IP分组

MySQL的分组查询和分组函数是数据库中重要的功能之一，通过这些功能可以对数据进行有效的分组和聚合操作。分组查询通过GROUP BY子句实现数据的分组，而分组函数如COUNT、SUM等则可以对每个分组内的数据进行统计计算。使用MySQL的这些功能，可以更高效地处理大量数据，提供有价值的统计信息。

为 iP1180、iP1880、iP1980 型号提供清零软件。

Cloudflare 的 Anycast IP 不少，连接质量却参差不齐。cloudflare-ip-tester就是用来批量测试这些 IP 的好工具，功能挺全，响应时间、下载速度、IP 归属地一网打尽。支持 HTTP 响应时间检测，还能算平均下载速度，蛮适合折腾自定义节点的场景。你想优化访问速度？直接跑一遍结果就心中有数。测试结果还有统计，IP 实际位置也能看到，基本该测的都测了。支持安卓也挺加分的，移动端测试不是问题。嗯，UI 不花哨，但够用，代码也清爽。如果你手上有一批 Cloudflare 的 Anycast IP 想挑质量好的，或者想搞 CDN 加速优化，那这款工具可以试试。想更深入

分组查询原理 本幻灯片学习资料介绍了分组查询的基本原理。 数据示例： | 学号 | 姓名 | 地址 | 所属年级 | 人数 ||---|---|---|---|---|| 001 | 王明全 | 湖南长沙 | 1 | || 002 | 张菲 | 湖北宜昌 | 1 | || 003 | 于寄谦 | 甘肃天水 | 1 | || 004 | 刘国正 | 山东荷泽 | 1 | || 005 | 周接轮 | 台湾新竹 | 2 | || 006 | 巩小妹 | 香港龙湾 | 2 | || 007 | 巩大妹 | 香港龙湾 | 2 | || 008 | 张明敏 | 北京顺义 | 3 | || 009 | 矛

在互联网技术飞速发展的今天，对IP地址的管理与查询变得越来越重要。特别是在国内，由于网络环境的特殊性，拥有一份全面且高效的IP地址数据库显得尤为关键。\"ip2region\"就是这样一个针对国内IP地址的数据库，它以高效、精准为特点，提供了多语言支持，满足了不同开发者的需求。ip2region数据库的核心功能在于能够快速准确地定位到IP地址所在的区域信息。这个数据库包含了国内所有公共IP地址的详细地理位置信息，包括但不限于省份、城市、运营商等。它采用了二进制搜索算法，大大提高了查询速度，使得在大量IP查询场景下仍能保持高性能。ip2region数据库的结构设计巧妙，主要包含了一个名为\"ip

本库提供中国各地IP地址及其所在地理位置信息，可用于地域划分或IP地址查找。

mongoTemplate 通过 group() 函数实现数据统计和分组。

数据分组的两大原则 数据分组是统计整理的核心，而统计整理又是为后续的分析和推断服务的。因此，数据分组必须以分析目标为导向，并遵循以下两个原则： 1. 完备性: 确保总体中的每个个体都能找到所属的组别，避免遗漏任何数据。 2. 互斥性: 保证每个个体只能归入一个组别，避免重复统计。 简而言之，数据分组需遵循“不重不漏”的原则，确保数据的完整性和准确性，为后续的统计分析奠定坚实基础。

MySQL基础学习内容涵盖了数据库查询中的分组技巧和应用场景。学习者将掌握如何使用SQL语句进行有效的数据分组操作，以及如何优化查询性能。

每个部门的平均工资怎么查？用GROUP BY就挺方便的。EMP 表里一堆员工数据，要是想看看每个部门发得咋样，用个分组聚合就能搞定，查询还挺快，逻辑也不复杂。像下面这样：SELECT DEPTNO, AVG(SAL) FROM EMP GROUP BY DEPTNO;是不是直观？输出里每个部门就一条记录，工资平均值清清楚楚，哪儿高哪儿低一目了然。嗯，值得提醒一句，别忘了GROUP BY会把表拆成几块来看，适合那种你想对某些字段做分组统计的场景，比如工资、销售额、打卡次数啥的。配合HAVING还能筛条件，比如只看平均工资高于 2000 的部门，也灵活。如果你对聚合函数、分组查询不太熟，建议看看下