


Bagaimana untuk Menyelesaikan Ralat 'Lajur Mesti Muncul dalam KUMPULAN OLEH Klausa' SQL?
Menyelesaikan "Ralat: Lajur mesti muncul dalam klausa GROUP BY"
Dalam SQL, apabila melakukan operasi pengagregatan (seperti mencari nilai maksimum), lajur yang digunakan untuk pengagregatan juga mesti muncul dalam klausa GROUP BY. Kegagalan berbuat demikian akan mengakibatkan ralat: "Lajur mesti muncul dalam klausa GROUP BY atau digunakan sebagai fungsi agregat".
Andaikan anda ingin mencari nilai purata maksimum (purata) untuk setiap nama pelanggan (cname) dalam jadual:
SELECT cname, wmname, MAX(avg) FROM makerar GROUP BY cname;
Pertanyaan ini akan mengembalikan ralat kerana wmname tidak disertakan dalam klausa GROUP BY. Untuk membetulkannya, anda hanya boleh mengumpulkan mengikut cname dan wmname:
SELECT cname, wmname, MAX(avg) FROM makerar GROUP BY cname, wmname;
Walau bagaimanapun, kaedah ini tidak menghasilkan hasil yang diharapkan untuk menunjukkan nilai purata maksimum untuk setiap cname unik. Sebaliknya, ia akan dikumpulkan mengikut cname dan wmname, menghasilkan berbilang baris setiap cname. Untuk membetulkan isu ini, ikut salah satu kaedah berikut:
Menggunakan subqueries dan join
- Kira nilai purata maksimum untuk setiap cname dalam subquery:
SELECT cname, MAX(avg) AS mx FROM makerar GROUP BY cname;
- Sertai subkueri dengan jadual asal untuk mendapatkan semula lajur yang diperlukan:
SELECT m.cname, m.wmname, t.mx FROM ( SELECT cname, MAX(avg) AS mx FROM makerar GROUP BY cname ) t JOIN makerar m ON m.cname = t.cname AND t.mx = m.avg;
Gunakan fungsi tetingkap
Fungsi tetingkap membolehkan anda melakukan pengiraan merentas baris dalam tetingkap yang ditentukan. Dalam kes ini, anda boleh menggunakan klausa PARTITION BY untuk mengumpulkan mengikut cname dan mengira nilai purata maksimum dalam setiap partition:
SELECT cname, wmname, MAX(avg) OVER (PARTITION BY cname) AS mx FROM makerar;
Kaedah ini akan memaparkan semua rekod, tetapi ia akan memaparkan nilai purata maksimum setiap cname setiap baris dengan betul.
Kendalikan tupel unik yang sepadan
Jika anda hanya mahu memaparkan tupel unik yang sepadan dengan nilai purata maksimum, anda boleh menggunakan kaedah berikut:
- Gunakan fungsi ROW_NUMBER() untuk mengira kedudukan nilai purata dalam setiap partition cname:
SELECT cname, wmname, avg, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cname ORDER BY avg DESC) AS rn FROM makerar;
- Sertai hasil dengan jadual asal untuk menapis rn = 1 (tuple kedudukan pertama):
SELECT DISTINCT /* distinct matters here */ m.cname, m.wmname, t.avg AS mx FROM ( SELECT cname, wmname, avg, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY cname ORDER BY avg DESC) AS rn FROM makerar ) t JOIN makerar m ON m.cname = t.cname AND m.wmname = t.wmname AND t.rn = 1;
Kaedah ini akan mengembalikan senarai tupel unik yang mengandungi nilai purata maksimum untuk setiap cname. Perhatikan penambahan ORDER BY avg DESC
untuk memastikan kedudukan berada dalam susunan menurun berdasarkan avg
.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyelesaikan Ralat 'Lajur Mesti Muncul dalam KUMPULAN OLEH Klausa' SQL?. 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 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

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),

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
