Mysql之运算符与函数的总结
本文给大家汇总介绍了mysql中的常用的运算符以及常用函数的用法及示例,非常的全面,有需要的小伙伴可以参考下
我们先来看个示例
use test; create table `employee`( emp_no int unsigned, emp_name varchar(30), emp_sex varchar(3), emp_age tinyint unsigned, sal double, history datetime ); insert into employee values(1, '张三', '男', 18, 5000, '2012-04-23'), (2, '李四', '男', 27, 4500, '2013-05-23'), (3, '王五', '男', 23, 4700, '2012-04-21'), (4, '子龙', '男', 19, 3800, '2011-03-04'), (5, '李白', '男', 15, 6200, '2015-09-09'), (6, '刘备', '男', 28, 2500, '2016-02-11'), (7, '吕布', '男', 21, 6000, '2010-10-18'), (8, '尚香', '女', 16, 4500, '2011-09-26'), (9, '小乔', '女', 15, null, '2013-07-05'), (10, '大乔', '女', 16, 5000, '2017-09-01');
常用的运算符:
1: 等于( = )
select * from employee where sal = 3800; select * from employee where sal = null; --这里查询不到为null的数据
2: 等于( <=> )
select * from employee where sal <=> 3800; select * from employee where sal <=> null; --这里可以查询到为null的数据
3: is判断(null)
select * from employee where sal is null; select * from employee where sal is not null;
4: null值判断还可以使用isnull();
select * from employee where isnull(sal); select * from employee where !isnull(sal);
5: 在区间(between)内 between min and max ps:这里是一个闭区间
select * from employee where sal between 4500 and 5000;
6: 不在区间内
select * from employee where sal not between 4500 and 5000; --null不为包括进去
7: and 和 or
select * from employee where sal not between 4500 and 5000 or sal is null; select * from employee where sal = 4500 and emp_sex = '女';
8: 小于(<), 大于(>), 小于等于(<=), 大于等于(>=)
select * from employee where sal >= 4500;
<span style="font-family: "Microsoft Yahei", "Hiragino Sans GB", Helvetica, "Helvetica Neue", 微软雅黑, Tahoma, Arial, sans-serif;">***************************************************************************************************************</span><br/>
数学函数
1: rand();
select rand() from dual; --dual是一个伪表 select 1+1 from dual; select rand(); --可以简写
2: least(value1, value2, ...) 返回最小值
select least(54,76,4,65,76,87,87,56,65,654,45,23,1,76); select least(54,76,4,65,76,87,87,56,65,654,45,23,1,76) as min_value; --列名可以起一个别名
3: greatest(value1, value2, ...) 返回最大值
select greatest(54,76,4,65,76,87,87,56,65,654,45,23,1,76);
4: round(M, D); 返回M的四舍五入的值, D表示要保留几们小数,默认值是0
select round(1.69); select round(1.69, 1);
5: abs() 绝对值
select 5-10; select abs(5-10);
***************************************************************************************************************
汇总函数
1: avg();
select * from employee where sal >= 6000; select avg(sal) from employee where sal >= 6000;
2: count()
select count(*) from employee; select count(emp_name) from employee; select count(sal) from employee; --打印9 这里会忽略null值 select count(*) from employee where sal >= 4000; select count(*) from employee where sal <= 4000 or sal is null;
3: sum()
select sum(sal) from employee where sal >= 6000;
4: min()
select min(sal) from employee;
5: max()
select max(sal) from employee;
***************************************************************************************************************
日期函数
1: 获取当前的日期时间
select now(), sysdate(), current_timestamp(); select now(6), sysdate(6), current_timestamp(6); ps: now(), current_timestamp();没有区别, 表示sql开始执行时的时间 sysdate()表示这个函数开始时间
2: 获取当前日期
select curdate(); --只有年月日
3: 获取当前时间
select curtime(); --只有时分秒
4: 日期的加运算date_add
select history, date_add(history, interval '1 12:10' day_minute) from employee; --date_add(history, interval '1 12:10' day_minute) select history, date_add(history, interval '1-1' year_month) from employee; --date_add(history, interval '1-1' year_month) select history, date_add(history, interval '1' second) from employee; --date_add(history, interval '1' second)
5: 日期的减运算data_sub
select history, date_sub(history, interval '1-1' year_month) from employee;
6: 计算日期差
select history, sysdate(), datediff(sysdate(), history) from employee; --以天数来表示
7: 获取日期的指定部分(把日期转换为指定的格式) date_format()
select history, date_format(history, '%Y年%m月%d号') from employee; select history, date_format(history, '%d号') from employee; select history, date_format(history, '%Y年%m月%d号 %H时%i分%s秒') from employee;
8: 计算出一个日期是星期几
select history, dayname(history) from employee;
9: 中文日期字符串转换日期str_to_date()
insert into employee values(11, '张飞', '男', 22, 3000, '2017年02月01号'); --报错 insert into employee values(11, '张飞', '男', 22, 3000, str_to_date('2017年02月01号', '%Y年%m月%d号 %H时%i分%s秒'));
insert into employee values(12, '二哥', '男', 22, 3000, str_to_date('2017年02月01号 23时02分02秒', '%Y年%m月%d号 %H时%i分%s秒'));
insert into employee values(12, '二哥', '男', 22, 3000, str_to_date('2017年02月01号 11时02分02秒', '%Y年%m月%d号 %h时%i分%s秒'));
ps: 如果是h则表示12小制, 如果是大H则表示24小明制;
字符串函数
1: left(str, len) 返回字符串str的左端len个字符
select left('abcdefg', 5);
2: length()
select length('abcdefg');
3: lower(str) 返回小写的字符串str
select lower('HELLO');
4: substring() 取子字符串, 第二个参数是截取的起始位置, 第三个参数是要截取的长度
select substring('helloworld',2,3);
5: concat() 字符串拼接
select concat(emp_name, '员工') from employee;
6: replace(替换
select replace(emp_name, '李', '老') from employee where emp_name = '李四';
Atas ialah kandungan terperinci Mysql之运算符与函数的总结. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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



Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh

Salin dan tampal di MySQL termasuk langkah -langkah berikut: Pilih data, salin dengan Ctrl C (Windows) atau Cmd C (Mac); Klik kanan di lokasi sasaran, pilih Paste atau gunakan Ctrl V (Windows) atau CMD V (MAC); Data yang disalin dimasukkan ke dalam lokasi sasaran, atau menggantikan data sedia ada (bergantung kepada sama ada data sudah ada di lokasi sasaran).
