


Pourquoi MySQL autorise-t-il les colonnes non agrégées dans les requêtes GROUP BY ?
MySQL : Comprendre la possibilité de sélectionner des colonnes non agrégées dans GROUP BY
Dans MySQL, vous pouvez rencontrer des scénarios dans lesquels une vue comme celle-ci est autorisée :
SELECT AVG(table_name.col1), AVG(table_name.col2), AVG(table_name.col3), table_name.personID, table_name.col4 FROM table_name GROUP BY table_name.personID;
Cette requête inclut une fonction d'agrégation pour col1, col2 et col3, mais elle sélectionne également col4 sans aucun agrégation. Normalement, une telle requête serait considérée comme invalide dans d'autres systèmes de bases de données comme Microsoft SQL Server.
Dans MySQL, cependant, ce comportement est autorisé. Il est important de comprendre pourquoi :
Sélection de valeurs arbitraires
Lors de la sélection de colonnes non agrégées dans une requête GROUP BY, MySQL sélectionne une valeur arbitraire dans le groupe. Cela correspond généralement à la valeur de la ligne stockée en premier dans le groupe.
Requêtes ambiguës
Cette fonctionnalité peut conduire à des requêtes ambiguës, où la valeur sélectionnée pour la colonne non agrégée peut varier en fonction sur l'ordre des lignes du groupe. Par exemple, la requête ci-dessous pourrait renvoyer différentes valeurs pour col4 pour le même personID en fonction de l'ordre des lignes :
SELECT AVG(table1.col1), table1.personID, persons.col4 FROM table1 JOIN persons ON (table1.personID = persons.id) GROUP BY table1.personID;
Dépendance fonctionnelle
Pour éviter toute ambiguïté, il est crucial de sélectionner des colonnes fonctionnellement en fonction des colonnes des critères GROUP BY. Cela signifie qu'il ne doit y avoir qu'une seule valeur possible pour la colonne "ambiguë" pour chaque valeur unique de la ou des colonnes de regroupement.
Mode ONLY_FULL_GROUP_BY
MySQL fournit le mode SQL ONLY_FULL_GROUP_BY, qui peut être activé pour que MySQL adhère à la norme ANSI SQL. Dans ce mode, la sélection de colonnes non agrégées dans une requête GROUP BY entraînera une erreur, sauf si ces colonnes dépendent fonctionnellement des colonnes de regroupement.
Conclusion
Bien que MySQL permette de sélectionner des colonnes non agrégées colonnes agrégées dans les requêtes GROUP BY, il est essentiel d'être conscient du risque de résultats ambigus. Pour garantir des requêtes déterministes, il est recommandé de les réécrire pour qu'elles soient regroupées sans ambiguïté par colonnes fonctionnellement dépendantes ou d'activer le mode ONLY_FULL_GROUP_BY.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

Les mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.

Les principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.


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