Wie erreicht man genaue Datumsvergleiche mit DATE_FORMAT() in MySQL?
MySQL-Datumsvergleich mit DATE_FORMAT()
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Datumsvergleiche in MySQL mit DATE_FORMAT() durchführen. Funktion, die ein spezifisches Problem behebt, mit dem ein Benutzer beim Vergleichen von Daten konfrontiert ist.
Das Problem
Der Benutzer stand beim Vergleichen von Daten mit DATE_FORMAT() vor einer Herausforderung. Die Daten wurden im folgenden Format gespeichert: „%d-%m-%Y“, ein nicht leicht sortierbares Format. Mit der folgenden Abfrage versuchte der Benutzer, die Daten zu vergleichen:
<code class="sql">SELECT DATE_FORMAT(DATE(starttime), '%d-%m-%Y') FROM data WHERE DATE_FORMAT(DATE(starttime), '%d-%m-%Y') >= '02-11-2012';</code>
Das Ergebnis enthielt jedoch „28.10.2012“, was den Erwartungen des Benutzers nicht entsprach.
Die Lösung
Das Problem entsteht, weil wir Zeichenfolgen statt Datumsangaben vergleichen. DATE_FORMAT() wandelt ein Datum in eine Zeichenfolge um und Zeichenfolgen werden lexikografisch verglichen. In diesem Fall ist „28-10-2012“ lexikografisch gesehen größer als „02-11-2012“, auch wenn „02-11-2012“ ein späteres Datum ist.
Um Daten genau zu vergleichen, benötigen wir um sie als Datumsangaben und nicht als Zeichenfolgen zu vergleichen. Wir können die Funktion DATE() verwenden, um die Datumskomponente aus dem Startzeitfeld zu extrahieren und dann die Datumsangaben mit dem Operator >= zu vergleichen, wie in der folgenden Abfrage gezeigt:
<code class="sql">SELECT DATE_FORMAT(DATE(starttime), '%d-%m-%Y') FROM data WHERE DATE(starttime) >= DATE('2012-11-02');</code>
Diese Abfrage wird korrekt ausgeführt Vergleichen Sie die Daten und schließen Sie „28.10.2012“ aus dem Ergebnis aus.
Zusätzliche Überlegung
Es lohnt sich zu überlegen, ob die Startzeit des Feldes DATETIME in ein DATUM geändert werden kann Feld. Dadurch würde die Notwendigkeit einer wiederholten Konvertierung entfallen, was möglicherweise die Leistung verbessern würde.
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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

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Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
