


Warum verursacht MySQL „SELECT DISTINCT' Fehler bei der Auswahl aller Felder?
MySQL „SELECT DISTINCT“-Dilemma
In der MySQL-Datenbankverwaltung ist „SELECT DISTINCT“ ein Abfragemodifikator, der verwendet wird, um doppelte Zeilen aus der Datenbank zu entfernen Ergebnissatz. Es tritt jedoch ein häufiges Problem auf, wenn versucht wird, alle Felder in einer Tabelle zusammen mit den unterschiedlichen Werten auszuwählen.
Die Abfrage SELECT DISTINCT Ticket_ID FROM Temp_Tickets ORDER BY Ticket_ID ruft effektiv nur die eindeutigen Ticket_ID-Werte ab. Wenn die Abfrage jedoch auf SELECT * , DISTINCT ticket_id FROM temp_tickets ORDER BY ticket_id erweitert wird, tritt aufgrund der falschen Platzierung von „DISTINCT“ ein Fehler auf.
Die richtige Syntax
„DISTINCT“ muss unmittelbar nach „SELECT“ in der Abfrageanweisung positioniert werden. Hier ist die korrekte Syntax:
SELECT DISTINCT ticket_id, OTHER_COLUMN1, OTHER_COLUMN2, ... FROM temp_tickets ORDER BY ticket_id
In dieser Syntax gilt „DISTINCT“ für alle in der Auswahlliste aufgeführten Spalten, einschließlich der zum Sortieren (ORDER BY) verwendeten Spalten. Daher gibt die Abfrage für jede eindeutige Wertekombination in den aufgelisteten Spalten eine eindeutige Zeile zurück.
Logische Erklärung
„DISTINCT“ eliminiert doppelte Zeilen, wenn alle Spalten vorhanden sind Die Auswahlliste hat identische Werte. Das heißt, wenn eine andere Spalte einen anderen Wert enthält, wird die Zeile als eindeutig betrachtet und in die Ergebnismenge aufgenommen.
Bei der falschen Syntax SELECT foo, DISTINCT ticket_id FROM table... ist die Abfrage mehrdeutig weil unklar ist, wie bestimmt werden kann, welche Zeilen entfernt werden sollen. Wenn es drei unterschiedliche Werte für „ticket_id“ und sechs unterschiedliche Werte für „foo“ gibt, ist nicht klar, welche drei Werte von „foo“ zusammen mit den unterschiedlichen „ticket_id“-Werten ausgegeben werden sollen. Durch die Platzierung von „DISTINCT“ unmittelbar nach „SELECT“ wird die Abfrage klarer und beseitigt jegliche Unklarheiten.
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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
