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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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
