


Warum ist das „GROUP BY'-Verhalten von MySQL ohne Aggregatfunktionen unvorhersehbar?
Das Verhalten der GROUP BY
-Klausel in SQL ohne Aggregatfunktion
Beim Ausführen einer GROUP BY
-Abfrage ohne Verwendung von Aggregatfunktionen ist die von MySQL zurückgegebene Zeilenauswahl nicht selbsterklärend. Das Verständnis des zugrunde liegenden Verhaltens ist für das Debuggen solcher Szenarien und die Gewährleistung der Zuverlässigkeit der Abfrageergebnisse von entscheidender Bedeutung.
Für die Abfrage SELECT * FROM emp GROUP BY dept
gibt der Server beispielsweise Jill und Fred statt Jack und Tom zurück. Dies ist auf eine von MySQL verwendete Optimierungstechnik zurückzuführen. Allerdings ist diese Optimierung nur dann zuverlässig, wenn die ausgelassenen Spalten (in diesem Fall Name und Gehalt) innerhalb jeder Gruppe den gleichen Wert haben (z. B. haben Jill und Tom in Gruppe „a“ den gleichen Namen und das gleiche Gehalt, Fred und Tom den gleichen Name und Gehalt in Gruppe „b“).
Wenn die ausgelassene Spalte innerhalb der Gruppe unterschiedliche Werte hat, ist die Auswahl undefiniert, was bedeutet, dass der Server jede Zeile aus der Gruppe zurückgeben kann. Dieses Verhalten wird in der MySQL-Dokumentation klar dargelegt:
<code>使用此功能时,每个组中的所有行对于从 GROUP BY 部分省略的列都应具有相同的值。服务器可以自由返回组中的任何值,因此除非所有值都相同,否则结果是不确定的。</code>
Dieses Verhalten verursacht Probleme, wenn *
in einer SELECT-Klausel anstelle einer expliziten Spaltenaufzählung verwendet wird. Im bereitgestellten Beispiel gibt die Abfrage SELECT A.*, MIN(A.salary) AS min_salary FROM emp AS A GROUP BY A.dept
möglicherweise nicht immer die niedrigste Gehaltszeile für jede Abteilung zurück, wenn die ausgelassene Spalte innerhalb der Gruppe unterschiedliche Werte aufweist.
Um unbestimmte Ergebnisse zu vermeiden, wird dringend empfohlen, die erforderlichen Spalten explizit in der SELECT-Klausel anzugeben und sicherzustellen, dass ausgelassene Spalten innerhalb jeder Gruppe denselben Wert haben. Abfragen wie SELECT A.* FROM emp AS A WHERE A.salary = (SELECT MAX(B.salary) FROM emp B WHERE B.dept = A.dept)
sollten verwendet werden, anstatt sich auf undefiniertes Verhalten zu verlassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist das „GROUP BY'-Verhalten von MySQL ohne Aggregatfunktionen unvorhersehbar?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.

Mysqlblobshavelimits: Tinyblob (255Bytes), Blob (65.535 Bytes), Mediumblob (16.777.215 Bytes), Andlongblob (4,294.967.295 Bytes) .TouseBl Obseffektiv: 1) TipperformanceImpactsandStorElargblobsexternal;

Zu den besten Tools und Technologien zur Automatisierung der Erstellung von Benutzern in MySQL gehören: 1. MySQLWorkbench, geeignet für kleine bis mittlere Umgebungen, einfach zu bedienen, aber mit hohem Ressourcenverbrauch. 2. Ansible, geeignet für Multi-Server-Umgebungen, einfache, aber steile Lernkurve; 3.. Benutzerdefinierte Python -Skripte, flexibel, müssen aber die Sicherheitskriptsicherheit gewährleisten. 4. Puppen- und Küchenchef, geeignet für groß angelegte Umgebungen, komplex, aber skalierbar. Bei der Auswahl sollten Maßstab, Lernkurve und Integrationsanforderungen berücksichtigt werden.

Ja, youcansearchinSideabloBinMysqlusingSpecifictechniques.1) konvertieren theBloboToAutf-8stringwithConvertfunctionandSearchused-Like.2) ficRpressedblobs, UseUncompressBeForeConversion.3) IncentalanceImpactSandSandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPracing.


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