


*KIRAAN SQL() Mengagregat Baris yang Salah: Satu Perangkap Biasa**
Cabaran yang kerap dalam pertanyaan SQL melibatkan COUNT(*)
fungsi agregat secara tidak dijangka mengira semua baris dan bukannya melaksanakan kumpulan yang dimaksudkan. Ini selalunya berpunca daripada peletakan atau peninggalan klausa GROUP BY
yang salah.
Mari kita periksa pertanyaan bermasalah dan penyelesaiannya:
Pertanyaan asal bertujuan untuk mengira baris berdasarkan status "Aura", dikumpulkan mengikut "Poster" dan "ID":
SELECT `ID`, `To`, `Poster`, `Content`, `Time`, ifnull(`Aura`,0) as `Aura` FROM ( SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT * FROM messages m INNER JOIN ( SELECT Friend2 as Friend FROM friends WHERE Friend1 = '1' UNION ALL SELECT Friend1 as Friend FROM friends WHERE Friend2 = '1' ) friends ON m.Poster = friends.`Friend` UNION ALL SELECT DISTINCT *, '1' FROM messages where `Poster`='1' ) var LEFT JOIN ( select `ID` as `AuraID`, `Status` as `AuraStatus`, count(*) as `Aura` from messages_aura ) aura ON (var.Poster = aura.AuraID AND var.ID = aura.AuraStatus) ) final GROUP BY `ID`, `Poster` ORDER BY `Time` DESC LIMIT 10
Hasil yang dijangkakan, kiraan kejadian "Aura" setiap gabungan "Poster" dan "ID" (mis., ID 1, Poster 2 yang mempunyai 2 tika Aura), tidak tercapai. Fungsi COUNT(*)
dalam subkueri salah mengagregatkan semua baris daripada messages_aura
.
Penyelesaian: Pengumpulan yang Betul dengan GROUP BY
Masalahnya terletak pada ketiadaan klausa GROUP BY
dalam subkueri yang bercantum dengan messages_aura
. Pertanyaan yang dibetulkan ialah:
SELECT `ID`, `To`, `Poster`, `Content`, `Time`, ifnull(`Aura`,0) as `Aura` FROM ( SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT * FROM messages m INNER JOIN ( SELECT Friend2 as Friend FROM friends WHERE Friend1 = '1' UNION ALL SELECT Friend1 as Friend FROM friends WHERE Friend2 = '1' ) friends ON m.Poster = friends.`Friend` UNION ALL SELECT DISTINCT *, '1' FROM messages where `Poster`='1' ) var LEFT JOIN ( select `ID` as `AuraID`, `Status` as `AuraStatus`, count(*) as `Aura` from messages_aura GROUP BY AuraID, AuraStatus -- The crucial addition ) aura ON (var.Poster = aura.AuraID AND var.ID = aura.AuraStatus) ) final GROUP BY `ID`, `Poster` ORDER BY `Time` DESC LIMIT 10
Dengan menambahkan GROUP BY AuraID, AuraStatus
pada pernyataan SELECT
dalaman, fungsi COUNT(*)
kini mengira baris dengan betul untuk setiap gabungan unik AuraID
dan AuraStatus
, menghasilkan hasil terkumpul yang diingini. Ini memastikan bahawa Aura
dikira dengan tepat pada tahap baris. Klausa GROUP BY
luar kemudiannya mengagregatkan lagi hasil berdasarkan ID
dan Poster
.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa SQL Saya COUNT(*) Mengagregatkan Semua Baris Daripada Menghimpunkan mengikut ID dan Poster?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod