MySQL数据处理函数_MySQL
数据处理函数
有时从数据库表中获取到的数据需要进行一些处理。如将小写字母替换为相应的大写字母。这个处理过程可以在客户机上进行,也可以在数据库上进行。数据库上进行会更高效。数据库中有相应的数据处理函数来处理这些数据,但是在SQL中使用特殊的数据处理函数会降低其可移植性。不同的DBMS系统,其数据处理函数不同。
大多数的SQL支持以下类型的函数
- 用于处理文本串的函数,如删除、填充值、转换大小写;
- 用于在数值数据上进行算术操作的函数;
- 用于处理日期和时间值并从这些值中提取特殊成分,如两个日期只差的函数;
- 返回DBMS正在使用的特殊信息的系统函数,如返回用户登录,检查版本;
文本处理函数
例子:将某一列字符转换为大写字符
常用文本处理函数
函数 | 说明 |
Left() | 返回串左边的字符 |
Length() | 返回串的长度 |
Locate() | 找出串的一个子串 |
Lower() | 将串转换为小写 |
LTrim() | 去掉串左边的空格 |
Right() | 返回串右边的字符 |
RTrim() | 去掉串右边的空格 |
Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 |
SubString() | 返回子串的字符 |
Upper() | 将串转换为大写 |
Soundex()函数,找出发音类似的串,如由于拼写错误,在表中记录了发音相似的名字,这时如果使用LIKE或者其他的匹配搜索并不高效。使用SoundEX()会方便很多。
如下例子,真是名字为 Y.Lee,但是表中存放的名字为Y.Lie,如果使用匹配搜索会发现搜索不到,这时可以使用SoundEX()函数:
日期和时间处理函数
常用日期和时间处理函数
函数 | 说明 |
AddDate() | 增加一个日期(天、周) |
AddTime() | 增加一个时间(时,分) |
CurDate() | 返回当前日期 |
CurTime() | 返回当前时间 |
Date() | 返回日期时间的日期部分 |
DateDiff() | 计算两个日期之差 |
Date_Add() | 高度灵活的日期计算函数 |
Date_Format | 返回一个格式化的日期或字符串 |
Day() | 返回一个日期的天数部分 |
DayOfWeek() | 对于一个日期返回对应的星期几 |
Hour() | 返回一个时间的小时部分 |
Minute() | 返回一个时间的分钟部分 |
Month() | 返回一个时间的月份部分 |
Now() | 返回当前日期 |
Second() | 返回一个时间的秒部分 |
Time() | 返回一个日期时间的时间部分 |
Year() | 返回一个日期的年份部分 |
简单的时间对比:
但是如果order_date后面跟的有时间,那么上面的SQL语句将匹配不出来,因此我们可以使用日期函数,仅比较表中的日期,而忽略时间:
搜索出一个月的订单;
但是有时不想去算这个月到底有多少天,则可以实现如下:
数值处理函数
数值处理函数仅处理数值数据,这些函数一般用于代数、三角或者几何运算。
常用数值处理函数如下
函数 | 说明 |
Abs() | 返回一个数的绝对值 |
Cos() | 返回一个角度的余弦 |
Exp() | 返回一个数的指数值 |
Mod() | 返回除操作的余数 |
Pi() | 返回圆周率 |
Rand() | 返回一个随机数 |
Sin() | 返回一个角度的正弦 |
Sqrt() | 返回一个数的平方根 |
Tan() | 返回一个数的正切 |
下面是一个正切的例子:

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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.
