


Pourquoi ne puis-je pas agréger des requêtes dans MySQL sans clause GROUP BY ?
Agrégation de requêtes sans GROUP BY dans MySQL
Votre requête rencontre une erreur de syntaxe lors de l'agrégation de données sans spécifier de clause GROUP BY. Ce comportement a été introduit dans MySQL 5.7.5 dans le cadre d'un effort visant à garantir l'intégrité de l'agrégation des données.
Le message d'erreur explique que les colonnes non agrégées, telles que l'identifiant dans votre requête, ne peuvent pas apparaître dans le SELECT. list lorsqu'une fonction d'agrégation (telle que COUNT()) est utilisée sans clause GROUP BY. Cela garantit que les résultats de l'agrégation sont précis et cohérents.
Résoudre l'erreur
Vous disposez de deux options pour résoudre cette erreur :
- Modifier les paramètres MySQL : Vous pouvez modifier la configuration MySQL pour revenir au comportement précédent, où les colonnes non agrégées sont autorisées dans la liste SELECT sans clause GROUP BY. Cependant, cela n'est pas recommandé car cela viole les meilleures pratiques en matière d'agrégation de données.
- Modifiez votre requête : La solution préférée consiste à modifier votre requête pour inclure une clause GROUP BY qui regroupe les résultats par les colonnes non agrégées. Dans votre cas, vous pouvez utiliser la requête mise à jour suivante :
SELECT id, password, COUNT(id) AS count FROM users WHERE email = :email GROUP BY id, password LIMIT 1
Alternativement, si vous pouvez vous assurer que la colonne non agrégée (par exemple, id) est limitée à une seule valeur dans WHERE clause, vous pouvez l'exclure de la clause GROUP BY. Reportez-vous au lien fourni pour des exemples de cette exception.
En utilisant l'une de ces méthodes, vous pouvez résoudre l'erreur et garantir l'agrégation correcte des données dans votre requête MySQL.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
