mysql中的函数
MySQL提供了丰富的内置函数,涵盖了字符串操作、数字计算、日期和时间处理、条件判断、聚合计算等多个方面。这些函数可以帮助开发者在查询和数据处理时更高效地完成任务。下面是对MySQL中常见的函数分类及其主要函数的介绍:
字符串函数
-
CONCAT():连接字符串
SELECT CONCAT('Hello, ', 'world!'); -- 输出: 'Hello, world!' -
SUBSTRING() / SUBSTR():截取子字符串
SELECT SUBSTRING('Hello, world!', 8, 5); -- 输出: 'world' -
LENGTH():获取字符串长度
SELECT LENGTH('Hello'); -- 输出: 5 -
UPPER():将字符串转换为大写
SELECT UPPER('hello'); -- 输出: 'HELLO' -
LOWER():将字符串转换为小写
SELECT LOWER('HELLO'); -- 输出: 'hello' -
TRIM():去除字符串首尾的空格
SELECT TRIM(' Hello '); -- 输出: 'Hello' -
REPLACE():替换字符串中的子字符串
SELECT REPLACE('Hello, world!', 'world', 'there'); -- 输出: 'Hello, there!'
数字函数
-
ABS():取绝对值
SELECT ABS(-10); -- 输出: 10 -
CEIL() / CEILING():向上取整
SELECT CEIL(4.2); -- 输出: 5 -
FLOOR():向下取整
SELECT FLOOR(4.8); -- 输出: 4 -
ROUND():四舍五入
SELECT ROUND(4.567, 2); -- 输出: 4.57 -
MOD():取模(取余数)
SELECT MOD(10, 3); -- 输出: 1 -
POWER():幂运算
SELECT POWER(2, 3); -- 输出: 8 -
SQRT():开平方
SELECT SQRT(16); -- 输出: 4
日期和时间函数
-
NOW():当前日期和时间
SELECT NOW(); -- 输出当前日期和时间 -
CURDATE():当前日期
SELECT CURDATE(); -- 输出当前日期 -
CURTIME():当前时间
SELECT CURTIME(); -- 输出当前时间 -
DATE():提取日期部分
SELECT DATE(NOW()); -- 输出当前日期部分 -
TIME():提取时间部分
SELECT TIME(NOW()); -- 输出当前时间部分 -
DATEDIFF():计算日期差
SELECT DATEDIFF('2024-12-31', '2024-01-01'); -- 输出: 364 -
DATE_ADD():日期加上时间间隔
SELECT DATE_ADD('2024-01-01', INTERVAL 10 DAY); -- 输出: '2024-01-11' -
DATE_SUB():日期减去时间间隔
SELECT DATE_SUB('2024-01-01', INTERVAL 10 DAY); -- 输出: '2023-12-22'
条件函数
-
IF():条件判断
SELECT IF(1 > 0, 'true', 'false'); -- 输出: 'true' -
IFNULL():判断是否为NULL
SELECT IFNULL(NULL, 'default'); -- 输出: 'default' -
CASE:条件表达式
SELECT CASEWHEN score >= 90 THEN 'A'WHEN score >= 80 THEN 'B'WHEN score >= 70 THEN 'C'ELSE 'F'END AS grade FROM students;
聚合函数
-
COUNT():计数
SELECT COUNT(*) FROM employees; -- 输出员工总数 -
SUM():求和
SELECT SUM(salary) FROM employees; -- 输出薪水总和 -
AVG():平均值
SELECT AVG(salary) FROM employees; -- 输出平均薪水 -
MAX():最大值
SELECT MAX(salary) FROM employees; -- 输出最大薪水 -
MIN():最小值
SELECT MIN(salary) FROM employees; -- 输出最小薪水
JSON 函数(从MySQL 5.7开始)
-
JSON_EXTRACT():提取JSON数据
SELECT JSON_EXTRACT('{"name": "John", "age": 30}', '$.name'); -- 输出: 'John' -
JSON_UNQUOTE():去掉JSON字符串的引号
SELECT JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT('{"name": "John"}', '$.name')); -- 输出: John -
JSON_OBJECT():创建JSON对象
SELECT JSON_OBJECT('name', 'John', 'age', 30); -- 输出: {"name": "John", "age": 30} -
JSON_ARRAY():创建JSON数组
SELECT JSON_ARRAY('apple', 'banana', 'cherry'); -- 输出: ["apple", "banana", "cherry"] -
JSON_MERGE():合并两个JSON对象
SELECT JSON_MERGE('{"name": "John"}', '{"age": 30}'); -- 输出: {"name": "John", "age": 30}
相关文章:
mysql中的函数
MySQL提供了丰富的内置函数,涵盖了字符串操作、数字计算、日期和时间处理、条件判断、聚合计算等多个方面。这些函数可以帮助开发者在查询和数据处理时更高效地完成任务。下面是对MySQL中常见的函数分类及其主要函数的介绍: 字符串函数 CONCAT()&#x…...
Shell正则表达式与文本处理器
一、grep 1. 正则表达式 是一种匹配字符串的方法,通过一些特殊符号,快速实现查找,删除,替换某特定字符串。 选项: -a 不要忽略二进制数据。 -A 显示该行之后的内容。 -b 显示该行之前的内容。 -c 计算符合范本样…...
双指针法 ( 三数之和 )
题目 :给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i ! j、i ! k 且 j ! k ,同时还满足 nums[i] nums[j] nums[k] 0 。请 你返回所有和为 0 且不重复的三元组。 注意:答案中不可以包含重复…...
感染恶意代码之后怎么办?
隔离设备 立即将感染设备与网络隔离,断开与互联网和其他设备的连接。这可以防止恶意代码进一步传播到其他设备,并减少对网络安全的威胁。 确认感染 确认设备是否真的感染了恶意代码。这可能需要使用安全软件进行全面扫描,以检测和识别任何已…...
【计算机网络】P3 计算机网络协议、接口、服务的概念、区别以及计算机网络提供的三种服务方式
目录 协议什么是协议协议是水平存活的协议的组成 接口服务服务是什么服务原语 协议与服务的区别计算机网络提供的服务的三种方式面向连接服务与无连接服务可靠服务与不可靠服务有应答服务与无应答服务 协议 什么是协议 协议,就是规则的集合。 在计算机网络中&…...
多角度剖析事务和事件的区别
事务和事件这两个概念在不同的领域有着不同的含义,尤其是在计算机科学、数据库管理和软件工程中。下面从多个角度来剖析事务和事件的区别: 计算机科学与数据库管理中的事务 事务(Transaction): 定义:在数据库管理中,…...
模糊小波神经网络(MATLAB 2018)
模糊系统是一种基于知识或规则的控制系统,从属于智能控制,通过简化系统的复杂性,利用控制法来描述系统变量之间的关系,采用语言式的模糊变量来描述系统,不必对被控对象建立完整的数学模型。相比较传统控制策略…...
HTML布局
标准流: 标准流就是元素在页面中的默认排列方式,也就是元素在页面中的默认位置。 1.1 块元素----独占一行----从上到下排列 1.2 行内元素----不独占一行----从左到右排列,遇到边界换行 1.3 行内块元素----不独占一行…...
数据结构:双链表
数据结构:双链表 题目描述参考代码 题目描述 输入样例 10 R 7 D 1 L 3 IL 2 10 D 3 IL 2 7 L 8 R 9 IL 4 7 IR 2 2输出样例 8 7 7 3 2 9参考代码 #include <iostream>using namespace std;const int N 100010;int m; int idx, e[N], l[N], r[N];void init…...
Python3 元组、列表、字典、集合小结
前言 本文主要对Python中的元组、列表、字典、集合进行小结,主要内容包括知识点回顾、异同点、使用场景。 文章目录 前言一、知识点回顾1、列表(List)2、 元组(Tuple)3、 字典(Dictionary)4.、…...
2024会声会影破解免费序列号,激活全新体验!
会声会影2024序列号注册码是一款专业的视频编辑软件,它以其强大的功能和易用性受到了广大用户的喜爱。在这篇文章中,我将详细介绍会声会影2024序列号注册码的功能和特色,帮助大家更好地了解这款产品。 会声会影全版本绿色安装包获取链接&…...
机器学习18个核心算法模型
1. 线性回归(Linear Regression) 用于建立自变量(特征)和因变量(目标)之间的线性关系。 核心公式: 简单线性回归的公式为: , 其中 是预测值, 是截距, 是斜…...
平滑值(pinghua)
平滑值 题目描述 一个数组的“平滑值”定义为:相邻两数差的绝对值的最大值。 具体的,数组a的平滑值定义为 f ( a ) m a x i 1 n − 1 ∣ a i 1 − a i ∣ f(a)max_{i1}^{n-1}|a_{i1}-a_i| f(a)maxi1n−1∣ai1−ai∣ 现在小红拿到了一个数组…...
使用matplotlib绘制折线条形复合图
使用matplotlib绘制折线条形复合图 介绍效果代码 介绍 在数据可视化中,复合图形是一种非常有用的工具,可以同时显示多种数据类型的关系。在本篇博客中,我们将探讨如何使用 matplotlib 库来绘制包含折线图和条形图的复合图。 效果 代码 imp…...
云计算中网络虚拟化的核心组件——NFV、NFVO、VIM与VNF
NFV NFV(Network Functions Virtualization,网络功能虚拟化),是一种将传统电信网络中的网络节点设备功能从专用硬件中解耦并转换为软件实体的技术。通过运用虚拟化技术,NFV允许网络功能如路由器、防火墙、负载均衡器、…...
# SpringBoot 如何让指定的Bean先加载
SpringBoot 如何让指定的Bean先加载 文章目录 SpringBoot 如何让指定的Bean先加载ApplicationContextInitializer使用启动入口出注册配置文件中配置spring.factories中配置 BeanDefinitionRegistryPostProcessor使用 使用DependsOn注解实现SmartInitializingSingleton接口使用P…...
家用洗地机哪个品牌好?洗地机怎么选?这几款全网好评如潮
如今,人们家里越来越多的智能清洁家电,小到吸尘器、电动拖把,大到扫地机器人、洗地机,作为一个用过所有这些清洁工具的家庭主妇,我觉得最好用的还是洗地机。它的清洁效果比扫地机器人更好,功能也比吸尘器更…...
iOS与前端:深入解析两者之间的区别与联系
iOS与前端:深入解析两者之间的区别与联系 在数字科技高速发展的今天,iOS与前端技术作为两大热门领域,各自在移动应用与网页开发中扮演着不可或缺的角色。然而,这两者之间究竟存在哪些差异与联系呢?本文将从四个方面、…...
SpringBoot 基于jedis实现Codis高可用访问
codis与redis的关系 codis与redis之间关系就是codis是基于多个redis实例做了一层路由层来进行数据的路由,每个redis实例承担一定的数据分片。 codis作为开源产品,可以很直观的展示出codis运维成本低,扩容平滑最核心的优势. 其中࿰…...
力扣108. 将有序数组转换为二叉搜索树
108. 将有序数组转换为二叉搜索树 - 力扣(LeetCode) 找割点,一步一步将原数组分开。妙极了!!!!! /*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {* int val;…...
XML Group端口详解
在XML数据映射过程中,经常需要对数据进行分组聚合操作。例如,当处理包含多个物料明细的XML文件时,可能需要将相同物料号的明细归为一组,或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码,增加了开…...
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣(LeetCode) 思路: 笔者写过很多次这道题了,不想写题解了,大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...
SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
YSYX学习记录(八)
C语言,练习0: 先创建一个文件夹,我用的是物理机: 安装build-essential 练习1: 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件,随机修改或删除一部分,之后…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?
一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用,而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件,通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...
【HTTP三个基础问题】
面试官您好!HTTP是超文本传输协议,是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据(比如文字、图片、音频、视频等)的核心协议,当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1,它基于经典的C/S模型,也就是客…...
三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数
前置 单峰函数有唯一的最大值,最大值左侧的数值严格单调递增,最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值,最小值左侧的数值严格单调递减,最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...
MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用
文章目录 一、背景知识:什么是 B-Tree 和 BTree? B-Tree(平衡多路查找树) BTree(B-Tree 的变种) 二、结构对比:一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree? 1. 范围查询更快 2…...
nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++
更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...
