


Adakah MySQL GROUP BY Klausa Kelakuan Tidak Standard Membawa Risiko untuk Pertanyaan Agregat?
Adakah MySQL Menyimpang daripada Standard dengan Membenarkan Lajur Tidak Dikelompokkan dalam SELECT?
Pengenalan
Pengguna Microsoft SQL Server hadapi petikan dokumentasi MySQL yang memberikan MySQL keupayaan untuk memilih lajur bukan kumpulan mengikut agregat dalam pertanyaan agregat. Amalan ini bercanggah dengan standard SQL, menimbulkan persoalan tentang kesahihan dan implikasinya.
Sekatan SQL Standard
Standard SQL-92 melarang memilih medan bukan agregat yang berada di luar klausa GROUP BY dalam pertanyaan agregat. Ini adalah untuk memastikan integriti data yang dikembalikan dan mengelakkan hasil yang samar-samar.
Pelanjutan MySQL
Walau bagaimanapun, sejak MySQL 5.5, ia telah melanjutkan klausa GROUP BY untuk membenarkan pemilihan lajur tidak teragregat, walaupun ia tidak bergantung secara fungsi pada kumpulan lajur.
Pelanggaran Standard
Pelanjutan ini bertentangan dengan standard SQL-2003, yang memerlukan medan bukan agregat sama ada bergantung secara fungsi pada lajur pengelompokan atau disertakan dalam ungkapan agregat.
Mengapa MySQL Dilaksanakan Ia
Pelaksanaan pelanjutan ini oleh MySQL sejajar dengan tujuan standard SQL-2003 untuk meningkatkan prestasi dengan mengurangkan pengisihan dan pengelompokan lajur yang tidak perlu. Walau bagaimanapun, pelaksanaan MySQL menyimpang daripada standard dengan membenarkan semua lajur, bukan hanya lajur yang bergantung secara fungsi.
Akibat Pelanjutan
Pelanjutan ini membawa potensi untuk tidak tentu keputusan jika lajur bukan agregat tidak mempunyai nilai yang konsisten dalam setiap kumpulan. Pembangun mesti berhati-hati untuk memastikan kesahihan pertanyaan mereka di bawah mekanisme pengelompokan yang santai ini.
Gelagat Pelayan SQL
Tidak seperti MySQL, SQL Server mematuhi sepenuhnya SQL-92 standard, tidak membenarkan pemilihan medan bukan teragregat bukan sebahagian daripada GROUP BY klausa.
Penyelesaian
Untuk mengehadkan MySQL kepada tingkah laku standard, tetapkan sql_mode kepada "ONLY_FULL_GROUP_BY".
Peningkatan MySQL yang lebih baharu
Dalam MySQL 5.7, dipertingkatkan pengendalian GROUP BY mengiktiraf kebergantungan fungsi, lebih menjajarkan dengan standard SQL-2003.
Kesimpulan
Pelanjutan MySQL bagi klausa GROUP BY membolehkan pembangun memilih bukan berkumpulan lajur dalam pertanyaan agregat. Walaupun sisihan daripada piawai ini boleh meningkatkan prestasi, ia memperkenalkan potensi hasil yang tidak tentu. Untuk mengelakkan perangkap sedemikian, pembangun harus berhati-hati dengan lajur tidak teragregat dan mempertimbangkan mod "ONLY_FULL_GROUP_BY" MySQL untuk pematuhan ketat kepada standard.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah MySQL GROUP BY Klausa Kelakuan Tidak Standard Membawa Risiko untuk Pertanyaan Agregat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
