解决“必须出现在 GROUP BY 子句中或在聚合函数中使用”SQL 错误
当查询对数据进行分组(使用 GROUP BY
)但选择不参与分组的列时,会出现 SQL 错误“列“makerar.wmname”必须出现在 GROUP BY 子句中或在聚合函数中使用”。 SQL 要求任何不在 GROUP BY
子句中的选定列必须聚合(例如,使用 MAX
、MIN
、AVG
、SUM
、COUNT
)或省略。
解决方案:
以下是解决此问题的几种方法:
-
在
wmname
子句中包含GROUP BY
:如果您需要与每个唯一
wmname
关联的所有cname
值,这是最简单的解决方案。SELECT cname, wmname, MAX(avg) FROM makerar GROUP BY cname, wmname;
-
最大值子查询和 JOIN:
当您只需要与每个
wmname
的最大avg
相对应的cname
时,此方法很有用。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 m.avg = t.mx;
这首先查找子查询中每个
avg
的最大值cname
。然后,它将这个结果连接回原始表以检索相应的wmname
. -
窗口函数(如果支持):
如果您的数据库系统支持窗口函数(大多数现代系统都支持),这提供了一个简洁高效的解决方案。
SELECT cname, wmname, MAX(avg) OVER (PARTITION BY cname) AS mx FROM makerar;
窗口函数计算每个
avg
分区的最大值cname
,而不改变原始行结构。 如果您只想要独特的结果,您可能需要DISTINCT
。
通过实现其中一种方法,您将正确检索每个 avg
的最大平均值 (cname
),同时适当处理 wmname
列,从而消除 SQL 错误。 选择最适合您的特定数据要求和数据库功能的解决方案。
以上是为什么我的 SQL 查询抛出'列必须出现在 GROUP BY 子句中或在聚合函数中使用”错误?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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