Dekodierung des ORA-00979-Fehlers in der GROUP BY-Klausel von SQL
Dieser häufige SQL-Fehler, ORA-00979 („Kein GROUP BY-Ausdruck“), tritt auf, wenn Ihre Abfrage GROUP BY
verwendet, aber Spalten in der SELECT
-Liste enthält, die weder gruppiert noch aggregiert sind. Lassen Sie uns herausfinden, wie Sie dieses Problem beheben können.
Das Kernproblem liegt in der Diskrepanz zwischen den Klauseln SELECT
und GROUP BY
. GROUP BY
konsolidiert Zeilen mit übereinstimmenden Werten in Gruppen. Jede Spalte in Ihrer SELECT
-Anweisung muss entweder:
-
Erscheint in der
GROUP BY
-Klausel: Dadurch wird sichergestellt, dass jeder ausgewählte Wert direkt einer Gruppe zugeordnet ist. -
Aggregiert werden: Verwenden Sie Funktionen wie
MIN()
,MAX()
,SUM()
,AVG()
,COUNT()
, um Werte innerhalb jeder Gruppe zusammenzufassen.
Anschauliches Beispiel
Stellen Sie sich einen Tisch mit Terminen vor:
Appointment ID (appt_id) | Patient Name (patient) | Doctor (doctor) |
---|---|---|
1 | Alice | Dr. Smith |
2 | Bob | Dr. Smith |
3 | Charlie | Dr. Jones |
Eine falsche Abfrage:
SELECT appt_id, patient, doctor FROM appointments GROUP BY doctor;
Dies schlägt mit ORA-00979 fehl, da appt_id
und patient
nicht gruppiert sind.
Richtige Vorgehensweisen
- Alle nicht aggregierten Spalten in
GROUP BY
einschließen:
SELECT doctor, COUNT(*) FROM appointments GROUP BY doctor;
Dies zählt die Termine pro Arzt.
- Aggregatfunktionen verwenden:
SELECT doctor, COUNT(*) AS appointment_count, MIN(appt_id) AS first_appointment FROM appointments GROUP BY doctor;
Dies zählt Termine und ermittelt die Mindesttermin-ID pro Arzt.
Der Schlüssel besteht darin, eine konsistente Beziehung zwischen den Gruppierungskriterien und den ausgewählten Daten sicherzustellen. Durch die Verwendung von Aggregatfunktionen können Sie Daten innerhalb von Gruppen zusammenfassen und so den ORA-00979-Fehler vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum generiert meine SQL-Abfrage ORA-00979: Kein GROUP BY-Ausdruck?. 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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