


Mengapa Mencampurkan ANSI 1992 JOIN dan Koma dalam Pertanyaan MySQL Menyebabkan Ralat 'Lajur Tidak Diketahui'?
Masalah yang disebabkan oleh mencampurkan ANSI 1992 JOIN dan koma dalam pertanyaan MySQL
Dalam pertanyaan MySQL, jika anda menggunakan sintaks ANSI 1992 JOIN dan sintaks gabungan jadual dipisahkan koma, ralat "Lajur tidak diketahui 'm.id' dalam 'pada klausa'" mungkin berlaku. Ini kerana pencampuran kedua-dua sintaks boleh menyebabkan kekaburan sintaks pertanyaan.
Penyelesaian Masalah
Menurut dokumentasi MySQL, mencampurkan sintaks gabungan jadual berasaskan koma (contohnya, members as m, telephone as t
) dengan klausa JOIN eksplisit tidak disyorkan. Untuk membetulkannya, gantikan koma dengan pernyataan CROSS/INNER/LEFT JOIN
.
Penjelasan sebab
Sebelum ini, pengendali koma dan JOIN mempunyai keutamaan yang sama, tetapi dalam versi MySQL yang lebih baharu, JOIN mempunyai keutamaan yang lebih tinggi. Oleh itu, pengendali koma tidak lagi mengambil keutamaan daripada klausa JOIN. Ini bermakna penterjemah pertanyaan tersilap mengasingkan operan, menyebabkan ralat dalam klausa ON.
Pertanyaan diubah suai
Untuk membetulkan sintaks, tulis semula pertanyaan menggunakan klausa JOIN yang jelas:
SELECT m.*, t.* FROM memebers AS m JOIN telephone AS t ON m.id = t.member_id -- 添加连接条件 JOIN memeberFunctions AS mf ON m.id = mf.memeber AND mf.function = 32 JOIN mitgliedTelephone AS mt ON m.id = mt.memeber;
Nota lain
Perhatikan bahawa pertanyaan yang diubah suai menganggap sambung silang antara m
dan t
kerana anda tidak menyatakan sebarang kriteria. Jika perlu, anda mungkin perlu mengubah suai pertanyaan untuk memasukkan syarat penyertaan yang sesuai. Saya telah menambah syarat gabungan hipotesis ON m.id = t.member_id
sebagai contoh, anda perlu mengubah suai syarat ini berdasarkan struktur jadual pangkalan data sebenar anda.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Mencampurkan ANSI 1992 JOIN dan Koma dalam Pertanyaan MySQL Menyebabkan Ralat 'Lajur Tidak Diketahui'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Mengapa saya memerlukan penyulitan SSL/TLS MySQL Connection? Kerana sambungan yang tidak disulitkan boleh menyebabkan data sensitif dipintas, membolehkan SSL/TLS dapat menghalang serangan manusia-dalam-pertengahan dan memenuhi keperluan pematuhan; 2. Bagaimana untuk mengkonfigurasi SSL/TLS untuk MySQL? Anda perlu menjana sijil dan kunci peribadi, mengubah suai fail konfigurasi untuk menentukan laluan SSL-CA, SSL-CERT dan SSL dan memulakan semula perkhidmatan; 3. Bagaimana untuk memaksa SSL apabila pelanggan menghubungkan? Dilaksanakan dengan menyatakan keperluan atau keperluan yang diperlukan semasa membuat pengguna; 4. Butiran yang mudah diabaikan dalam konfigurasi SSL termasuk kebenaran laluan sijil, isu tamat sijil, dan keperluan konfigurasi pelanggan.

Terdapat tiga cara untuk menyambungkan Excel ke pangkalan data MySQL: 1. Gunakan PowerQuery: Selepas memasang pemacu MySQLODBC, menubuhkan sambungan dan mengimport data melalui fungsi PowerQuery terbina dalam Excel, dan menyokong penyegaran semula; 2. Gunakan plug-in mysqlforexcel: Plug-in rasmi menyediakan antara muka yang mesra, menyokong penyegerakan dua hala dan mengimport jadual kembali ke MySQL, dan perhatikan keserasian versi; 3. Gunakan pengaturcaraan VBA ADO: Sesuai untuk pengguna lanjutan, dan mencapai sambungan dan pertanyaan yang fleksibel dengan menulis kod makro. Pilih kaedah yang sesuai mengikut keperluan dan tahap teknikal anda. PowerQuery atau MySqlForexcel disyorkan untuk kegunaan harian, dan VBA lebih baik untuk pemprosesan automatik.

Untuk mencapai automasi penempatan MySQL, kunci adalah menggunakan Terraform untuk menentukan sumber, konfigurasi pengurusan ansible, Git untuk kawalan versi, dan mengukuhkan pengurusan keselamatan dan kebenaran. 1. Gunakan Terraform untuk menentukan contoh MySQL, seperti versi, jenis, kawalan akses dan atribut sumber lain AWSRDS; 2. Gunakan AnsiblePlayBook untuk merealisasikan konfigurasi terperinci seperti penciptaan pengguna pangkalan data, tetapan kebenaran, dan lain -lain; 3. Semua fail konfigurasi dimasukkan dalam pengurusan Git, pengesanan perubahan sokongan dan pembangunan kolaboratif; 4. Elakkan maklumat sensitif keras, gunakan Vault atau Ansiblevault untuk menguruskan kata laluan, dan tetapkan kawalan akses dan prinsip kebenaran minimum.

Untuk mengitar semula kebenaran pengguna MySQL menggunakan Revoke, anda perlu menentukan jenis kebenaran, pangkalan data, dan pengguna mengikut format. 1. Gunakan RevokeallPrivileges, GrantOptionFrom'username '@' HostName '; 2. Gunakan RevokeAllPrivileSonMydb.From'username'@'hostname '; 3. Gunakan RevokeAllPrivileGeSonMydb.From'username'@'hostname '; 3. Gunakan REVOKE TYPE ON.*PROM'USERNAME'@'HOSTNAME '; Perhatikan bahawa selepas pelaksanaan, disyorkan untuk menyegarkan keizinan. Skop keizinan mestilah selaras dengan masa kebenaran, dan keizinan yang tidak wujud tidak dapat dikitar semula.

Kaedah yang melaksanakan fungsi jadual pivot Excel yang serupa dengan MySQL terutamanya termasuk menggunakan kes atau jika pernyataan untuk menggabungkan fungsi agregat untuk penukaran baris. 1. Gunakan Casewhen untuk merealisasikan penukaran baris ke lajur statik, yang sesuai untuk situasi di mana nilai lajur diketahui ditukar. Lajur baru dijana untuk nilai yang berbeza dan data diringkaskan melalui jumlah (Casewhen ...). 2. Menjana lajur secara dinamik, sesuai untuk situasi di mana nilai -nilai tertentu tidak pasti. Anda perlu mendapatkan nilai yang unik sebelum membina ungkapan kes. Biasanya, ia digabungkan dengan prosedur tersimpan atau logik lapisan aplikasi untuk menyambungkan dan melaksanakan rentetan SQL; 3. Gunakan jika fungsi untuk memudahkan sintaks untuk mencapai kesan yang sama seperti kes tetapi kaedah penulisan lebih padat. Dalam aplikasi sebenar, jika dimensi ditetapkan, lajur boleh dikodkan secara langsung. Jika dimensi berubah dengan kerap, disyorkan untuk menggunakan skrip atau menyimpannya.

UsemysqliseauditpluginiPriseSpriseSpRingIponFigurationPonfigurationPonviSventSonPonfigurationShigurationShigurationShigurationShigurationShigurationWithServer-Audit = forcews_Plus_permanentAntoMizeSviSviSviAserver_events;

Masalah replikasi master-hamba MySQL adalah perkara biasa yang berkaitan, ketidakkonsistenan data, kesilapan GTID atau binlog, dan kelewatan replikasi. 1. Periksa sama ada sambungan master-hamba adalah normal, pastikan sambungan rangkaian, pasangan kebenaran, dan kata laluan akaun betul; 2. Selesaikan kegagalan replikasi yang disebabkan oleh ketidakkonsistenan dalam data, periksa log ralat, melangkau kesilapan jika perlu dan gunakan alat untuk mengesahkan konsistensi; 3. Mengendalikan isu GTID atau binlog, pastikan perpustakaan induk tidak membersihkan log transaksi yang diperlukan, dan dengan betul mengkonfigurasi mod GTID; 4. Mengoptimumkan kelewatan replikasi, meningkatkan prestasi perpustakaan hamba, membolehkan replikasi selari, dan mengurangkan beban perpustakaan hamba. Apabila menghadapi masalah, anda harus mengutamakan melihat output showlavestatus dan menganalisis punca punca lokasi log.

MySQL perlu dioptimumkan untuk sistem kewangan: 1. Data kewangan mesti digunakan untuk memastikan ketepatan menggunakan jenis perpuluhan, dan DateTime digunakan dalam bidang masa untuk mengelakkan masalah zon waktu; 2. Reka bentuk indeks harus munasabah, mengelakkan kemas kini medan yang kerap untuk membina indeks, menggabungkan indeks dalam urutan pertanyaan dan indeks yang tidak berguna secara berkala; 3. Gunakan urus niaga untuk memastikan konsistensi, mengawal granulariti transaksi, elakkan urus niaga yang panjang dan operasi bukan teras yang tertanam di dalamnya, dan pilih tahap pengasingan yang sesuai berdasarkan perniagaan; 4. Partition Data Sejarah mengikut Masa, Arkib Data Sejuk dan Gunakan Jadual Mampat untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan mengoptimumkan penyimpanan.
