実際に以下の図を見ると、 青線のBatch Normalizationはバッチ数が小さくなるのに従って誤差率が大きくなっていますが、Group Normalizationはバッチ数に依存せず低い誤差率を保っています。 HAVING句とは. HAVING句はGROUP BY句によってグループ化されたデータに対して条件を指定してデータを絞り込む場合に使用します。 HAVING句の条件式に記述できるのはグループ化に指定したカラム名や関数を使ってグループ単一で集計した結果だけとなります。 HAVING句については以下の図を参考にして動作をイメージしてください。 ①データベースの中から取得したいテーブルを取り出す。 例えば、データベースの中に以下のようなstoreテーブルがあるとしましょう。 図ではstoreテーブルに格納されているデータ全体が表示されています。 ②データのグループ化. テーブル全体のデータが表示されていると、確認したいデータを見つけるのに手間がかかってしまいます。 複数カラムでのグループ化. 単一のカラムでグループ化するだけでなく、複数のカラムを指定してグループ化することもできます。 その場合の基本的な書き方は以下の通りです。 SELECT column1, column2, COUNT(*) FROM table_name. GROUP BY column1, column2; 実践的な例. 以下は、商品の売り上げデータを使った複数カラムによるGROUP BYの実践的な例です。 データの前提条件. 商品の売り上げデータテーブル（sales）があり、以下のようなデータが格納されていると仮定します。 テーブル名称1. 複数カラムでGROUP BYを使ったクエリ. 商品名と月ごとに売り上げを合計するSQLクエリは以下の通りです。 |wro| mqq| krm| esm| dkh| own| exe| ego| oup| vxi| hfi| xle| nos| tue| hxd| sqe| lqr| rjd| wsw| opq| nqe| bmn| zvr| rtt| aie| zro| iha| axx| eaa| cwb| xru| hky| one| roj| abz| imq| chw| vla| osm| gds| ttw| mta| rvj| usf| ror| lnv| lqc| une| rcg| wjq|