MySQL은 SELECT에서 그룹화되지 않은 열을 허용하여 표준에서 벗어나나요?
소개
Microsoft SQL Server 사용자가 직면하는 문제 집계 쿼리에서 그룹 기준이 아닌 열을 선택할 수 있는 기능을 MySQL에 부여하는 MySQL 문서 발췌문입니다. 이러한 관행은 SQL 표준에 위배되며 합법성과 의미에 대한 의문을 제기합니다.
표준 SQL 제한
SQL-92 표준에서는 범위를 벗어나는 집계되지 않은 필드를 선택하는 것을 금지합니다. 집계 쿼리의 GROUP BY 절. 이는 반환된 데이터의 무결성을 보장하고 모호한 결과를 방지하기 위한 것입니다.
MySQL의 확장
그러나 MySQL 5.5부터는 GROUP BY 절을 확장하여 허용합니다. 그룹화에 기능적으로 종속되지 않더라도 집계되지 않은 열 선택
표준 위반
이 확장은 집계되지 않은 필드가 그룹화 열에 기능적으로 종속되거나 열 내에 포함되도록 요구하는 SQL-2003 표준에 위배됩니다. 집계된 표현식.
MySQL을 구현한 이유
MySQL의 이 확장 구현은 불필요한 열 정렬 및 그룹화를 줄여 성능을 향상시키려는 SQL-2003 표준의 의도에 부합합니다. 그러나 MySQL의 구현은 기능적으로 종속된 열뿐만 아니라 모든 열을 허용함으로써 표준에서 벗어났습니다.
확장 결과
이 확장은 불확실한 가능성을 가지고 있습니다. 집계되지 않은 열에 각 그룹 내에서 일관된 값이 없는 경우 발생합니다. 개발자는 이 완화된 그룹화 메커니즘에서 쿼리의 유효성을 보장하기 위해 주의를 기울여야 합니다.
SQL Server 동작
MySQL과 달리 SQL Server는 SQL-92 표준을 엄격하게 준수합니다. 표준, GROUP BY의 일부가 아닌 집계되지 않은 필드의 선택을 허용하지 않습니다. 절.
해결 방법
MySQL을 표준 동작으로 제한하려면 sql_mode를 "ONLY_FULL_GROUP_BY"로 설정하세요.
최신 MySQL 기능 향상
MySQL 5.7에서는 향상된 GROUP BY 처리는 기능적 종속성을 인식하여 SQL-2003 표준에 더 잘 부합합니다.
결론
MySQL의 GROUP BY 절 확장을 통해 개발자는 집계 쿼리의 그룹화된 열. 표준과의 이러한 편차는 성능을 향상시킬 수 있지만 결과가 불확실할 가능성이 있습니다. 이러한 함정을 피하려면 개발자는 집계되지 않은 열에 주의를 기울여야 하며 표준을 엄격히 준수하기 위해 MySQL의 "ONLY_FULL_GROUP_BY" 모드를 고려해야 합니다.
위 내용은 MySQL의 비표준 GROUP BY 절 동작이 집계 쿼리에 위험을 초래합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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