


Comprendre GROUP BY sans fonctions d'agrégation
En SQL, l'instruction GROUP BY est utilisée pour regrouper les lignes d'une table en fonction des colonnes spécifiées. Lorsque vous utilisez GROUP BY sans fonctions d'agrégation, il est important de comprendre son fonctionnement et les conditions qu'il requiert.
Considérez l'exemple suivant :
SELECT ename, sal FROM emp GROUP BY ename, sal;
Cette requête ne renverra aucune ligne car elle viole les règles de GROUP BY sans fonctions d'agrégation :
- Nombre de colonnes dans la liste SELECT : Le nombre de Le nombre de colonnes de la liste SELECT doit être égal au nombre de colonnes de la clause GROUP BY.
Dans ce cas, la liste SELECT a deux colonnes (ename, sal), mais la clause GROUP BY en a trois ( émail, sal, sal). Pour corriger cela, supprimez une colonne sal de la clause GROUP BY :
SELECT ename, sal FROM emp GROUP BY ename;
- Colonnes non-GROUP BY dans la liste SELECT : Les colonnes non-GROUP BY ne peuvent être incluses que dans la liste SELECT si elles sont des constantes ou apparaissent comme arguments pour agréger des fonctions.
Lorsque vous incluez sal dans la liste SELECT, il devient un colonne non-GROUP BY car elle ne figure pas dans la clause GROUP BY. Puisqu'il ne s'agit pas d'une fonction d'agrégation, elle déclenche l'erreur ORA-00979.
La correction de cela nécessite soit d'ajouter sal à la clause GROUP BY, soit d'utiliser une fonction d'agrégation dessus :
-- Add sal to the GROUP BY clause SELECT ename, MIN(sal), MAX(sal) FROM emp GROUP BY ename, sal; -- Use an aggregate function on sal SELECT ename, SUM(sal) FROM emp GROUP BY ename;
Raisonnement derrière les règles
L'opération GROUP BY fusionne les lignes avec des valeurs identiques dans le GROUP BY colonnes, produisant une seule ligne pour chaque ensemble unique de valeurs. L'inclusion de colonnes non-GROUP BY dans la liste SELECT sans fonctions d'agrégation crée une ambiguïté car il n'est pas clair comment choisir une valeur représentative pour chaque groupe.
Par exemple, si vous avez une table avec des colonnes Nom et Âge et que vous GROUP PAR Nom, quel âge doit être affiché dans le résultat pour chaque nom ? En utilisant des fonctions d'agrégation telles que MIN, MAX ou SUM, vous spécifiez explicitement comment gérer ces colonnes.
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!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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