


Warum gibt MySQL den Fehler „ist nicht in GROUP BY' aus und wie kann ich ihn beheben?
MySQL-Fehler: „ist nicht in GROUP BY“
MySQL generiert beim Abrufen häufig den Fehler „ist nicht in GROUP BY“. Daten aus Tabellen mithilfe spezifischer Abfragen. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Ursache zu verstehen und sie zu beheben.
Hintergrund:
MySQL erfordert, dass alle in der SELECT-Klausel enthaltenen Spalten, mit Ausnahme von Aggregatfunktionen wie COUNT, dies auch tun müssen in die GROUP BY-Klausel aufgenommen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ergebnisse auf Datengruppen mit unterschiedlichen Werten in den angegebenen Spalten basieren.
Beispielfehler:
Im bereitgestellten Beispiel tritt der Fehler bei der Verwendung auf die Abfrage:
SELECT `name`, `type`, `language`, `code` FROM `users` WHERE `verified` = '1' GROUP BY `name` ORDER BY `count` DESC LIMIT 0, 25
MySQL erkennt, dass die Spaltenanzahl in GROUP BY nicht vorhanden ist Klausel.
Lösung:
Um diesen Fehler zu beheben, müssen Sie alle Spalten in der SELECT-Klausel in die GROUP BY-Klausel einschließen. In diesem Fall wäre die geänderte Abfrage:
SELECT `name`, `type`, `language`, `code` FROM `users` WHERE `verified` = '1' GROUP BY `name`, `type`, `language`, `code` ORDER BY `count` DESC LIMIT 0, 25
Zusätzliche Hinweise:
- Das Standardverhalten von MySQL besteht darin, teilweises GROUP BY zuzulassen, was zu Problemen führen kann zu nicht deterministischen Ergebnissen.
- Um vollständiges GROUP BY zu erzwingen, legen Sie fest @@sql_mode='ONLY_FULL_GROUP_BY'.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gibt MySQL den Fehler „ist nicht in GROUP BY' aus und wie kann ich ihn beheben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Mysql'SbloBissableForstoringBinaryDatawithinarelationalDatabase, whilenosqloptionslikemongodb, Redis und CassandraofferFlexible, skalablessolutionenfornernstrukturierteData.blobissimplerbutcanslowdownscalgedlargedDataTTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTERSCHITHLARGEGEGEBEN

ToaddauserinMysql, Verwendung: createUser'username '@' host'identifiedBy'password '; hier'Showtodoitesecurely: 1) choosethehostCrefulyTocon TrolAccess.2) setResourcelimits withOptionslikemax_queries_per_hour.3) UsSeStong, Uniquepasswords.4) Enforcesl/tlsConnectionsWith

ToavoidCommonMistakeswithStringDatatypesinmysql, Verständnisstringtypenuances, ChoosetherightType, und ManageCodingandCollationsetingseffekt.1) UsecharforFixed-Länge-Strings, Varcharforvariable-Länge und Ventionlargerdata.2) -Tetcorrectaracters und Ventionlargerdata.2)

MySQLoffersCHAR,VARCHAR,TEXT,andENUMforstringdata.UseCHARforfixed-lengthstrings,VARCHARforvariable-length,TEXTforlargertext,andENUMforenforcingdataintegritywithasetofvalues.

Die Optimierung von MySQLblob -Anfragen kann durch die folgenden Strategien durchgeführt werden: 1. Reduzieren Sie die Häufigkeit von Blob -Abfragen, verwenden Sie unabhängige Anfragen oder Verzögerungsbelastungen; 2. Wählen Sie den entsprechenden Blob -Typ (z. B. Tinyblob) aus; 3.. Trennen Sie die BLOB -Daten in separate Tabellen. 4.. Komprimieren Sie die BLOB -Daten in der Anwendungsschicht; 5. Index die Blob -Metadaten. Diese Methoden können die Leistung effektiv verbessern, indem Überwachung, Zwischenspeicherung und Datenschärfe in tatsächlichen Anwendungen kombiniert werden.

Das Beherrschen der Methode zum Hinzufügen von MySQL -Benutzern ist für Datenbankadministratoren und -entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie die Sicherheits- und Zugriffskontrolle der Datenbank gewährleistet. 1) Erstellen Sie einen neuen Benutzer, der den Befehl createUser verwendet, 2) Berechtigungen über den Zuschussbefehl zuweisen, 3) Verwenden Sie FlushPrivileges, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen wirksam werden.

ChooSeCharforfixed-LengthData, varcharforvariable-LengthData, undTextForLargetEXTFields.1) Charisefficiefforconsistent-LengthDatalikeCodes.2) varcharSefficienpyficyFoximent-Länge-Länge.3) VarcharSuitsVariable-Lengthdatalikenamen, BalancingFlexibilityPerance.3) textissideale

Best Practices für die Handhabung von String -Datentypen und -indizes in MySQL gehören: 1) Auswählen des entsprechenden Zeichenfolge -Typs, z. B. Zeichen für feste Länge, Varchar für variable Länge und Text für großen Text; 2) bei der Indexierung vorsichtig sein, über die Indexierung vermeiden und Indizes für gemeinsame Abfragen erstellen; 3) Verwenden Sie Präfixindizes und Volltextindizes, um lange String-Suchvorgänge zu optimieren. 4) Überwachen und optimieren Sie die Indizes regelmäßig, um die Indizes gering und effizient zu halten. Mit diesen Methoden können wir Lese- und Schreibleistung in Einklang bringen und die Datenbankeffizienz verbessern.


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