


Menggunakan Fungsi Agregat dalam Pertanyaan SQL
Apabila membuat pertanyaan pangkalan data, adalah perkara biasa untuk menggunakan fungsi agregat seperti AVG() untuk mengira statistik ringkasan atau data kumpulan. Walau bagaimanapun, terdapat peraturan khusus yang mengawal penggunaan fungsi agregat, yang kadangkala boleh membawa kepada ralat.
Ralat 1111: Penggunaan Fungsi Kumpulan Tidak Sah
Satu ralat biasa ialah "ERROR 1111 (HY000 ): Penggunaan fungsi kumpulan tidak sah," yang berlaku apabila fungsi agregat digunakan secara tidak betul dalam WHERE klausa. Mari kita pertimbangkan contoh untuk menggambarkan isu itu.
Masalah: Diberi jadual "kakitangan" dengan atribut berikut: ec, nama, kod, dob dan gaji, tulis pertanyaan untuk disenaraikan kakitangan yang berpendapatan lebih daripada gaji purata.
Salah Penyelesaian:
select * from staff where salary > avg(salary);
Dalam penyelesaian yang salah ini, fungsi agregat AVG() diletakkan dalam klausa WHERE, yang tidak dibenarkan oleh sintaks SQL.
Penyelesaian Betul
Untuk menyelesaikan isu ini, terdapat dua pilihan:
1. Menggunakan Subkueri dalam Klausa WHERE:
select * from staff where salary > (select avg(salary) from staff)
Pertanyaan ini mengira purata gaji sebagai subkueri dan kemudian membandingkannya dengan gaji setiap pekerja dalam pertanyaan luar.
2. Menggunakan Klausa HAVING untuk Pengumpulan dan Penapisan:
select deptid, COUNT(*) as TotalCount from staff group by deptid having count(*) > 2
Pertanyaan ini menggunakan klausa HAVING untuk menentukan syarat untuk memilih kumpulan dengan sifat tertentu (dalam kes ini, jabatan yang mempunyai lebih daripada dua pekerja ).
Memahami Peraturan
Adalah penting untuk diingat bahawa fungsi agregat hanya boleh digunakan dalam lokasi berikut dalam pertanyaan SQL:
- PILIH senarai: Kira statistik ringkasan atau kira nilai.
- KUMPULAN MENGIKUT klausa: Data kumpulan dan laksanakan pengiraan agregat.
- MEMILIH klausa: Nyatakan syarat untuk memilih kumpulan berdasarkan hasil agregat.
Mengelakkan penyalahgunaan fungsi agregat memastikan kesahihan dan kecekapan pertanyaan SQL.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggunakan Fungsi Agregat Seperti AVG() dengan betul dalam Klausa SQL WHERE?. 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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.
