MS SQL Server - 類型轉換
當我們在MS SQL Server中處理資料時,我們經常需要根據資料類型執行計算或篩選結果。正確轉換資料類型可確保我們的計算準確且查詢傳回所需的結果。在本文中,我們將討論 MS SQL Server 中的各種類型轉換。
在MS SQL Server中內建的資料類型
MS SQL Server具有各種內建的資料類型來儲存不同類型的資料。這些是MS SQL Server中常見的內建資料類型 -
int:用於儲存整數。
decimal:用於儲存十進制數的資料型別。
varchar:用於儲存可變長度的字串。
dateTime:用於儲存日期和時間值。
bit: 用於儲存布林值。
範例
考慮一個名為「產品」的表。它包含有關產品、名稱、價格和庫存數量的資訊。我們可以將「price」列定義為decimal資料類型,而「quantity_in_stock」欄位可以定義為int資料類型。
隱式資料型別轉換
MS SQL Server在執行不同資料類型的操作時,如果需要,會自動將一個資料類型轉換為另一個資料類型。這被稱為隱式資料型別轉換。
範例
考慮一個名為"sales"的表。它包含有關銷售、銷售價格和銷售數量的資訊。寫一個查詢來計算銷售總收入,如下所示−
SELECT sale_price * quantity_sold AS total_revenue FROM sales
在這個查詢中,MS SQL Server會自動將quantity_sold的值從int資料型別轉換為decimal資料型別。然後進行乘法運算。由於我們不能在沒有先轉換其中一個值的情況下將int和decimal相乘。
顯式資料型別轉換
我們也可以使用CAST和CONVERT函數明確地轉換資料型別。
CAST函數將一個資料型別的運算式轉換為另一個資料型別。 CAST函數的語法如下:
CAST ( expression AS data_type [ ( length ) ] )
CONVERT函數將一個資料型別的運算式轉換為另一個具有特定格式樣式的資料型別。 CONVERT函數的語法如下:
CONVERT ( data_type [ ( length ) ] , expression [ , style ] )
範例
考慮一個名為「orders」的表。它包含有關訂單的信息,包括訂單日期。編寫查詢,以「MM/DD/YYYY」格式的字串形式檢索訂單日期,如下所示 -
SELECT CONVERT(varchar, order_date, 101) AS 'Order Date' FROM orders
在此查詢中,我們使用 CONVERT 函數將 order_date 值轉換為格式樣式為 101 的 varchar 資料類型。它表示格式“MM/DD/YYYY”。
轉換查詢中的資料類型
我們也可以在查詢中使用資料類型轉換將資料類型轉換為不同的資料類型。這在過濾查詢結果時特別有用。
範例
考慮先前範例中的「products」表。您希望篩選結果,僅顯示價格低於10的產品。查詢將如下所示
SELECT * FROM products WHERE CAST(price AS int) < 10
在這個查詢中,我們使用了CAST函數將價格值轉換為int資料型別。這樣我們可以將其與整數值10進行比較。
處理轉換錯誤
有時,在轉換資料類型時可能會發生轉換錯誤。例如,如果我們嘗試將字串值轉換為整數,而該字串不是有效的整數值。因此,MS SQL Server會拋出一個轉換錯誤。為了處理這些錯誤,我們可以使用TRY_CONVERT函數。它嘗試將一個值轉換為指定的資料類型。如果轉換失敗,則傳回NULL。
範例
考慮一個名為「employees」的表。它包含有關員工、員工 ID 和僱用日期的資訊。您想要過濾結果以僅顯示在特定日期之前僱用的員工。但僱用日期儲存為 varchar 資料類型。我們可以寫這樣的查詢 -
SELECT * FROM employees WHERE TRY_CONVERT(date, hire_date) < '01/01/2022'
在這個查詢中,我們使用了TRY_CONVERT函數。它嘗試將hire_date的值轉換為日期資料類型。如果轉換失敗,函數將傳回NULL。它防止了查詢拋出轉換錯誤。
結論
MS SQL Server具有內建的資料類型和函數,用於執行類型轉換。你應該知道正確地轉換資料類型對於編寫準確和有效的查詢是必不可少的。透過使用本文討論的技術,即使在處理不同類型的資料時,你也可以確保查詢返回所需的結果。
以上是MS SQL Server - 類型轉換的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

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MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
