Warum gibt MySQL den Fehler „ist nicht in GROUP BY' aus?
MySQL-Fehler „ist nicht in GROUP BY“: Eine umfassende Erklärung
Beim Ausführen einer MySQL-Abfrage, die einen SELECT COUNT und einen SELECT mit GROUP BY kombiniert, ist dies der Fall Es kann zu Abweichungen in der Anzahl der Ergebnisse kommen. Der Grund dafür ist oft die berüchtigte Fehlermeldung „‚Feldname‘ ist nicht in GROUP BY“.
Um den Fehler zu verstehen, lassen Sie uns das Problem aufschlüsseln:
MySQL und GROUP BY
GROUP BY gruppiert Zeilen basierend auf den Werten einer oder mehrerer angegebener Spalten. In unserem Fall enthält die Abfrage mit GROUP BY Klauseln wie GROUP BY name. Das bedeutet, dass nur Zeilen mit eindeutigen Namenswerten gruppiert werden.
SQL92 vs. SQL99 vs. MySQL
SQL92 erforderte ursprünglich, dass alle Spalten in der SELECT-Klausel auch in der GROUP BY-Klausel enthalten sein mussten. Allerdings hat SQL99 diese Einschränkung gelockert, sodass Spalten, die funktional von den GROUP BY-Spalten abhängig sind, in die SELECT-Klausel aufgenommen werden können.
MySQL erlaubt standardmäßig „partielles Gruppieren nach“, was bedeutet, dass es Spalten in der zulässt SELECT-Klausel, die nicht explizit in der GROUP BY-Klausel enthalten sind. Dies kann jedoch zu nicht deterministischen Ergebnissen führen.
Die Lösung
Um das Problem zu beheben, stellen Sie sicher, dass alle Spalten in der SELECT-Klausel entweder Teil der GROUP BY-Klausel sind oder funktional davon abhängig sind Es. In unserem Beispiel müssen Typ, Sprache und Code zur GROUP BY-Klausel hinzugefügt werden:
SELECT `name`, `type`, `language`, `code` FROM `users` WHERE `verified` = '1' GROUP BY `name`, `type`, `language`, `code` ORDER BY `count` DESC LIMIT 0, 25
Full Group By vs. Partial Group By
MySQL bietet auch eine Einstellung, @ @sql_mode, der so eingestellt werden kann, dass eine vollständige Gruppierung nach erzwungen wird:
set @@sql_mode='ONLY_FULL_GROUP_BY';
Mit dieser Einstellung führt jede Abfrage, die keine vollständige Gruppierung nach hat, zu einem Fehler.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gibt MySQL den Fehler „ist nicht in GROUP BY' aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

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.
