MySQL 5.7s only_full_group_by
Modus: Fehlerbehebung und Lösungen
Bei einem Upgrade auf MySQL 5.7 tritt häufig der Fehler only_full_group_by
auf. Dies tritt auf, wenn eine SELECT
-Anweisung nicht aggregierte Spalten enthält, die nicht in der GROUP BY
-Klausel enthalten sind. Anstatt diese wichtige Funktion zu deaktivieren (von der dringend abgeraten wird), sollten wir nach wirksamen Lösungen suchen:
Das Problem:
Abfragen, die in älteren MySQL-Versionen korrekt funktionierten, schlagen möglicherweise in 5.7 fehl und erzeugen einen Fehler, der darauf hinweist, dass nicht aggregierte Spalten in der SELECT
-Liste funktional nicht von den GROUP BY
-Spalten abhängig sind.
Empfohlene Lösungen:
-
Nicht aggregierte Spalten in
GROUP BY
einschließen: Die einfachste Lösung besteht oft darin, alle nicht aggregierten Spalten aus derSELECT
-Liste zurGROUP BY
-Klausel hinzuzufügen. Dadurch wird sichergestellt, dass jede Gruppe die Werte dieser Spalten eindeutig definiert. Zum Beispiel:GROUP BY group_name, group_id
-
Aggregatfunktionen verwenden: Wenn Sie in Ihren Ergebnissen nicht aggregierte Spalten benötigen, aber dennoch eine Gruppierung benötigen, verwenden Sie Aggregatfunktionen (wie
MIN()
,MAX()
,AVG()
,SUM()
,COUNT()
) auf diesen Spalten. Dies gewährleistet ein einziges Ergebnis pro Gruppe. Beispiel:SELECT group_id AS 'value', group_name AS 'text', COUNT(*) AS 'count' FROM mod_users_groups LEFT JOIN mod_users_data ON group_id = mod_users_data.group_id WHERE ... GROUP BY group_name, group_id
-
Spalten explizit qualifizieren: Spalten immer mit ihren Tabellennamen oder Aliasnamen qualifizieren, insbesondere bei Abfragen mit Joins. Dadurch wird klargestellt, zu welcher Tabelle jede Spalte gehört, und Unklarheiten vermieden.
SELECT g.group_id AS 'value', g.group_name AS 'text' FROM mod_users_groups g LEFT JOIN mod_users_data d ON g.group_id = d.group_id WHERE ... GROUP BY g.group_name, g.group_id HAVING COUNT(d.user_id) > 0 ORDER BY g.group_name
Durch die Implementierung dieser Strategien können Sie den only_full_group_by
Fehler beheben und die Datenintegrität aufrechterhalten, während Sie gleichzeitig die verbesserte SQL-Standardkonformität von MySQL 5.7 einhalten. Vermeiden Sie es, only_full_group_by
zu deaktivieren. Dies ist eine wichtige Funktion, um unerwartete und möglicherweise falsche Abfrageergebnisse zu verhindern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie beheben ich Mysqls Fehler von `nur_full_group_by`?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Wie kann ich die MySQL -Leistung effektiv überwachen? Verwenden Sie Tools wie MySQLADMIN, ShowGlobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) und MySQL Enterprisemonitor. 1. Verwenden Sie MySQLADMIN, um die Anzahl der Verbindungen anzuzeigen. 2. Verwenden Sie ShowglobalStatus, um die Abfragenummer anzuzeigen. 3.PMM bietet detaillierte Leistungsdaten und grafische Schnittstelle. 4.MysqlenterPrisemonitor bietet reichhaltige Überwachungsfunktionen und Alarmmechanismen.

Der Unterschied zwischen MySQL und SQLServer ist: 1) MySQL ist Open Source und für Web- und Embedded-Systeme geeignet, 2) SQLServer ist ein kommerzielles Produkt von Microsoft und für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. Es gibt signifikante Unterschiede zwischen den beiden in der Speicher -Engine-, der Leistungsoptimierung und den Anwendungsszenarien. Bei der Auswahl müssen Sie die Projektgröße und die zukünftige Skalierbarkeit berücksichtigen.

In Anwendungsszenarien auf Unternehmensebene, die eine hohe Verfügbarkeit, eine erweiterte Sicherheit und eine gute Integration erfordern, sollte SQLServer anstelle von MySQL ausgewählt werden. 1) SQLServer bietet Funktionen auf Unternehmensebene wie hohe Verfügbarkeit und fortschrittliche Sicherheit. 2) Es ist eng in Microsoft -Ökosysteme wie Visualstudio und PowerBi integriert. 3) SQLServer führt hervorragende Leistungsoptimierung durch und unterstützt speicheroptimierte Tabellen und Spaltenspeicherindizes.

MysqlmanagesCharactersetsandCollationsByusingUtf-8ASTHEDEFAULT, Erlaubt configurationatdatabase, Tabelle, und ColumnLlevels, andrequiringCarefulAnignmenttoAvoidmiscatches.1) setDefaultcharactersetandCollationForAdatabase.2) configurecharactersetandcollationFor for

Ein MySQL -Trigger ist eine automatisch ausgeführte gespeicherte Prozedur, die einer Tabelle zugeordnet ist, mit der eine Reihe von Vorgängen durchgeführt wird, wenn eine bestimmte Datenoperation ausgeführt wird. 1) Definition und Funktion Trigger: Wird zur Datenüberprüfung, Protokollierung usw. verwendet. 2) Arbeitsprinzip: Es wird in vor und nach und nach unten unterteilt und unterstützt das Auslösen auf Zeilenebene. 3) Beispiel für die Verwendung: Kann verwendet werden, um Gehaltsänderungen aufzuzeichnen oder das Inventar zu aktualisieren. 4) Debugging -Fähigkeiten: Verwenden Sie Showtrigger und Showcreatetrigger -Befehle. 5) Leistungsoptimierung: Vermeiden Sie komplexe Operationen, verwenden Sie Indizes und Verwalten von Transaktionen.

Die Schritte zum Erstellen und Verwalten von Benutzerkonten in MySQL sind wie folgt: 1. Erstellen Sie einen Benutzer: Verwenden Sie CreateUser'Newuser '@' localhost'IdentifiedBy'Password '; 2. Berechtigungen zuweisen: Verwenden Sie GrantSelect, einfügen, updateonMyDatabase.to'newuser'@'LocalHost '; 3.. Behebung des Berechtigungsfehlers: Verwenden Sie revokeAllPrivileGesonMyDatabase.from'Newuser'@'localhost '; dann die Berechtigungen neu zuweisen; 4. Optimierungsberechtigungen: Verwenden Sie Showgra

MySQL eignet sich für schnelle Entwicklung und kleine und mittelgroße Anwendungen, während Oracle für große Unternehmen und hohe Verfügbarkeitsanforderungen geeignet ist. 1) MySQL ist Open Source und einfach zu bedienen, geeignet für Webanwendungen und kleine und mittelgroße Unternehmen. 2) Oracle ist mächtig und für große Unternehmen und Regierungsbehörden geeignet. 3) MySQL unterstützt eine Vielzahl von Speichermotoren, und Oracle bietet reichhaltige Funktionen auf Unternehmensebene.

Zu den Nachteilen von MySQL im Vergleich zu anderen relationalen Datenbanken gehören: 1. Leistungsprobleme: Sie können bei der Verarbeitung von Daten mit groß angelegten Daten Engpässe begegnen, und PostgreSQL bietet eine bessere Leistung in komplexen Abfragen und Big-Data-Verarbeitung. 2. Skalierbarkeit: Die horizontale Skalierungsfähigkeit ist nicht so gut wie Google Schrank und Amazon Aurora. 3. Funktionale Einschränkungen: Nicht so gut wie PostgreSQL und Oracle in erweiterten Funktionen, einige Funktionen erfordern mehr benutzerdefinierte Code und Wartung.


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