找到 4379 篇文章 关于 MySQL
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这可以通过在 SELECT 语句中使用 GROUP BY 子句来实现。我们可以使用 GROUP BY 子句指定一个列作为分组依据。由于指定的分组依据,同一列中具有相同值的行将被视为一个组。这样,MySQL SELECT 语句返回的结果集将被划分为组。示例以下是一个很好的示例,可以帮助您理解它:我们有一个名为“employees”的表,如下所示:mysql> Select * from employees; +------+-------------+--------+------------+ | id | designation | Salary | DoJ | +------+-------------+--------+------------+ ... 阅读更多
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众所周知,SELECT 语句中的 GROUP BY 子句可以将 MySQL 返回的结果集划分为组。现在,如果我们只想返回某些特定组,则需要在组级别应用过滤条件。这可以通过在 GROUP BY 子句内使用 HAVING 子句来实现。下面的示例将演示它:示例假设我们只想返回平均工资为 55000 的组,那么我们需要在 HAVING 子句中使用如下过滤条件:mysql> Select count(*), AVG(salary), Designation from employees GROUP BY designation having AVG(salary) ... 阅读更多
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我们可以使用 COUNT(*) 和 GROUP BY 子句找出列中值的重复情况。以下是在“Student”表的“Name”列上使用 COUNT(*) 和 GROUP BY 子句的示例,以演示它:mysql> select count(*), name from student group by name; +----------+---------+ | count(*) | name | +----------+---------+ | 1 | Aarav | | 2 | Gaurav | | 1 | Harshit | +----------+---------+ 3 rows in set (0.00 sec)上述查询的结果集显示了哪些值重复... 阅读更多
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这是因为如果没有 GROUP BY 子句,MySQL 返回的结果可能会产生误导。我们将在下面给出的“Student”表上提供以下示例,以演示它:mysql> Select * from Student; +------+---------+---------+-----------+ | Id | Name | Address | Subject | +------+---------+---------+-----------+ | 1 | Gaurav | Delhi | Computers | | 2 | Aarav | Mumbai | History | | 15 | Harshit | Delhi | Commerce | | 20 | Gaurav | Jaipur | Computers | +------+---------+---------+-----------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> ... 阅读更多
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当我们在 UNIX_TIMESTAMP 中传递超出范围的值时,MySQL 返回 0。有效值范围与 TIMESTAMP 数据类型相同。示例mysql> Select UNIX_TIMESTAMP('1969-01-01 04:05:45'); +---------------------------------------+ | UNIX_TIMESTAMP('1969-01-01 04:05:45') | +---------------------------------------+ | 0 | +---------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)当我们在 FROM_UNIXTIME 中传递超出范围的值时,MySQL 返回 NULL。有效值范围与 INTEGER 数据类型相同。示例mysql> Select FROM_UNIXTIME(2147483648); +---------------------------+ | FROM_UNIXTIME(2147483648) | +---------------------------+ | NULL | +---------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
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我们可以使用 FROM_UNIXTIME() 函数检索作为 MySQL 时间戳存储在表列中的 INT 值。例如,我们有一个名为“test123”的表,其中包含一个名为“val1”的列。在此列中,我们存储了如下整数:mysql> Select * from test123; +------------+ | val1 | +------------+ | 150862 | | 1508622563 | | 622556879 | | 2147483647 | +------------+ 4 rows in set (0.00 sec)现在,借助 FROM_UNIXTIME() 函数,我们可以检索列整数并将其转换为 MySQL 时间戳数据。mysql> Select ... 阅读更多
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众所周知,可以使用 UNIX_TIMESTAMP() 函数将时间戳值转换为秒数。MySQL 将忽略添加到时间戳值中的微秒,因为 UNIX_TIMESTAMP 的值仅为 10 位。示例mysql> SELECT UNIX_TIMESTAMP('2017-10-22 04:05:36')AS 'Total Number of Seconds'; +-------------------------+ | Total Number of Seconds | +-------------------------+ | 1508625336 | +-------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SELECT UNIX_TIMESTAMP('2017-10-22 04:05:36.200000')AS 'Total Number of Seconds'; +-------------------------+ | Total Number of Seconds | +-------------------------+ | 1508625336 | +-------------------------+ ... 阅读更多
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在 MySQL 中,UNIX 时间戳格式是将时间值表示为整数的方法。日期值表示的整数将是秒数。“1970-01-01”是计算这些秒数的起始日期。mysql> SELECT UNIX_TIMESTAMP('2017-10-22 04:05:36')AS 'Total Number of Seconds'; +-------------------------+ | Total Number of Seconds | +-------------------------+ | 1508625336 | +-------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)UNIX_TIMESTAMP 值是 10 位长。
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如果要在 SELECT 查询中将聚合函数与非分组字段一起使用,则必须使用 GROUP BY 子句。通用语法如下:语法SELECT group_function1,…,non-group-column1,… from table_name GROUP BY column_name;示例mysql> Select COUNT(*),id from Student GROUP BY id; +----------+------+ | COUNT(*) | id | +----------+------+ | 1 | 1 | | 1 | 2 | | 1 | 15 | | 1 | 17 | | 1 | 20 | +----------+------+ 5 ... 阅读更多
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在 MySQL 中,UNIX 时间戳存储为 32 位整数。另一方面,MySQL 时间戳也以类似的方式存储,但以可读的 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式表示。示例mysql> Select UNIX_TIMESTAMP('2017-09-25 02:05:45') AS 'UNIXTIMESTAMP VALUE'; +---------------------+ | UNIXTIMESTAMP VALUE | +---------------------+ | 1506285345 | +---------------------+ 1 row in set (0.00 sec)上述查询显示 UNIX 时间戳值存储为 32 位整数,其范围与 MySQL INTEGER 数据类型范围相同。mysql> Select FROM_UNIXTIME(1506283345) AS 'MySQLTIMESTAMP VALUE'; +----------------------+ | MySQLTIMESTAMP VALUE | +----------------------+ | 2017-09-25 01:32:25 | +----------------------+ 1 row in set (0.00 sec)该查询... 阅读更多