


SQL-Unterabfrageauswahl in der WHERE IN-Klausel: Verständnisfehler „Wenn die Unterabfrage nicht mit EXISTS beginnt, kann nur ein Ausdruck in der Auswahlliste angegeben werden“
Wenn Sie versuchen, einer WHERE IN-Klausel eine Unterabfrage hinzuzufügen, stellen Sie immer sicher, dass die Unterabfrage eine einzelne Spalte zum Vergleich zurückgibt. Der Fehler „In der Auswahlliste kann nur ein Ausdruck angegeben werden, wenn die Unterabfrage nicht mit EXISTS beginnt“ bedeutet, dass Ihre Unterabfrage mehrere Spalten zurückgibt.
Um dies zu korrigieren, untersuchen wir die folgende Abfrage:
select count(distinct dNum) from myDB.dbo.AQ where A_ID in (SELECT DISTINCT TOP (0.1) PERCENT A_ID, COUNT(DISTINCT dNum) AS ud FROM myDB.dbo.AQ WHERE M > 1 and B = 0 GROUP BY A_ID ORDER BY ud DESC)
Die Unterabfrage in den Klammern gibt zwei Spalten zurück: A_ID und ud (Anzahl unterschiedlicher dNum-Werte für jede A_ID). Die WHERE IN-Klausel erwartet jedoch, dass eine einzelne Spalte mit A_ID verglichen wird. Daher müssen wir die Unterabfrage so ändern, dass sie nur die Spalte A_ID zurückgibt:
select count(distinct dNum) from myDB.dbo.AQ where A_ID in (SELECT DISTINCT TOP (0.1) PERCENT A_ID FROM myDB.dbo.AQ WHERE M > 1 and B = 0 GROUP BY A_ID ORDER BY COUNT(DISTINCT dNum) DESC)
Die Unterabfrage gibt jetzt eine einzelne Spalte, A_ID, zurück, die für den Vergleich in der WHERE IN-Klausel verwendet werden kann. Darüber hinaus können wir die Klausel COUNT(DISTINCT dNum) AS ud entfernen, da sie nicht mehr die Auswahl nur der obersten 0,1 % der A_ID-Werte erfordert.
Diese geänderte Abfrage sollte den angegebenen Fehler beheben und es Ihnen ermöglichen, die gewünschten Ergebnisse abzurufen. Denken Sie daran, bei der Verwendung einer Unterabfrage in einer WHERE IN-Klausel sicherzustellen, dass die Unterabfrage nur die für den Vergleich erforderlichen Spalten zurückgibt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gibt meine SQL-Unterabfrage in einer WHERE IN-Klausel „In der Auswahlliste kann nur ein Ausdruck angegeben werden' zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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