MySQL中使用group by出现1055错误的解决办法

本文介绍如何通过修改MySQL的配置文件my.cnf或my.ini,永久禁用ONLY_FULL_GROUP_BY模式,解决GROUP BY查询时出现的1055错误。适用于Linux和Windows系统。

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注:由于执行sql进行修改的方法在重启mysql后会失效,所以本文仅介绍通过修改配置文件从而永久解决该问题的办法

在MYSQL中通过GROUP BY查询数据时报错如下

[Err] 1055 - Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and
 contains nonaggregated column 'ucuser.UC_CUST_INFO.UCI_ID' which is
 not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is
 incompatible with sql_mode=only_full_group_by

如下图:
在这里插入图片描述
在Navicat中或是登录mysql,通过sql_mode查询支持的语法:

select @@sql_mode;

结果如下:

ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION

sql_mode:简而言之就是:它定义了你MySQL应该支持的sql语法,对数据的校验等
在这里插入图片描述

解释:ONLY_FULL_GROUP_BY: 对于GROUP BY聚合操作,如果在SELECT中的列,没有在GROUP
BY中出现,那么将认为这个SQL是不合法的,因为列不在GROUP BY从句中

因为有only_full_group_by,所以我们要在MySQL中正确的使用group by语句的话,只能是select column1(只能是一个字段) from tb1 group by column1(即只能展示group by的字段,其他均都要报1055的错,如下图)
在这里插入图片描述
我们需要修改sql_mode,Linux中的操作如下:
修改根目录中的/etc中的my.cnf(Linux中为my.cnf,Windows中为my.ini)

[root@VM_0_14_centos bin]# vi /etc/my.cnf

在[mysqld]标签中加入:

sql_mode=STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION

即:
在这里插入图片描述
编辑完后:wq保存并退出
重启mysql

[root@VM_0_14_centos mysql]# service mysqld restart

在这里插入图片描述
在Navicat中重新查询:

select @@sql_mode;

结果如下:

STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION

在这里插入图片描述
此时已经没有ONLY_FULL_GROUP_BY了,此时group by使用正常了,如下
在这里插入图片描述
大功告成!

注意要点:
(1)配置文件加的内容一定要放在[mysqld]标签下;
(2)修改的my.cnf最好是/etc下的,因为按照加载顺序首先加载该目录下的

<think>首先,用户的问题是关于MySQLGROUP BY使用条件和场景,以及注意事项。我需要基于提供的引用内容来构建回答。引用内容来自不同的来源,主要讨论GROUP BY和HAVING子句的特性、用法、注意事项以及一些常见问题。 关键点从引用中提取: - 引用[1]:GROUP BY和HAVING是MySQL中有用的工具,需要注意特性和用法,以高效处理数据。 - 引用[2]:GROUP BY用于将查询结果分组,通常与聚合函数一起使用,用于统计或计算分组数据,是生成汇总报表的重要工具。 - 引用[3]:使用GROUP BY时,SELECT子句中的列必须出现在GROUP BY子句中或使用聚合函数,否则可能报错,尤其是在sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY时。 - 引用[4]:在MySQL 5.7中,如果不想在GROUP BY中包含所有非聚合列,可以使用any_value()函数来避免错误。 现在,用户的问题是:“我想理解MySQLGROUP BY使用条件和场景 请问MySQL GROUP BY 使用条件和注意事项” 我的回答需要: - 使用中文回答。 - 结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠,基于提供的引用。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 - 生成相关问题。 - 遵守系统级指令:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$(但这个问题可能不涉及数学,所以可能不需要),LaTeX语法正确。 回答结构: 1. **介绍GROUP BY**:简要解释GROUP BY是什么及其目的。 2. **使用条件**:说明GROUP BY使用条件,比如必须与聚合函数结合,SELECT列的要求。 3. **使用场景**:描述常见的应用场景,如数据汇总、分组统计。 4. **注意事项**:列出重要注意事项,如sql_mode的影响、错误处理。 5. **示例**:提供一个简单的SQL示例来演示。 6. **相关问题**:在最后生成相关问题。 确保引用自然: - 当提到特定点时,在句子末尾添加引用标识,如“...以避免错误[^3]。” 生成相关问题: - 基于主题,如优化、常见错误、与HAVING的区别等。 最终回答大纲: - 开头:直接回答问题。 - 主体:分点解释。 - 结尾:总结并添加相关问题。</think>### MySQL GROUP BY 使用条件和注意事项 在MySQL中,`GROUP BY`子句是数据分组和聚合的核心工具,常用于生成汇总报表、统计数据或进行分组分析。它允许您将查询结果按照一个或多个列或表达式分组,然后对每个分组应用聚合函数(如`SUM()`、`COUNT()`、`AVG()`等)。下面我将基于MySQL的官方文档和常见实践,逐步解释其使用条件、场景和注意事项,确保回答真实可靠。本文参考了多个权威来源[^1][^2][^3][^4]。 #### 1. **GROUP BY使用条件** `GROUP BY`并非随意使用,必须满足以下条件: - **必须与聚合函数结合**:`GROUP BY`通常需要与聚合函数(如`SUM()`, `COUNT()`, `MAX()`等)一起使用。否则,查询可能返回无意义的结果或报错。例如,在分组后计算每个组的销售额总和。 - **SELECT 子句的限制**:在`SELECT`子句中列出的列,必须要么出现在`GROUP BY`子句中,要么被聚合函数包裹。如果违反此规则,MySQL可能报错,尤其是在`sql_mode`包含`ONLY_FULL_GROUP_BY`时(这是MySQL 5.7及更高版本的默认设置)[^3][^4]。例如: ```sql -- 正确示例:the_year 出现在 GROUP BY 中 SELECT the_year, SUM(sales) FROM sales_data GROUP BY the_year; -- 错误示例:the_year 未在 GROUP BY 中且未聚合,可能报错 SELECT the_year, product_id FROM sales_data GROUP BY product_id; ``` - **分组依据**:`GROUP BY`可以基于列名、表达式或函数(如`DATE_FORMAT()`)。但分组列应为离散值,避免使用高基数列(如唯一ID),否则可能导致性能问题[^2][^4]。 如果您的查询不需要严格分组,可以使用`any_value()`函数来处理非聚合列,这在MySQL 5.7中常见[^4]。例如: ```sql SELECT any_value(oilId), wellId FROM oilDaily GROUP BY wellId; ``` #### 2. **GROUP BY 的常见使用场景** `GROUP BY`适用于需要分组汇总或分析的场景,以下是典型应用: - **数据汇总报表**:生成销售、库存或用户行为的汇总数据。例如,按部门统计员工平均工资: ```sql SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department; ``` - **分组过滤**:结合`HAVING`子句对分组结果进行条件过滤。`HAVING`类似于`WHERE`,但作用于分组后的数据(而`WHERE`作用于原始数据)。例如,筛选出销售额超过10000的部门[^1][^2]: ```sql SELECT department, SUM(sales) AS total_sales FROM sales GROUP BY department HAVING total_sales > 10000; ``` - **时间序列分析**:按日期、月份或年份分组数据,用于趋势分析。例如,统计每月订单量: ```sql SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY month; ``` - **去重统计**:结合`COUNT(DISTINCT column)`计算唯一值数量,如统计每个类别的唯一产品数[^2]。 这些场景能高效处理大量数据,减少手动计算,是数据库分析的核心工具[^1][^2]。 #### 3. **GROUP BY 的注意事项** 使用`GROUP BY`时需注意以下问题,以避免常见错误或性能瓶颈: - **sql_mode 的影响**:MySQL的`sql_mode`设置(如`ONLY_FULL_GROUP_BY`)会严格检查`SELECT`列是否合规。如果报错“which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause”,检查并调整`sql_mode`或使用`any_value()`[^3][^4]。查看当前设置: ```sql SELECT @@sql_mode; ``` - **性能优化**:分组大表时,确保`GROUP BY`列有索引,否则可能导致全表扫描和慢查询。避免在高基数列分组,或使用`LIMIT`子句限制结果集[^2][^4]。 - **与 HAVING 的区别**:`HAVING`用于过滤分组结果,而`WHERE`过滤原始行。误用可能导致逻辑错误(如将分组条件放在`WHERE`中)[^1]。 - **NULL 值处理**:`GROUP BY`会将`NULL`值视为一个独立分组。确保数据清洗,或在查询中使用`COALESCE()`处理NULL[^2]。 - **版本兼容性**:MySQL 5.7+ 默认启用严格模式,而旧版本(如5.6)可能更宽松。升级时需测试查询兼容性[^3][^4]。 总之,正确使用`GROUP BY`能显著提升数据处理效率,但需遵守规则以避免错误。始终在开发环境测试查询,并参考MySQL官方文档[^1][^2]。 #### 示例:完整查询 以下是一个结合`GROUP BY`和`HAVING`的示例,展示从订单表中统计高价值客户: ```sql SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent FROM orders GROUP BY customer_id HAVING total_spent >= 1000; ``` 此查询按客户ID分组,计算总消费额,并过滤出消费超过1000的客户[^1][^2]。 ### 相关问题 为了帮助您更深入理解MySQL的`GROUP BY`,我生成了以下相关问题: 1. GROUP BY 和 HAVING 子句有什么区别?如何避免常见错误? 2. 在大型数据库中,如何优化 GROUP BY 查询的性能? 3. GROUP BY 能否与 JOIN 操作结合使用使用时有什么陷阱? 如果您有具体查询场景或错误示例,欢迎提供更多细节,我会进一步分析!
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