SQL - EXP() 函数

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SQL EXP() 函数接受一个数值作为参数，并计算自然对数的底数 e 的给定值的幂。换句话说，此函数返回 Ex，其中 x 是参数，E 是欧拉常数，即自然对数的底数。

欧拉数简单地定义为一个数学表达式，通常用作自然对数的底数。它是一个无限不循环小数，其值为 2.718281828459045… 然而，在大多数需要解决的问题中，这个数字通常只取两位小数，即 2.71。欧拉数主要用于处理指数函数（递增或递减）的问题。该数字用字母 e 表示。

语法

以下是 SQL EXP() 函数的语法：

EXP(x)

其中，x 是需要计算指数值的数值。

示例

0 的指数值为 1。

在下面的示例中，我们尝试将值 0 作为参数传递给方法。

SELECT EXP(0) 
AS exp_value

运行以上程序后，会产生以下结果：

+-----------+
| exp_Value |
+-----------+
| 1         |
+-----------+

示例

在这里，我们将分数值 '76.45' 作为参数传递给方法：

SELECT EXP(76.45) 
AS exp_value

执行以上代码后，我们得到以下输出：

+----------------------+
| exp_Value            |
+----------------------+
| 1.59152381451917E+33 |
+----------------------+

示例

现在，我们尝试将值 '1' 作为字符串传递给此函数。

SELECT EXP('1') 
AS exp_value

以下是以上代码的输出：

+------------------+
| exp_Value        |
+------------------+
| 2.71828182845905 |
+------------------+

示例

我们也可以将负值作为参数传递给此函数，如下所示：

SELECT EXP(-76) 
AS exp_value

以上代码的输出如下：

+----------------------+
| exp_Value            |
+----------------------+
| 9.85415468611126E-34 |
+----------------------+

示例

我们还可以将数学常数 PI 作为参数传递给此函数，它将返回其等效的指数值。

SELECT EXP(PI()) 
AS exp_value

以上代码的输出如下：

+------------------+
| exp_Value        |
+------------------+
| 23.1406926327793 |
+------------------+

示例

假设我们创建了一个名为 CUSTOMERS 的表，如下所示：

create table CUSTOMERS(ID INT NOT NULL, 
NAME VARCHAR(20) NOT NULL, 
AGE INT NOT NULL, 
ADDRESS CHAR(25), 
SALARY DECIMAL(18, 2), 
PRIMARY KEY(ID));
Commands completed successfully.

让我们向其中插入一些值：

insert INTO CUSTOMERS VALUES(1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 2000.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(2, 'Khilan', 25, 'Delhi', 1500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(3, 'kaushik', 23, 'Kota', 2000.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(4, 'Chaitali', 25, 'Mumbai', 6500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(5, 'Hardik', 27, 'Bhopal', 8500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(6, 'Komal', 22, 'MP', 4500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(7, 'Muffy', 24, 'Indore', 10000.00);

以下查询计算所有客户年龄的指数值：

SELECT NAME, AGE, SALARY,
EXP(AGE) 
AS exp_salaryvalue
FROM CUSTOMERS

产生的结果如下：

+----------+-----+----------+------------------+
| NAME     | AGE | SALARY   | exp_agevalue     |
+----------+-----+----------+------------------+
| Ramesh   |  32 |  2000.00 | 78962960182680.7 |
| Khilan   |  25 |  1500.00 | 72004899337.3859 |
| kaushik  |  23 |  2000.00 | 9744803446.2489  |
| Chaitali |  25 |  6500.00 | 72004899337.3859 |
| Hardik   |  27 |  8500.00 | 532048240601.799 |
| Komal    |  22 |  4500.00 | 3584912846.13159 |
| Muffy    |  24 | 10000.00 | 26489122129.8435 |
+----------+-----+----------+------------------+