解决GD不支持：#在线安装GD库 yum -y install php-gd #重启apache service httpd restart#判定成功的方法/etc/php.d文件夹中产生GD库的文件gd.ini
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2022-09-27 12:24:10
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mysql> select * from users group by 2,3;
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'security.users.id' which
is not functionally d
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2023-07-05 23:32:30
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mysql 新版本出现group by 语句不兼容问题 1、 具体出错提示： [Err] 1055 - Expression #1 of ORDER BY clause is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column ‘information_schema.PROFILING.SEQ’ which is not functio
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2023-09-07 10:54:00
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基本资料：mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.0.16 |
+-----------+
mysql> select * from t1;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1 | aa |
| 2 | bb |
| 3 | cc
有时我们发现我们的Mysql数据库使用事务时无效，这很有可能是数据库使用的存储引擎(storage engine)不支持事务处理。比如创建数据库时的默认存储引擎“MyISAM”，它是性能优先的存储引擎，不支持事务处理。这时我们可以按下面步骤处理，解决MySQL不支持事务的问题。一、查看数据库的存储引擎：1、查看MySQL系统当前使用的存储引擎：使用SQL“show variables like '
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2023-08-30 08:04:47
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事物与锁 什么叫不支持事物： 所以MyISAM不支持事务就是这个意思，需要程序进行撤销操作。Innodb 是支持事务的。 InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。 当执行事务时，相当于执行了锁，来保持数据的一致性，但是锁分多种，有行锁，表锁。行锁就是只
MySQL max_allowed_packet设置及问题场景：当日志中出现了诸如：“Package for query is too large （xxxxxxxx > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_allowed_package variable”或者本地执行SQL文件出现了“Go
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2023-08-28 11:07:50
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在application.properties中配置mybatis_plus碰见报了这个错误Cannot resolve class or package 'jdbc'错误产生的原因其实这个问题是由于MySQL 这个jar 包依赖类型默认是runtime ，也就是说只有运行时生效，所以虽然这里报错，但是不影响你代码运行。但红色总有点影响美观,现提供三个解决方法1.既然由于依赖的范围引起的，那么我们
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2023-06-26 20:58:54
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二进制包安装mysql[root@localhost ~]# cd /usr/src
[root@localhost src]# ls
debug kernels mysql-5.7.22-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz[root@localhost src]# tar -xf mysql-5.7.22-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -
# MySQL及达梦数据库不支持的数据类型
随着数据库技术的发展，使用不同的数据库管理系统（DBMS）已成为现代应用程序开发的重要组成部分。MySQL和达梦（DM）数据库是两种广泛使用的数据库系统，它们各自具有不同的特点和优缺点。尽管它们在基本功能上相似，但在数据类型的支持方面却存在一些差异。本文将探讨这两种数据库在数据类型支持上的差异，并提供代码示例进行比较。
## 数据类型对比
MySQ
1.窗口函数是什么玛雅人造不出轮子,也不需要轮子.在学完基础以后,通过子查询和聚合函数,理论上可以解决任何复杂的sql查询问题,但是人类发明出来轮子绝对不是用来看着它转圈的.窗口函数和聚合函数非常相似,区别在于聚合函数是将多个行结合成一个结果,而窗口函数是以某个区域(窗口)为界限,进行计算,不会导致合并.举个例子,我们有三个人,分别为80 90 100三个成绩如果我们使用聚合函数avg,那么最终输
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2023-08-01 20:52:27
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一、mysql窗口函数简介MySQL从8.0开始支持窗口函数，这个功能在大多商业数据库和部分开源数据库中早已支持，有的也叫分析函数。窗口函数：在满足某些条件的记录集合上执行的特殊函数，对于每条记录都要在此窗口内执行函数。有的函数随着记录的不同，窗口大小都是固定的，称为静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，称为滑动窗口。1.窗口函数和普通聚合函数的区别：①聚合函数是将多条记录聚合为一
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2023-07-04 19:25:12
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最近需要通过JDBC对数据库做事务型操作，实践时发现，并没有达到想要的效果，表现在：1、每次执行executeUpdate()后，数据就马上能在DB中查到。但按理来说，我还没执行commit()，DB中不应该有这个数据；2、执行rollback()时，数据也没回滚。定位问题后，发现是数据库表类型在作祟： 当时设定的“表类型”为MyISAM，而这种类型，是不支持事务操作的。 能够支持事务操作的表类型
Err 1114ERROR: 1114, The table 'XXXXXXX' is full 老版本的innodb_data_file_path = ibdata1:10M:autoextend:max:128M配置，改为innodb_data_file_path = ibdata1:10M:autoextend查看数据库所在磁盘，可能是磁盘满了。 Err 1041[Err
存储引擎：表的存储方式InnoDB 引擎 字符集 utf-8常见的存储引擎：1. NYISAM 存储引擎 不支持事务 MYSQL最常用的 但是不是默认的
使用三个文件表示 每个表：
格式文件 - 存储表结构的定义(mytable.frm)
数据文件 - 存储表行的内容(mytable.MYD)
索引文件 - 存储表上索引(mytable.MYI)
优点：可被压缩，节省存储空间，并且可以转换为只读表
1 TOP这是一个大家经常问到的问题，例如在SQLSERVER中可以使用如下语句来取得记录集中的前十条记录：SELECT TOP 10 * FROM [index] ORDER BY indexid DESC;但是这条SQL语句在SQLite中是无法执行的，应该改为：SELECT * FROM [index] ORDER BY indexid DESC limit 0,10;其中limit 0,1
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2023-07-12 09:51:02
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文章目录前言一、环境介绍二、操作步骤1.检查环境2.准备降级环境3.准备降级环境4.环境确认总结 前言此文档为达梦数据库通过修改控制文件进行数据库版本降级浅试。仅供参考。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、环境介绍环境为单机2C4G内存50G存储的Kylin Linux Advanced Server操作系统云环境虚拟机。 本次降级以达梦数据库8-1-2-46通过修改dm.ctl文
# 为你解析MySQL不支持IN的原因和替代方案
在使用MySQL数据库时，我们经常会遇到需要使用IN关键字进行条件筛选的情况。然而，有时候会发现MySQL并不支持使用IN进行查询，这给我们的开发和查询带来了一定的困扰。那么，为什么MySQL不支持IN，我们应该如何替代呢？本文将为你解析这个问题。
## MySQL不支持IN的原因
MySQL不支持IN的主要原因是由于IN关键字的执行方式导致
窗口函数在统计类的需求中很常见，稍微复杂一点的查询需求就有可能用到它，使用窗口函数可以极大的简化我们的 SQL 语句。像 Oracle、SQL Server 这些数据库在较早的版本就支持窗口函数了，MySQL 直到 8.0 版本后才支持它。本文将介绍一些常用的窗口函数的用法。窗口函数按照实现方式分成两种：一种是非聚合窗口函数，另外一种是聚合窗口函数。非聚合窗口函数是相对于聚合窗口函数来说的。聚合函
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2023-07-13 13:33:54
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在面试中，基本上都会问到关于数据库的事务问题，如果啥都不会或者只回答到表面的上知识点的话，那面试基本上是没戏了，为了能顺利通过面试，那MySql的事务问题就需要了解，所以就根据网上的资料总结一版Mysql事务的知识点，巩固一下事务的知识。事务事务是指逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行,事务的特性(ACID)原子性(Atomicity)：事务是不可分割的工作单元，要么都成功，要么都失败， 如
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2023-08-25 19:12:20
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