找到关于数据库的6705 篇文章
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为了理解这个概念,我们使用来自 ‘emp_tbl’ 表的数据,如下所示:mysql> Select * from emp_tbl; +--------+------------+ | Name | DOB | +--------+------------+ | Gaurav | 1984-01-17 | | Gaurav | 1990-01-17 | | Rahul | 1980-05-22 | | Gurdas | 1981-05-25 | | Naveen | 1991-04-25 | | Sohan | 1987-12-26 | +--------+------------+ 6 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT Name, SYSDATE(), DOB, DATEDIFF(SYSDATE(), DOB)/365 AS AGE from emp_tbl WHERE(DATEDIFF(SYSDATE(), DOB)/365)>30; +--------+---------------------+------------+---------+ | Name | SYSDATE() | DOB | AGE ... 阅读更多
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为了理解这个概念,我们使用来自 ‘Salary’ 表的数据,如下所示:mysql> Select * from Salary; +--------+--------+ | Name | Salary | +--------+--------+ | Gaurav | 50000 | | Rahul | 40000 | | Ram | 45000 | | Raman | 45000 | +--------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> Select * from salary12345 order by salary DESC limit 1 offset 1; +-------+--------+ | name | Salary | +-------+--------+ | Raman | 45000 | +-------+--------+ 1 row in set (0.00 sec)
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为了理解这个概念,我们使用来自 ‘Information’ 表的数据,如下所示:mysql> Select * from Information; +----+---------+ | id | Name | +----+---------+ | 1 | Gaurav | | 2 | Ram | | 3 | Rahul | | 4 | Aarav | | 5 | Aryan | | 6 | Krishan | +----+---------+ 6 rows in set (0.00 sec)现在,下面的查询将从上面的 ‘Information’ 表中提取奇数行记录:mysql> Select id,Name from information group by id having mod(id,2) = 1; +----+--------+ | id | Name | +----+--------+ | 1 | Gaurav | | 3 | Rahul | | 5 | Aryan | +----+--------+ 3 rows in set (0.09 sec)
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我们知道,当事件过期时,它会自动删除,我们无法从 SHOW EVENTS 语句中看到它。为了改变这种行为,我们可以在创建事件时使用 ON COMPLETION PRESERVE。从下面的例子可以看出:示例mysql> Create table event_messages(ID INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, MESSAGE VARCHAR(255) NOT NULL, Generated_at DATETIME NOT NULL); Query OK, 0 rows affected (0.61 sec)下面的查询将创建一个不使用 ON COMPLETION PRESERVE 的事件,因此它不会出现在 SHOW EVENTS 的输出中…… 阅读更多
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我们知道,定期事件意味着它将在规则的时间间隔后执行,并在指定时间过期。为了说明这种事件的创建,我们使用下面的例子,在这个例子中,我们创建一个每分钟执行并在 1 小时后过期的事件:mysql> CREATE EVENT testing_event10 ON SCHEDULE EVERY 1 MINUTE STARTS CURRENT_TIMESTAMP ENDS CURRENT_TIMESTAMP + INTERVAL 1 HOUR DO INSERT INTO event_message(message, generated_at) Values('Recrring evnts', NOW()); Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> Select * from event_message; +----+----------------+---------------------+ | ID | MESSAGE ... 阅读更多
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我们知道一次性事件意味着只会在特定时间表上执行一次的事件。为了说明这种事件的创建,我们使用下面的例子,在这个例子中,我们创建一个在指定时间间隔后执行的事件:示例mysql> CREATE EVENT testing_event5 ON SCHEDULE AT CURRENT_TIMESTAMP + INTERVAL 1 MINUTE ON COMPLETION PRESERVE DO INSERT INTO event_message(message, generated_at) Values('Hi', NOW()); Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) mysql> Select * from event_message; +----+---------+---------------------+ | ID | MESSAGE | Generated_at | +----+---------+---------------------+ | 1 | Hello ... 阅读更多
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为了理解这个概念,我们使用来自 ‘Information’ 表的数据,如下所示:mysql> Select * from Information; +----+---------+ | id | Name | +----+---------+ | 1 | Gaurav | | 2 | Ram | | 3 | Rahul | | 4 | Aarav | | 5 | Aryan | | 6 | Krishan | +----+---------+ 6 rows in set (0.00 sec)现在,下面的查询将从上面的 ‘Information’ 表中提取偶数行记录:mysql> Select id,Name from information group by id having mod(id,2) = 0; +----+---------+ | id | Name | +----+---------+ | 2 | Ram | | 4 | Aarav | | 6 | Krishan | +----+---------+ 3 rows in set (0.00 sec)
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为了合并 MySQL 表中两列或多列的值,我们可以使用 CONCAT() 字符串函数。基本上,MySQL CONCAT() 函数用于合并两个或多个字符串。语法CONCAT(String1, String2, …, StringN)这里,CONCAT 函数的参数是要合并的字符串。示例mysql> select CONCAT('Ram', 'is', 'a', 'good', 'boy') AS Remarks; +---------------+ | Remarks | +---------------+ | Ramisagoodboy | +---------------+ 1 row in set (0.00 sec)同样,我们可以使用 CONCAT() 函数来合并两列或多列的值。例如,假设我们有一个名为 ‘Student’ 的表,并且我们想要…… 阅读更多
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借助 RLIKE 运算符,我们可以执行这种匹配。唯一的概念是在 MySQL 查询中使用多个反斜杠。下面的例子会更清楚:我们有如下表,其中包含 ‘a\b’ 和 ‘a\\b’ 等值。mysql> select * from backslashes; +------+-------+ | Id | Value | +------+-------+ | 1 | 200 | | 2 | 300 | | 4 | a\b | | 3 | a\b | +------+-------+ 4 rows in set (0.10 sec)现在假设我们想要匹配…… 阅读更多
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借助 RAND() 函数以及 ORDER BY 子句,可以随机化结果集中的行或值。为了更好地理解这一点,考虑一个名为“Employee”的表,其中包含以下记录:
mysql> Select * from employee;
+----+--------+--------+
| ID | Name | Salary |
+----+--------+--------+
| 1 | Gaurav | 50000 |
| 2 | Rahul | 20000 |
| 3 | Advik | 25000 |
| 4 | Aarav | 65000 |
| 5 | Ram | 20000 |
| 6 | Mohan | 30000 |
| 7 | Aryan | ... 阅读更多