GROUP BY ohne Aggregatfunktionen verstehen
In SQL wird die GROUP BY-Anweisung verwendet, um Zeilen in einer Tabelle basierend auf angegebenen Spalten zu gruppieren. Wenn Sie GROUP BY ohne Aggregatfunktionen verwenden, ist es wichtig zu verstehen, wie es funktioniert und welche Bedingungen es erfordert.
Betrachten Sie das folgende Beispiel:
SELECT ename, sal FROM emp GROUP BY ename, sal;
Diese Abfrage gibt keine Zeilen zurück, weil sie verstößt gegen die Regeln von GROUP BY ohne Aggregatfunktionen:
- Anzahl der Spalten in der SELECT-Liste: Die Die Anzahl der Spalten in der SELECT-Liste muss der Anzahl der Spalten in der GROUP BY-Klausel entsprechen.
In diesem Fall hat die SELECT-Liste zwei Spalten (ename, sal), die GROUP BY-Klausel jedoch drei (Ename, Sal, Sal). Um dies zu beheben, entfernen Sie eine Sal-Spalte aus der GROUP BY-Klausel:
SELECT ename, sal FROM emp GROUP BY ename;
- Nicht-GROUP BY-Spalten in der SELECT-Liste:Nicht-GROUP BY-Spalten können nur eingeschlossen werden in der SELECT-Liste, wenn sie Konstanten sind oder als Argumente für Aggregatfunktionen erscheinen.
Wenn Sie sal in die SELECT-Liste aufnehmen, Sie wird zu einer Nicht-GROUP BY-Spalte, da sie nicht in der GROUP BY-Klausel enthalten ist. Da es sich nicht um eine Aggregatfunktion handelt, löst sie den ORA-00979-Fehler aus.
Um dies zu korrigieren, muss entweder sal zur GROUP BY-Klausel hinzugefügt oder eine Aggregatfunktion darauf verwendet werden:
-- Add sal to the GROUP BY clause SELECT ename, MIN(sal), MAX(sal) FROM emp GROUP BY ename, sal; -- Use an aggregate function on sal SELECT ename, SUM(sal) FROM emp GROUP BY ename;
Begründung der Regeln
Die GROUP BY-Operation führt Zeilen mit identischen Werten in GROUP BY zusammen Spalten, wodurch eine einzelne Zeile für jeden eindeutigen Wertesatz entsteht. Das Einbeziehen von Nicht-GROUP BY-Spalten in die SELECT-Liste ohne Aggregatfunktionen führt zu Mehrdeutigkeiten, da unklar ist, wie ein repräsentativer Wert für jede Gruppe ausgewählt werden soll.
Zum Beispiel, wenn Sie eine Tabelle mit den Spalten „Name“ und „Alter“ haben und eine GRUPPE verwenden NACH Name, welches Alter soll im Ergebnis für jeden Namen angezeigt werden? Durch die Verwendung von Aggregatfunktionen wie MIN, MAX oder SUM geben Sie explizit an, wie mit solchen Spalten umgegangen werden soll.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie funktioniert die GROUP BY-Klausel von SQL ohne Aggregatfunktionen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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