SQL クエリでの集計関数の使用
データベースをクエリする場合、概要統計やグループ データを計算するために AVG() などの集計関数を使用するのが一般的です。ただし、集計関数の使用を管理する特定のルールがあり、エラーが発生する場合があります。
エラー 1111: グループ関数の無効な使用
よくあるエラーの 1 つは、「エラー 1111 (HY000)」です。 ): グループ関数の使用が無効です」。これは、WHERE 句で集計関数が誤って使用された場合に発生します。この問題を説明するための例を考えてみましょう。
問題: 次の属性を持つ "staff" テーブルがあるとします: ec、name、code、dob、salary、リストへのクエリを作成します。平均給与以上の収入を得ているスタッフ。
不正解解決策:
select * from staff where salary > avg(salary);
この間違った解決策では、集計関数 AVG() が SQL 構文で許可されていない WHERE 句に配置されています。
正しい解決策
この問題を解決するには、次の 2 つのオプションがあります:
1. WHERE 句でのサブクエリの使用:
select * from staff where salary > (select avg(salary) from staff)
このクエリは、サブクエリとして平均給与を計算し、それを外側のクエリの各従業員の給与と比較します。
2. HAVING 句を使用したグループ化とフィルタリング:
select deptid, COUNT(*) as TotalCount from staff group by deptid having count(*) > 2
このクエリは、HAVING 句を使用して、特定のプロパティを持つグループ (この場合は 3 人以上の従業員がいる部門) を選択するための条件を指定します。 ).
ルールを理解する
集計関数は SQL の次の場所でのみ使用できることを覚えておくことが重要です。クエリ:
- SELECT リスト: 要約統計量またはカウント値を計算します。
- GROUP BY 句: データをグループ化し、集計計算を実行します。
- HAVING 句: 選択条件を指定する
集計関数の誤用を回避することで、SQL クエリの有効性と効率性が確保されます。
以上がSQL WHERE 句で AVG() のような集計関数を正しく使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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