Oracle中将毫秒数转换为timestamp类型的两种方法
在许多场景中,开发人员习惯用1970-01-01 00:00:00.000以来的毫秒数来表示具体的时间,这样可以将数据以NUMBER类型存储到数据库中
在许多场景中,开发人员习惯用1970-01-01 00:00:00.000以来的毫秒数来表示具体的时间,这样可以将数据以NUMBER类型存储到数据库中,在某些时候方便比较,同样,有些时候我们需要把这种毫秒数转换成标准的TIMESTAMP类型,现在总结了两种实现方法:
方法一:
SELECT TO_TIMESTAMP('1970-01-01 00:00:00.000','yyyy-MM-dd hh24:mi:ss.ff3')+1397457489296/1000/60/60/24 FROM dual;
这种方法最简单,采用天数相加的方式,效率是比较高的,但是经测试,会丢失毫秒部分的精度,如果对毫秒级精度没有要求,,可以采用这种方式。
方法二:
这种方法比较复杂,通常需要创建一个函数,但是可以精确保留毫秒级精度!
CREATE OR REPLACE FUNCTION MILLISECONDS2TIMESTAMP(I_MILLISECONDS NUMBER)
/***************************************************************************************
名称:MILLISECONDS2TIMESTAMP
功能:将1970-01-01 00:00:00以来的毫秒数转换为对应的timestamp时间类型,精确保留毫秒级精度!
参数:I_MILLISECONDS NUMBER 待转换的毫秒数
示例:select MILLISECONDS2TIMESTAMP(1397457489296) from dual;
*************************************************************************************/
RETURN TIMESTAMP AS
V_TIMESTAMPSTR VARCHAR2(17);
BEGIN
SELECT TO_CHAR(TO_TIMESTAMP('1970-01-01', 'yyyy-MM-dd') +
TRUNC((I_MILLISECONDS -
(MOD((I_MILLISECONDS -
(MOD((I_MILLISECONDS -
MOD(I_MILLISECONDS, 1000)) / 1000,
60) * 1000 + MOD(I_MILLISECONDS, 1000))) / 1000 / 60,
60) * 60 * 1000 +
MOD((I_MILLISECONDS - MOD(I_MILLISECONDS, 1000)) / 1000,
60) * 1000 + MOD(I_MILLISECONDS, 1000))) / 1000 / 60 / 60 / 24),
'yyyyMMdd') ||--日期
LPAD(MOD((I_MILLISECONDS -
(MOD((I_MILLISECONDS -
(MOD((I_MILLISECONDS - MOD(I_MILLISECONDS, 1000)) / 1000,
60) * 1000 + MOD(I_MILLISECONDS, 1000))) / 1000 / 60,
60) * 60 * 1000 +
MOD((I_MILLISECONDS - MOD(I_MILLISECONDS, 1000)) / 1000,
60) * 1000 + MOD(I_MILLISECONDS, 1000))) / 1000 / 60 / 60,
24),
2,
0) || --小时
LPAD(MOD((I_MILLISECONDS -
(MOD((I_MILLISECONDS - MOD(I_MILLISECONDS, 1000)) / 1000,
60) * 1000 + MOD(I_MILLISECONDS, 1000))) / 1000 / 60,
60),
2,
0) || --分钟
LPAD(MOD((I_MILLISECONDS - MOD(I_MILLISECONDS, 1000)) / 1000, 60),
2,
0) || --秒
LPAD(MOD(I_MILLISECONDS, 1000), 3, 0) --毫秒
INTO V_TIMESTAMPSTR
FROM DUAL;
RETURN TO_TIMESTAMP(V_TIMESTAMPSTR, 'yyyyMMddhh24missff3');
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
RETURN NULL;
END;
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
