


Wie löst man den SQL-Fehler „Spalte muss in der GROUP BY-Klausel erscheinen'?
Behebung von „Fehler: Spalte muss in der GROUP BY-Klausel erscheinen“
Wenn in SQL eine Aggregationsoperation durchgeführt wird (z. B. das Ermitteln des Maximalwerts), müssen die für die Aggregation verwendeten Spalten auch in der GROUP BY-Klausel erscheinen. Andernfalls wird der Fehler angezeigt: „Spalte muss in einer GROUP BY-Klausel erscheinen oder als Aggregatfunktion verwendet werden.“
Angenommen, Sie möchten den maximalen Durchschnittswert (avg) für jeden Kundennamen (cname) in der Tabelle finden:
SELECT cname, wmname, MAX(avg) FROM makerar GROUP BY cname;
Diese Abfrage gibt einen Fehler zurück, da wmname nicht in der GROUP BY-Klausel enthalten ist. Um dies zu beheben, können Sie einfach nach cname und wmname gruppieren:
SELECT cname, wmname, MAX(avg) FROM makerar GROUP BY cname, wmname;
Diese Methode liefert jedoch nicht das erwartete Ergebnis, nämlich die Anzeige des maximalen Durchschnittswerts für jeden eindeutigen C-Namen. Stattdessen wird es nach cname und wmname gruppiert, was zu mehreren Zeilen pro cname führt. Um dieses Problem zu beheben, befolgen Sie eine der folgenden Methoden:
Unterabfragen und Joins verwenden
- Berechnen Sie den maximalen Durchschnittswert für jeden C-Namen in einer Unterabfrage:
SELECT cname, MAX(avg) AS mx FROM makerar GROUP BY cname;
- Verknüpfen Sie die Unterabfrage mit der Originaltabelle, um die erforderlichen Spalten abzurufen:
SELECT m.cname, m.wmname, t.mx FROM ( SELECT cname, MAX(avg) AS mx FROM makerar GROUP BY cname ) t JOIN makerar m ON m.cname = t.cname AND t.mx = m.avg;
Fensterfunktionen verwenden
Mit Fensterfunktionen können Sie zeilenübergreifende Berechnungen innerhalb eines bestimmten Fensters durchführen. In diesem Fall können Sie die PARTITION BY-Klausel verwenden, um nach cname zu gruppieren und den maximalen Durchschnittswert in jeder Partition zu berechnen:
SELECT cname, wmname, MAX(avg) OVER (PARTITION BY cname) AS mx FROM makerar;
Diese Methode zeigt alle Datensätze an, zeigt jedoch korrekt den maximalen Durchschnittswert pro Cname und Zeile an.
Behandeln Sie passende einzigartige Tupel
Wenn Sie nur die eindeutigen Tupel anzeigen möchten, die dem maximalen Durchschnittswert entsprechen, können Sie die folgende Methode verwenden:
- Verwenden Sie die Funktion ROW_NUMBER(), um die Rangfolge der Durchschnittswerte innerhalb jeder Cname-Partition zu berechnen:
SELECT cname, wmname, avg, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cname ORDER BY avg DESC) AS rn FROM makerar;
- Verknüpfen Sie das Ergebnis mit der Originaltabelle, um rn = 1 (das Tupel mit dem ersten Rang) zu filtern:
SELECT DISTINCT /* distinct matters here */ m.cname, m.wmname, t.avg AS mx FROM ( SELECT cname, wmname, avg, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cname ORDER BY avg DESC) AS rn FROM makerar ) t JOIN makerar m ON m.cname = t.cname AND m.wmname = t.wmname AND t.rn = 1;
Diese Methode gibt eine Liste eindeutiger Tupel zurück, die den maximalen Durchschnittswert für jeden C-Namen enthalten. Beachten Sie den Zusatz ORDER BY avg DESC
, um sicherzustellen, dass die Rangfolge in absteigender Reihenfolge basierend auf avg
erfolgt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie löst man den SQL-Fehler „Spalte muss in der GROUP BY-Klausel erscheinen'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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