


MySQL WHERE-Klausel lässt keine Spaltenaliase zu: Fehler erklärt
Stößt du auf einen MySQL-Abfragefehler wie #1054 - Unknown column 'guaranteed_postcode' in 'IN/ALL/ANY subquery'
? Dies geschieht normalerweise, wenn Sie versuchen, einen Spaltenalias (wie guaranteed_postcode
im Beispiel unten) innerhalb der WHERE
-Klausel zu verwenden.
Hier ist die problematische Abfrage:
SELECT `users`.`first_name`, `users`.`last_name`, `users`.`email`, SUBSTRING(`locations`.`raw`,-6,4) AS `guaranteed_postcode` FROM `users` LEFT OUTER JOIN `locations` ON `users`.`id` = `locations`.`user_id` WHERE `guaranteed_postcode` NOT IN ( SELECT `postcode` FROM `postcodes` WHERE `region` IN ('australia') )
Die Grundursache? Die WHERE
-Klausel von MySQL verarbeitet vor der SELECT
-Klausel, in der Aliase definiert werden. Daher wird der Alias guaranteed_postcode
während der Ausführung der WHERE
-Klausel noch nicht erkannt.
Klarstellung der MySQL-Dokumentation:
In der MySQL-Dokumentation heißt es eindeutig, dass Spaltenaliase in WHERE
-Klauseln nicht zulässig sind. Dies ist eine Einschränkung, die sich aus der Reihenfolge der Abfrageausführung ergibt.
Lösung: Unterabfrage oder HAVING-Klausel
Um dieses Problem zu beheben, haben Sie zwei Hauptoptionen:
-
Verschachtelte Unterabfrage: Betten Sie die Funktion
SUBSTRING
direkt in die Unterabfrage derWHERE
-Klausel ein:
SELECT `users`.`first_name`, `users`.`last_name`, `users`.`email`, SUBSTRING(`locations`.`raw`,-6,4) AS `guaranteed_postcode` FROM `users` LEFT OUTER JOIN `locations` ON `users`.`id` = `locations`.`user_id` WHERE SUBSTRING(`locations`.`raw`,-6,4) NOT IN ( SELECT `postcode` FROM `postcodes` WHERE `region` IN ('australia') )
-
HAVING-Klausel (weniger effizient): Obwohl möglich, ist die Verwendung von
HAVING
für dieses Szenario im Allgemeinen weniger effizient.HAVING
ist für die Filterung nach der Aggregation konzipiert, nicht für die einfache Zeilenfilterung. Es würde eine Umstrukturierung der Abfrage erfordern. Ausführliche Erläuterungen finden Sie in anderen Ressourcen, in denenWHERE
undHAVING
verglichen werden.
Den richtigen Ansatz wählen:
Für diesen speziellen Fall bietet die verschachtelte Unterabfrage (Option 1) eine sauberere und effizientere Lösung. Es geht das Problem direkt an, indem es die Aliasberechnung im Rahmen der WHERE
-Klausel anwendet. Vermeiden Sie die Verwendung von HAVING
, es sei denn, Sie führen Aggregationen durch.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum kann ich in einer MySQL-WHERE-Klausel keinen Spaltenalias verwenden?. 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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