直奔主题,如下SQL语句(via:女孩礼物网): SELECT COUNT(* ) AS COUNT,REQUEST,METHOD FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST,METHOD HAVING (REQUEST = ' FC.OCEAN.JOB.SERVER.CBIZOZBKHEADER ' OR REQUEST= ' FC.Ocean.Job.Server.CBizOzDocHeader ' )AND COU
直奔主题,如下SQL语句(via:女孩礼物网):
SELECT COUNT(*<span>) AS COUNT,REQUEST,METHOD FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST,METHOD HAVING (REQUEST </span>=<span>'</span><span>FC.OCEAN.JOB.SERVER.CBIZOZBKHEADER</span><span>'</span> OR REQUEST=<span>'</span><span>FC.Ocean.Job.Server.CBizOzDocHeader</span><span>'</span><span>) AND COUNT(</span>*) ><span>3</span><span> ORDER BY REQUEST</span>
注意事项:
HAVING后的条件不能用别名COUNT>3 必须使用COUNT(*) >3,否则报:列名 'COUNT' 无效。
having 子句中的每一个元素并不一定要出现在select列表中
如果把该语句写成:
SELECT COUNT(*<span>) AS COUNT,REQUEST,METHOD FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST ORDER BY REQUEST</span>
那么将报:
选择列表中的列 'REQUESTMETH.method' 无效,因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。
注意:
1、使用GROUP BY 子句时,SELECT 列表中的非汇总列必须为GROUP BY 列表中的项。
2、分组时,所有的NULL值分为一组。
3、GROUP BY 列表中一般不允许出现复杂的表达试、显示标题以及SELECT列表中的位置标号。
如:
SELECT REQUEST,METHOD, COUNT(*<span>) AS COUNT FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST,</span><span>2</span> ORDER BY REQUEST
错误信息为:每个 GROUP BY 表达式都必须包含至少一个列引用。
GROUP BY 中使用 ORDER BY注意事项:
SELECT COUNT(*) AS COUNT FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST,METHOD ORDER BY REQUEST,METHOD
--这样是允许的, ORDER BY后面的字段包含在GROUP BY 子句中
SELECT COUNT(*) AS COUNTS FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST ORDER BY COUNT(*) DESC
--这样是允许的,ORDER BY后面的字段包含在聚合函数中,结果集同下面语句一样
SELECT COUNT(*) AS COUNTS FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST ORDER BY COUNTS DESC
--这样是允许的,区别于HAVING,HAVING后不允许跟聚集函数的别名作为过滤条件
SELECT COUNT(*) AS COUNTS FROM REQUESTMETH GROUP BY REQUEST ORDER BY METHOD
--这样是错误的:ORDER BY 子句中的列 "REQUESTMETH.method" 无效,因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。
SELECT DISTINCT 中使用 ORDER BY注意事项:
SELECT DISTINCT BOOKID FROM BOOK ORDER BY BOOKNAME
以上语句将报:
--如果指定了SELECT DISTINCT,那么ORDER BY 子句中的项就必须出现在选择列表中。
因为以上语句类似
SELECT BOOKID FROM BOOK GROUP BY BOOKID ORDER BY BOOKNAME
其实错误信息也为:
--ORDER BY子句中的列"BOOK.BookName" 无效,因为该列没有包含在聚合函数或GROUP BY 子句中。
应该改为:
SELECT DISTINCT BOOKID,BOOKNAME FROM BOOK ORDER BY BOOKNAME
<span>SELECT DISTINCT BOOKID,BOOKNAME FROM BOOK<br></span>
SELECT BOOKID,BOOKNAME FROM BOOK GROUP BY BOOKID,BOOKNAME
以上两句查询结果是一致的,DISTINCT的语句其实完全可以等效的转换为GROUP BY语句

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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