


Pourquoi le mélange de JOINURES ANSI et de tables séparées par des virgules dans MySQL entraîne-t-il des erreurs de « colonne inconnue » ?
Problèmes lors de l'utilisation de tables mixtes ANSI JOIN et séparées par des virgules dans les requêtes MySQL
Vous pouvez rencontrer une erreur « Colonne inconnue » lors du mélange de la syntaxe ANSI JOIN (INNER JOIN, CROSS JOIN, LEFT JOIN) et des références de table séparées par des virgules dans une requête MySQL. Cette erreur se produit car l'interprétation par MySQL de l'opérateur virgule dépend de sa position.
Question :
Considérez la requête suivante :
SELECT m.*, t.* FROM memebers as m, telephone as t INNER JOIN memeberFunctions as mf ON m.id = mf.memeber INNER JOIN mitgliedTelephone as mt ON m.id = mt.memeber WHERE mf.function = 32
Cette requête génère une erreur « Colonne inconnue 'm.id' dans 'on clause'".
Solution :
Pour résoudre cette erreur, évitez de mélanger la syntaxe ANSI JOIN avec des tableaux séparés par des virgules. Utilisez uniquement la syntaxe ANSI JOIN, comme indiqué dans la requête modifiée ci-dessous :
SELECT m.*, t.* FROM memebers as m JOIN telephone as t ON 1=1 INNER JOIN memeberFunctions as mf ON m.id = mf.memeber AND mf.function = 32 INNER JOIN mitgliedTelephone as mt ON m.id = mt.memeber
Explication :
MySQL interprète désormais la requête comme :
((memembers as m JOIN telephone as t ON 1=1) INNER JOIN memeberFunctions as mf ON m.id = mf.memeber) INNER JOIN mitgliedTelephone as mt ON m.id = mt.memeber
Dans cette syntaxe, les opérandes de la clause JOIN sont clairement définis et la colonne "m.id" est correctement référencée dans la clause ON. ON 1=1
est ajouté pour garantir l'exactitude de l'opération JOIN
, car le mot-clé JOIN
nécessite la clause ON
.
Remarque :
Il est important de noter que l'utilisation de virgules pour séparer les tableaux n'est plus considérée comme une bonne pratique dans MySQL. Il est recommandé d'utiliser la syntaxe ANSI JOIN pour garantir la clarté et éviter les erreurs potentielles.
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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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.

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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.

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