽略空值。 tMIN([DISTNCT/ALL]expr)返回表达式的最小值，忽略空值。 tAVG([DISTNCT/ALL]expr)返回平均值，忽略空值。 tSTDDEV[DISTINCT/ALL]X)返回标准差，忽略空值。 tSUM([DIXNTICT/ALL]n)返回求和结果，忽略空值。 tVARIANCE([DISTINCT/ALL]X)返回统计方差。在这些分组函数

按照字段分组，将相同数据集合在一起，实现数据的聚合统计。通过group by语法，可以针对特定列进行聚合运算，例如统计男女生的总数。

在SQL语句中，当使用混合单独项（如DEPTNO）和分组函数（如COUNT）时，必须包含一个GROUP BY子句来指定这些单独项（在本例中为DEPTNO）。如果缺少GROUP BY子句，则会出现“not a single-group function”错误消息，并且会用星号（*）指出有问题的列。您可以通过添加GROUP BY子句来纠正此错误。

对查询结果进行分组计算有助于精确控制数据分析的层次和范围。分组语句的形式通常为 [GROUP BY ] [HAVING ]，能够细化计算函数作用的对象。