


Pourquoi le comportement « GROUP BY » de MySQL est-il imprévisible sans fonctions d'agrégation ?
Le comportement de la clause GROUP BY
en SQL sans fonction d'agrégation
Lors de l'exécution d'une requête GROUP BY
sans utiliser de fonctions d'agrégation, la sélection de lignes renvoyée par MySQL n'est pas explicite. Comprendre son comportement sous-jacent est essentiel pour déboguer de tels scénarios et garantir la fiabilité des résultats des requêtes.
Par exemple, pour la requête SELECT * FROM emp GROUP BY dept
, le serveur choisit de renvoyer Jill et Fred au lieu de Jack et Tom. Cela est dû à une technique d'optimisation utilisée par MySQL. Cependant, cette optimisation n'est fiable que si les colonnes omises (nom et salaire dans ce cas) ont la même valeur au sein de chaque groupe (par exemple, Jill et Tom ont le même nom et le même salaire dans le groupe 'a', Fred et Tom ont le même nom et salaire dans le groupe 'b').
Si la colonne omise a des valeurs différentes au sein du groupe, la sélection n'est pas définie, ce qui signifie que le serveur peut renvoyer n'importe quelle ligne du groupe. Ce comportement est clairement indiqué dans la documentation MySQL :
<code>使用此功能时,每个组中的所有行对于从 GROUP BY 部分省略的列都应具有相同的值。服务器可以自由返回组中的任何值,因此除非所有值都相同,否则结果是不确定的。</code>
Ce comportement provoque des problèmes lors de l'utilisation de *
dans une clause SELECT au lieu d'une énumération de colonne explicite. Dans l'exemple fourni, la requête SELECT A.*, MIN(A.salary) AS min_salary FROM emp AS A GROUP BY A.dept
peut ne pas toujours renvoyer la ligne de salaire la plus basse pour chaque département si la colonne omise a des valeurs différentes au sein du groupe.
Pour éviter des résultats indéterminés, il est fortement recommandé de spécifier explicitement les colonnes requises dans la clause SELECT, en garantissant que les colonnes omises ont la même valeur au sein de chaque groupe. Des requêtes comme SELECT A.* FROM emp AS A WHERE A.salary = (SELECT MAX(B.salary) FROM emp B WHERE B.dept = A.dept)
doivent être utilisées au lieu de s'appuyer sur un comportement indéfini.
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!

TOGRANTERMISSIMESTESTERSWMYSQLUSERS, SuivreTheSesteps: 1) AccessMysqlasauserwithSufficientPrivileges, 2) CreateEnewUserwithThereAserercommand, 3) UsethegrantCommandTospecifyPerMissionsLikEselect, insert, mise à jour, OrallegandSonSpecificaCificdataStAtAnSorables, et4), 4).

ToaddUsersInmysqleffecativement et en résultant, suivez-vous: 1) UsethCreateAsTatement à AddanEwUser, spécifiant le dossier d'astron.

ToaddanewUserwithComplexPermisessionsInmysql, suivi destiné: 1) Création sword ';. 2) GRANTREADACCESSTOALLTABLESSIn'MYDATABASE'WithGrantsElectonMyDatabase.To'newuser' @ 'LocalHost';. 3) GRANTWRITEACESSTO '

Les types de données de chaîne dans MySQL incluent Char, Varchar, Binary, Varbinary, Blob et Text. Les collations déterminent la comparaison et le tri des chaînes. 1. Char convient aux chaînes de longueur fixe, Varchar convient aux chaînes de longueur variable. 2.Binara et varbinaire sont utilisés pour les données binaires, et Blob et le texte sont utilisés pour les données de grandes objets. 3. Les règles de tri telles que UTF8MB4_UNICODE_CI ignorent les caractéristiques supérieures et inférieures et conviennent aux noms d'utilisateurs; UTF8MB4_BIN est sensible à la casse et convient aux champs qui nécessitent une comparaison précise.

La meilleure sélection de la longueur de la colonne MySqlvarchar doit être basée sur l'analyse des données, considérer la croissance future, évaluer les impacts des performances et les exigences des ensembles de caractères. 1) Analyser les données pour déterminer les longueurs typiques; 2) Réserver l'espace d'expansion future; 3) Faites attention à l'impact de grandes longueurs sur les performances; 4) Considérez l'impact des ensembles de caractères sur le stockage. Grâce à ces étapes, l'efficacité et l'évolutivité de la base de données peuvent être optimisées.

MySqlBlobShavelimits: Tinyblob (255 bytes), blob (65 535 bytes), Mediumblob (16 777 215 bytes), et Longblob (4 294 967 295 bytes). Obseffectively: 1) considérer la compréhension de l'Impacts et de laARGELLOBBOBSEXTERNELLEMENT; 2)

Les meilleurs outils et technologies pour automatiser la création d'utilisateurs dans MySQL incluent: 1. MySQLWorkbench, adapté à des environnements petits et moyens, faciles à utiliser mais une consommation de ressources élevées; 2. ANSIBLE, adapté aux environnements multi-serveurs, courbe d'apprentissage simple mais abrupte; 3. Scripts Python personnalisés, flexibles mais doivent assurer la sécurité des scripts; 4. Puppet et chef, adapté aux environnements à grande échelle, complexes mais évolutifs. Les besoins d'échelle, de courbe d'apprentissage et d'intégration doivent être pris en compte lors du choix.

Oui, YouCansearchInSideAblobinMysQlutingSpecifiCTechniques.1) ConvertTheBlobtoAutf-8StringWithConvertFunctionandSearchusingLiliN.2) ForcompressedBlobs, useUncompressBeForEConversion.3)


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