MySQL数据库时间类型的物理存储
MySQL 数据库 时间类型 的物理存储的相关知识是本文我们主要要介绍的内容,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容吧。 1.timestamp类型 在行数据中记录的是时间戳,四个字节,将四个字节的数据转换为整数就是从1970开始的秒数值 2.date类型 存储3个字节,
MySQL数据库时间类型的物理存储的相关知识是本文我们主要要介绍的内容,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容吧。
1.timestamp类型
在行数据中记录的是时间戳,四个字节,将四个字节的数据转换为整数就是从1970开始的秒数值
2.date类型
存储3个字节,例如,若行中记录的是:
(gdb) p buf[30]
$4 = 33 '!'
(gdb) p buf[31]
$5 = -73 '�'
(gdb) p buf[32]
$6 = 15 '\017'
表示为三个字节的二进制:
00001111 10110111 00100001
其中,1-5位表示日期,6-9位表示月份,剩余的表示年份,因此上述date类型可转换为2011-09-01
3.year类型
记录年份,用一个字节记录,从1900年开始
例如
(gdb) p buf[33]
$7 = 112 'p'
表示112+1900 = 2012年
4.datetime
8个字节表示,例如输入为:2011-08-27 19:32:46
(gdb) p buf[30]
$122 = -98 '\236'
(gdb) p buf[31]
$123 = 3 '\003'
(gdb) p buf[32]
$124 = -74 '�'
(gdb) p buf[33]
$125 = 106 'j'
(gdb) p buf[34]
$126 = 74 'J'
(gdb) p buf[35]
$127 = 18 '\022'
(gdb) p buf[36]
$128 = 0 '\0'
(gdb) p buf[37]
$129 = 0 '\0'
那么转换为(256-98) + 3*256 + (256-74) * 256 * 256 + 106 * 256 * 256 * 256 + 74 * 256 * 256 * 256*256 + 18 * 256 * 256 * 256 * 256*256
计算结果为:20110827193246, 与输入的日期相对应!
关于MySQL数据库时间类型的物理存储的相关知识就介绍到这里了,希望本次的介绍能够对您有所收获!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Prestasi pertanyaan MySQL boleh dioptimumkan dengan membina indeks yang mengurangkan masa carian daripada kerumitan linear kepada kerumitan logaritma. Gunakan PreparedStatements untuk menghalang suntikan SQL dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Hadkan hasil pertanyaan dan kurangkan jumlah data yang diproses oleh pelayan. Optimumkan pertanyaan penyertaan, termasuk menggunakan jenis gabungan yang sesuai, membuat indeks dan mempertimbangkan untuk menggunakan subkueri. Menganalisis pertanyaan untuk mengenal pasti kesesakan; gunakan caching untuk mengurangkan beban pangkalan data;

Salah satu perubahan utama yang diperkenalkan dalam MySQL 8.4 (keluaran LTS terkini pada 2024) ialah pemalam "Kata Laluan Asli MySQL" tidak lagi didayakan secara lalai. Selanjutnya, MySQL 9.0 mengalih keluar pemalam ini sepenuhnya. Perubahan ini mempengaruhi PHP dan apl lain

Model 70B, 1000 token boleh dijana dalam beberapa saat, yang diterjemahkan kepada hampir 4000 aksara! Para penyelidik memperhalusi Llama3 dan memperkenalkan algoritma pecutan Berbanding dengan versi asli, kelajuannya adalah 13 kali lebih pantas! Bukan sahaja ia pantas, prestasinya pada tugas menulis semula kod malah mengatasi GPT-4o. Pencapaian ini datang dari mana-mana, pasukan di belakang Kursor artifak pengaturcaraan AI yang popular, dan OpenAI turut mengambil bahagian dalam pelaburan. Anda mesti tahu bahawa pada Groq, rangka kerja pecutan inferens pantas yang terkenal, kelajuan inferens 70BLlama3 hanyalah lebih daripada 300 token sesaat. Dengan kelajuan Kursor, boleh dikatakan bahawa ia mencapai penyuntingan fail kod lengkap hampir serta-merta. Sesetengah orang memanggilnya lelaki yang baik, jika anda meletakkan Curs

Mencipta jadual MySQL menggunakan PHP memerlukan langkah berikut: Sambung ke pangkalan data. Buat pangkalan data jika ia tidak wujud. Pilih pangkalan data. Buat jadual. Laksanakan pertanyaan. Tutup sambungan.

Minggu lalu, di tengah gelombang peletakan jawatan dalaman dan kritikan luar, OpenAI dibelenggu oleh masalah dalaman dan luaran: - Pelanggaran kakak balu itu mencetuskan perbincangan hangat global - Pekerja menandatangani "fasal tuan" didedahkan satu demi satu - Netizen menyenaraikan " Ultraman " tujuh dosa maut" ” Pembasmi khabar angin: Menurut maklumat dan dokumen bocor yang diperolehi oleh Vox, kepimpinan kanan OpenAI, termasuk Altman, sangat mengetahui peruntukan pemulihan ekuiti ini dan menandatanganinya. Di samping itu, terdapat isu serius dan mendesak yang dihadapi oleh OpenAI - keselamatan AI. Pemergian lima pekerja berkaitan keselamatan baru-baru ini, termasuk dua pekerjanya yang paling terkemuka, dan pembubaran pasukan "Penjajaran Super" sekali lagi meletakkan isu keselamatan OpenAI dalam perhatian. Majalah Fortune melaporkan bahawa OpenA

Cara menggunakan MySQLi untuk mewujudkan sambungan pangkalan data dalam PHP: Sertakan sambungan MySQLi (require_once) Cipta fungsi sambungan (functionconnect_to_db) Fungsi sambungan panggilan ($conn=connect_to_db()) Laksanakan pertanyaan ($result=$conn->query()) Tutup sambungan ( $conn->close())

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

Menggunakan cahaya untuk melatih rangkaian saraf, keputusan Universiti Tsinghua diterbitkan baru-baru ini dalam Nature! Apakah yang perlu saya lakukan jika saya tidak boleh menggunakan algoritma perambatan balik? Mereka mencadangkan kaedah latihan Mod Hadapan Penuh (FFM) yang secara langsung melaksanakan proses latihan dalam sistem optik fizikal, mengatasi batasan simulasi komputer digital tradisional. Ringkasnya, dahulunya adalah perlu untuk memodelkan sistem fizikal secara terperinci dan kemudian mensimulasikan model ini pada komputer untuk melatih rangkaian. Kaedah FFM menghapuskan proses pemodelan dan membenarkan sistem menggunakan data percubaan secara langsung untuk pembelajaran dan pengoptimuman. Ini juga bermakna latihan tidak lagi perlu menyemak setiap lapisan dari belakang ke hadapan (backpropagation), tetapi boleh terus mengemas kini parameter rangkaian dari hadapan ke belakang. Untuk menggunakan analogi, seperti teka-teki, penyebaran belakang
