Warum erlaubt MySQL nicht gruppierte Spalten in GROUP BY-Abfragen?
Die nicht standardmäßige GROUP BY-Erweiterung von MySQL: Ermöglicht die Auswahl nicht gruppierter Spalten
Die Standard-SQL-Syntax verbietet die Auswahl nicht-aggregierter Felder nicht explizit in der GROUP BY-Klausel einer Aggregatabfrage gruppiert. Allerdings weicht MySQL von diesem Standard ab, indem es solche Auswahlmöglichkeiten zulässt.
Standard-SQL vs. MySQL-Erweiterung
Bis 1992 verbot die Standard-SQL-Spezifikation dieses Verhalten und stellte so sicher, dass aggregiert wird Abfragen gaben nur aggregierte Werte oder in der GROUP BY-Klausel gruppierte Spalten zurück.
Mit der Veröffentlichung von SQL-2003 wurde jedoch der Standard wurde geändert, um die Auswahl von Spalten zu ermöglichen, die funktional von den Gruppierungsspalten abhängig sind. Die MySQL-Erweiterung geht jedoch über diesen Standard hinaus, indem sie die Auswahl aller Spalten unabhängig von ihren funktionalen Abhängigkeiten ermöglicht.
Auswirkungen der MySQL-Erweiterung
Diese Erweiterung hat mehrere Auswirkungen :
- Leistungsverbesserung: Das Vermeiden unnötiger Spaltensortierung und -gruppierung kann die Leistung erheblich verbessern Abfrageleistung.
- Wartbarkeit: Das Ermöglichen einer nicht gruppierten Spaltenauswahl vereinfacht das Schreiben und Verwalten komplexer Abfragen.
- Unbestimmte Ergebnisse: Dies ist jedoch der Fall Die Erweiterung führt möglicherweise zu unbestimmten Ergebnissen, wenn die nicht gruppierten Spalten jeweils unterschiedliche Werte enthalten Gruppe.
MySQLs Motivation für die Erweiterung
MySQL hat diese Erweiterung implementiert, um den SQL-2003-Standards zu entsprechen und gleichzeitig die oben genannten Leistungs- und Wartbarkeitsprobleme zu berücksichtigen . Sie wählten jedoch einen vereinfachten Ansatz, indem sie die Auswahl aller Spalten ermöglichten, anstatt einen komplexeren Mechanismus zur Identifizierung funktional abhängiger Spalten zu implementieren.
Deaktivieren der Erweiterung
Wenn Bei Bedarf können Benutzer die Erweiterung deaktivieren, indem sie sql_mode auf ONLY_FULL_GROUP_BY setzen. Dadurch wird das strengere SQL-92-Verhalten wiederhergestellt und sichergestellt, dass nicht gruppierte Spalten nicht in Aggregatabfragen ausgewählt werden können.
Neueste Entwicklungen
Im Jahr 2011 fügte PostgreSQL eine weitere hinzu restriktive Implementierung dieser Funktion, näher am SQL-Standard. Die Handhabung von GROUP BY durch MySQL wurde in Version 5.7 (2015) weiter verbessert, indem ein Mechanismus zur Erkennung funktionaler Abhängigkeiten integriert und so näher an den Standard angepasst wurde.
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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.

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

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.

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