


Lajur tidak diketahui 'column_name' dalam 'table_name' - Bagaimana untuk menyelesaikan ralat MySQL: nama lajur tidak diketahui dalam jadual
Lajur tidak diketahui 'column_name' dalam 'table_name' - Cara menyelesaikan ralat MySQL: Nama lajur tidak diketahui dalam jadual, contoh kod khusus diperlukan
Apabila menggunakan pangkalan data MySQL, kadangkala anda akan menemui mesej ralat ini: Tidak diketahui lajur ' column_name' dalam 'table_name' (nama lajur tidak diketahui dalam jadual). Ralat ini biasanya disebabkan oleh nama lajur yang ditentukan tidak wujud dalam jadual. Dalam artikel ini, saya akan menerangkan punca ralat ini dan memberikan beberapa contoh kod konkrit untuk membantu anda menyelesaikan masalah tersebut.
Sebab ralat:
Apabila kami melaksanakan pernyataan pertanyaan atau mengemas kini data dalam pangkalan data MySQL, jika nama lajur yang ditentukan tidak wujud dalam jadual, ralat "Lajur tidak diketahui 'nama_kolom' dalam 'nama_jadual'" akan muncul. Mungkin terdapat beberapa sebab untuk ini:
- Ralat ejaan: Mungkin nama lajur dieja dengan betul dalam pertanyaan atau pernyataan kemas kini. Dalam kes ini, kita hanya perlu menyemak semula bahawa nama lajur dalam kod dieja dengan betul.
- Ralat nama jadual: Kadangkala kita mungkin tersilap menentukan nama jadual yang salah atau menggunakan alias jadual yang salah. Dalam kes ini, kita perlu menyemak dengan teliti sama ada nama jadual dalam pertanyaan atau pernyataan kemas kini adalah betul.
- Perubahan struktur jadual: Kadangkala kami mungkin menambah atau memadam lajur dalam jadual, tetapi nama lajur lama masih digunakan dalam penyata pertanyaan atau penyata kemas kini kami. Dalam kes ini, kita perlu mengemas kini nama lajur dalam pertanyaan atau kenyataan kemas kini.
Penyelesaian:
Atas sebab ralat di atas, kami boleh mengambil penyelesaian berikut:
- Semak ralat ejaan: Semak dengan teliti nama lajur dalam pertanyaan atau kenyataan kemas kini untuk memastikan tiada ralat ejaan. Anda boleh menggunakan fungsi semakan ejaan editor atau menggunakan alat penyuntingan kod untuk membantu kami mencari dan membetulkan ralat ini.
- Semak nama jadual dan alias: Semak semula nama jadual dan alias dalam pertanyaan atau kemas kini kenyataan untuk memastikan ia konsisten dengan nama jadual dan alias sebenar. Anda boleh merujuk kepada rajah skema pangkalan data atau menggunakan pernyataan DESCRIBE untuk mendapatkan maklumat struktur jadual yang betul.
- Kemas kini nama lajur: Jika struktur jadual berubah, kami perlu mengemas kini nama lajur dalam pernyataan pertanyaan atau kemas kini. Anda boleh menggunakan pernyataan ALTER TABLE untuk menambah atau mengalih keluar lajur, dan kemudian mengemas kini nama lajur yang berkaitan dalam kod.
Contoh kod konkrit:
Berikut ialah beberapa contoh kod khusus untuk menyelesaikan ralat "lajur 'column_name' dalam 'table_name'":
-
Contoh kesilapan menaip:
rhouee toSELECT wrong_column_name FROM table_name;
-
Contoh ralat nama jadual:
SELECT correct_column_name FROM table_name;
hendaklah dibetulkan kepada:
SELECT column_name FROM wrong_table_name;
-
Contoh perubahan struktur jadual:
SELECT column_name FROM correct_table_name;
Kemudian kemas kini nama lajur dalam pernyataan pertanyaan atau kemas kini kenyataan kepada nama lajur baharu:
. Jika tiada kesilapan ejaan atau nama jadual yang salah, ia mungkin disebabkan oleh perubahan dalam struktur jadual. Dalam kes ini, kita perlu mengemas kini nama lajur dalam pertanyaan atau kenyataan kemas kini untuk menyesuaikan diri dengan struktur jadual baharu. Kami berharap penyelesaian dan contoh kod khusus yang disediakan dalam artikel ini dapat membantu anda menyelesaikan masalah ralat MySQL.
Atas ialah kandungan terperinci Lajur tidak diketahui 'column_name' dalam 'table_name' - Bagaimana untuk menyelesaikan ralat MySQL: nama lajur tidak diketahui dalam jadual. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


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

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini