


Pourquoi ma requête MySQL `NOT IN` avec `COUNT()` entraîne-t-elle une erreur « L'opérande doit contenir 1 colonne » ?
Erreur MySQL « L'opérande doit contenir 1 colonne » dans les NOT IN
sous-requêtes avec fonctions d'agrégation
L'utilisation de NOT IN
sous-requêtes dans MySQL nécessite une attention particulière au nombre de colonnes. Une erreur courante, « L'opérande doit contenir 1 colonne », se produit lorsque la sous-requête utilise des fonctions d'agrégation telles que COUNT()
, renvoyant plusieurs colonnes. L'opérateur NOT IN
de MySQL attend une comparaison sur une seule colonne.
Cause fondamentale :
L'erreur provient d'une inadéquation dans le nombre de colonnes renvoyées par la requête principale et la sous-requête. La sous-requête NOT IN
, contenant une fonction d'agrégation, produit un ensemble de résultats avec plus d'une colonne, en conflit avec la id
à colonne unique dans la clause WHERE
de la requête principale.
Exemple illustratif :
Considérez cette requête problématique :
SELECT * FROM campaigns WHERE id NOT IN ( SELECT e.id_campaign, d.name, d.frequency, d.country, d.referral, d.bid, d.status, COUNT(e.id) AS countcap FROM campaigns d LEFT JOIN served e ON d.id = e.id_campaign WHERE d.status = 'Active' GROUP BY e.id_campaign HAVING countcap < p>The intention is to select campaigns *not* included in the subquery's results. The subquery, however, returns eight columns, causing the "Operand should contain 1 column" error because `NOT IN` expects a single-column comparison against the `id` column in the `campaigns` table.</p><p>**Resolution:**</p><p>The solution involves restructuring the subquery to return only the `id_campaign` column:</p><pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="sql">SELECT * FROM campaigns WHERE id NOT IN ( SELECT e.id_campaign FROM campaigns d LEFT JOIN served e ON d.id = e.id_campaign WHERE d.status = 'Active' GROUP BY e.id_campaign HAVING COUNT(e.id) < </code>
Alternatively, for situations requiring multiple columns, use `EXISTS` or `NOT EXISTS` for a more efficient and accurate solution:
<code class="sql">SELECT * FROM campaigns c WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM campaigns d INNER JOIN served e ON d.id = e.id_campaign WHERE d.id = c.id AND d.status = 'Active' AND COUNT(e.id) < </code>
This revised approach avoids the column count mismatch and provides a cleaner solution for scenarios involving aggregate functions within subqueries used with `NOT IN`.
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.

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.
