1、首先新建一个test数据库，在数据库中创建一个data数据表，在表内插入四条测试数据。新建一个php文件，命名为test.php，用于讲解如何使用sql统计某一个字段数字的总和。
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2、group by 后面跟的字段必须是Select后面不是聚合函数的字段，少一个都不行。
3、compute 可以对查询结果进行小计，放在order by后面，使用compute sum对查询结果汇总。根据分组小计，利用compute by实现，by后面接需要分组小计的字段。
4、第三步，执行完上面的操作之后，在查询表中进行记录，纤细代码见下图，转到下面的步骤。
5、SELECT count(名称) as 名称出现次数 FROM 表名 GROUP BY 名称 count聚合配合group by是sql常用的查询，比较重要。
每个节点都要记录子节点的数量c。每新增一个节点都要对各父和祖节点的子节点计数加1。这样根节点会有总数的记录。这样递归遍历时也可以根据子节点数量c的来确定读取的数量限制。
？php 这将生成一个2维数组。你执行完就能看到这个数组的结构。
php中的 array_count_values() 函数可以实现 array_count_values() 函数用于统计数组中所有值出现的次数。本函数返回一个数组，其元素的键名是原数组的值，键值是该值在原数组中出现的次数。
{上线数，出单总数，核过总数，总人均，总核率，{(坐席人1，工号1，出单数1，发货数1，核单率1)，(坐席人2，工号2，出单数2，发货数2，核单率2)}} 如果用php展示成上面的结构的话，就很好处理了。
result=mysql_query($sql)；num=mysql_num_rows($result)； //$num就是总数。
1、用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
2、大数据处理数据的方法：通过程序对采集到的原始数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并梳理成点击流行模型数据。将预处理之后的数据导入到数据库中相应的库和表中。
3、以便从中获得有用的信息；数据分析：利用大数据分析工具对数据进行挖掘，以便发现有用的信息和规律。
4、大数据处理之四：发掘 主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。
