sql server count之后sum计算总和
时间: 2023-04-04 21:02:00 浏览: 176
可以回答这个问题。在 SQL Server 中，可以使用以下语句计算总和：
SELECT SUM(column_name) FROM table_name;
其中，column_name 是要计算总和的列名，table_name 是要查询的表名。在使用 SUM 函数之前，可以先使用 COUNT 函数计算行数，如下所示：
SELECT COUNT(column_name), SUM(column_name) FROM table_name;
这将返回行数和总和。
相关问题
SQL COUNT SUM
### SQL `COUNT` 和 `SUM` 函数使用教程
#### 一、`COUNT` 函数介绍
`COUNT` 是一种聚合函数，用于计算指定列中的行数。此函数可以接受一个表达式作为参数，并返回该表达式的非空值的数量。
对于如下语句：
```sql
SELECT COUNT(Price) AS '总行数'
FROM TempTB;
```
这条命令会统计表 `TempTB` 中 `Price` 列不为空的记录总数[^1]。
#### 二、`SUM` 函数介绍
`SUM` 同样属于聚合函数之一，主要用于计算某一数值型字段内所有值的总和。它同样接收单个表达式作为输入并输出其累加的结果。
例如，在给定的数据集中执行以下查询：
```sql
SELECT SUM(Price) AS '求和'
FROM TempTB;
```
这将得到整个表格里 `Price` 字段下各条目相加之后的金额总额[^2]。
#### 三、组合应用实例
当希望在同一张报表上同时展示数量与合计时，则可联合运用这两个功能来实现目标：
```sql
SELECT
COUNT(Price) AS '总行数',
SUM(Price) AS '求和'
FROM TempTB;
```
上述代码片段不仅能够获取到有效价格项的数量(`总行数`)，还能得出这些项目的总价(`求和`)。
sql (SUM(*)/1000)/count(*)然后在计算总和
您好！根据您的要求，您想使用SQL计算(SUM(*)/1000)/COUNT(*)并计算总和。对于这个问题，您可以使用两个嵌套的SELECT语句来实现：
```sql
SELECT SUM(result) as total_sum
FROM (
SELECT (SUM(*)/1000)/COUNT(*) as result
FROM your_table
) as sub_query;
```
请将 "your_table" 替换为您要执行计算的实际表名。以上SQL查询将首先计算每行的(SUM(*)/1000)/COUNT(*)值，然后再计算所有这些值的总和，并将结果返回为 "total_sum" 字段。
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11款开源中文分词引擎性能对比分析
在当今信息时代，中文分词作为自然语言处理中的一个基础且关键环节，对于中文信息检索、机器翻译、语音识别等领域的应用至关重要。分词准确度直接影响了后续的语言分析与理解。由于中文不同于英文等西方语言，中文书写是以连续的字符序列来表达，不存在明显的单词间分隔符，如空格。因此，在处理中文文本之前，必须先进行分词处理，即确定字符串中的词边界。
开放中文分词引擎是指那些提供免费使用的中文文本分词服务的软件。在开放源代码或提供分词API的分词系统上，开发者和研究者可以测试和评估它们在不同场景和数据集上的性能，以便选择最适合特定需求的分词引擎。
本文件标题为“11款开放中文分词引擎测试数据”，意味着内容涉及11个不同的中文分词引擎。这些引擎可能覆盖了从传统基于规则的方法到现代基于机器学习和深度学习的方法，也可能包括了针对特定领域（如医疗、法律等）优化的分词引擎。以下将对这些分词引擎的重要知识点进行详细阐述。
1. 基于规则的分词引擎：这类引擎依据汉语语法规则和词典进行分词。词典会包含大量的词汇、成语、习惯用语等，而规则会涉及汉语构词方式、歧义消解等。优点在于分词速度快，对常见文本的处理效果好；缺点是规则和词典需要不断更新，对新词和专业术语的支持不足。
2. 基于统计的分词引擎：通过大规模的语料库进行训练，统计各个词语的出现概率，从而实现分词。这种方法能够自动学习和适应新词和新用法，但需要的计算资源较大。
3. 基于深度学习的分词引擎：利用深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来识别和分词。近年来，基于Transformer架构的预训练模型，如BERT和GPT，也开始被应用到中文分词任务中，具有更好的语境理解和处理能力。
4. 评估指标：通常使用准确率（precision）、召回率（recall）和F1分数作为分词效果的评价指标。准确率是指分词结果中正确词占所有识别词的比例，召回率是指分词结果中正确词占实际正确词的比例，F1分数是准确率和召回率的调和平均。
5. 测试数据集：测试数据集通常由不同类型的文本组成，如新闻、科技文献、社交媒体文本等，用于评估分词引擎在不同场景下的性能。测试数据集的多样性和丰富度是影响分词引擎性能评估的关键。
6. 性能对比：通过对比各款分词引擎在相同测试数据集上的表现，可以分析出哪些分词引擎在准确率、速度、资源消耗等方面表现更优，哪些更适合处理特定类型的文本。
7. 应用场景：分词引擎的选择也依赖于其应用场景。例如，搜索引擎可能更重视速度和准确率，而语音识别则可能更注重实时性和对口语的适应性。
8. 开源分词引擎：一些开源分词引擎如HanLP、结巴分词（Jieba）等，提供了丰富的功能和社区支持，同时便于开发者根据特定需求进行定制和优化。
通过上述内容，我们可以看到中文分词引擎的重要性和测试数据的作用。开发者和研究人员可以根据测试结果，选择适合自己应用需求的分词工具，并且对分词引擎的性能进行优化，进一步提高中文信息处理的质量和效率。
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1. JavaFX的架构和组件
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4. JavaFX中的事件处理
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5. JavaFX的动画与媒体API
JavaFX支持创建平滑的动画效果，并且能够处理视频和音频媒体。动画可以通过时间线（Timeline）和关键帧（KeyFrame）来实现。JavaFX媒体API提供了丰富的类和接口，用于控制音视频的播放、暂停、停止、调整音量等。
6. CSS与JavaFX
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7. JavaFX的过渡效果和效果库
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9. JavaFX的模块化
JavaFX的模块化特性使其可以轻松集成到Java应用中，并且可以独立于Java核心库进行下载和更新，这样有利于JavaFX的快速迭代和减少应用体积。
10. JavaFX的多种输入设备支持
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