MySQL查询每次都显示不一致的结果 选择不同的pv.product\u variation\u键， p、 产品密钥， p、 品牌钥匙， p、 名字， p、 车辆类型， p、 简短的描述， pp.medium_图像， b、 品牌名称， b、 大牛形象， 轮胎尺寸， pv.sku， 光伏价格， pv.U价格， 光伏零售价格， pv.重量， pv.width， pv.U额定性能， pv.U保修， pv.总直径， pv.U深度， pv.max_psi， 道路危险， 道路、危险、价格、， vte.load_索引， 侧壁， vte.UTQG， 额定载荷， vte.load_范围， 轮胎速度额定值， cr评级， 如果（pv.sku！=i.sku，'true'，'false'）， 圆（（（acos（sin（（41.3309413*pi（）/180））*sin（（sc.latitude*pi（）/180））+cos（（41.3309413*pi（）/180））*cos（（sc.latitude*pi（）/180））*cos（（abs（-75.7429636-sc.longitude）*pi（）/180））*180/pi（））*60*1.1515）作为距离 从（产品p， 产品名称：， 品牌b， 轮胎尺寸， 变型轮胎尺寸应用vts， 变型(轮胎)(外部数据)， 目录一， 供应链中心（sc） 左加入客户检查cr上的cr。产品密钥=p.产品密钥 cr.is_approved=‘yes’ 左连接变化\轮胎\速度\额定值\应用vtsra上的vtsra.product\变化\键=pv.product\变化\键 左侧连接vtsra上的轮胎\速度\额定值tsr。轮胎\速度\额定值\键=tsr。轮胎\速度\额定值\键 左键连接产品图片p.product\U key=pp.product\U key 和pp.photo_type='默认图像' 其中pv.product\U key=p.product\U key 和p.status='active' b.品牌密钥=p.品牌密钥 pv.product_variation_key=vts.product_variation_key 和ts.tire_size_key=vts.tire_size_key pv.product_variation_key=vte.product_variation_key 和i.supply\u chain\u center\u key=sc.supply\u chain\u center\u key i.brand_key=p.brand_key 和sc.status='Active' 和pv.sku=i.sku 和i.当前库存>0 和（p.name，如“%win%” 或pv.U名称，如“%win%” 或p.product_类型，如“%win%” 或者像“%win%”这样的品牌名称 或LCASE（pv.sku），如“%win%”） 按pv.product\u variation\u key分组 使用分组依据时有（距离

简单规则）：

SELECT

子句中的每一列都必须位于

GROUP BY

子句中，或者必须对其应用聚合函数

---

如果不是这样，则会显示每个组中的一个随机行。据我所知，MySQL是唯一允许此操作的DBMS，但请始终记住，这是错误的。您也可以通过设置来禁用此操作。

您应该重新格式化并缩进SQL查询。不确定是否有人帮助您。尤其是对于该字符query@Pritam你能给我看看吗我们举一个两个不同结果集的例子吗？这是正确的，我以前遇到过同样的问题，因为@fancyPants说其他DBMS（如PostgreSQL）强制您指定GROUP BY中的所有列，以确保没有任何列是随机的。

SELECT DISTINCT pv.product_variation_key,
                p.product_key,
                p.brand_key,
                p.name,
                p.vehicle_type,
                p.short_description,
                pp.medium_image,
                b.brand_name,
                b.big_image,
                ts.tire_size,
                pv.sku,
                pv.price,
                pv.dealer_price,
                pv.retail_price,
                pv.weight,
                pv.width,
                pv.performance_rating,
                pv.mileage_warranty,
                pv.overall_diameter,
                pv.tread_depth,
                pv.maximum_psi,
                vte.road_hazard,
                vte.road_hazard_price,
                vte.load_index,
                vte.sidewall,
                vte.UTQG,
                vte.load_ply_rating,
                vte.load_range,
                tsr.tire_speed_rating,
                cr.rating,
                IF(pv.sku != i.sku,'true','false'),
                ROUND((((acos(sin((41.3309413*pi()/180)) * sin((sc.latitude*pi()/180)) + cos((41.3309413*pi()/180)) * cos((sc.latitude*pi()/180)) * cos((abs(-75.7429636 - sc.longitude)*pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515) , 1) AS distance
FROM (products p,
      product_variations pv,
      brands b,
      tire_sizes ts,
      variation_tire_size_applications vts,
      variation_tire_extradatas vte,
      inventorys i,
      supply_chain_centers sc)
LEFT JOIN customer_reviews cr ON cr.product_key = p.product_key
AND cr.is_approved = 'yes'
LEFT JOIN variation_tire_speed_rating_applications vtsra ON vtsra.product_variation_key = pv.product_variation_key
LEFT JOIN tire_speed_ratings tsr ON vtsra.tire_speed_rating_key = tsr.tire_speed_rating_key
LEFT JOIN product_photos pp ON p.product_key = pp.product_key
AND pp.photo_type= 'default image'
WHERE pv.product_key = p.product_key
  AND p.status = 'active'
  AND b.brand_key = p.brand_key
  AND pv.product_variation_key = vts.product_variation_key
  AND ts.tire_size_key = vts.tire_size_key
  AND pv.product_variation_key = vte.product_variation_key
  AND i.supply_chain_center_key = sc.supply_chain_center_key
  AND i.brand_key = p.brand_key
  AND sc.status = 'Active'
  AND pv.sku=i.sku
  AND i.current_stock > 0
  AND (p.name LIKE '%win%'
       OR pv.variation_name LIKE '%win%'
       OR p.product_type LIKE '%win%'
       OR b.brand_name LIKE '%win%'
       OR LCASE(pv.sku) LIKE '%win%')
GROUP BY pv.product_variation_key
HAVING (distance <= 1000)
ORDER BY pv.retail_price ASC,
         cr.rating DESC,
         p.name ASC