mysql 常用命令之函數(shù)
Jun 07, 2016 pm 03:33 PM函數(shù)如下: left,right 字符串截取 from_unixtime 式化unix時間戳 concat 字符串連接函數(shù) max 取某列最大 min 取某列最小 sum 計算某列的和 count 統(tǒng)計條數(shù) md5 返回md5加密碼的串 format 式化數(shù)字為xx,xxx,xxx.xxxx式 比如1,1000.123 length 計算某個字符串
函數(shù)如下:
left,right? 字符串截取
from_unixtime? 格式化unix時間戳
concat? 字符串連接函數(shù)
max? 取某列最大值
min 取某列最小值?
sum 計算某列的和
count 統(tǒng)計條數(shù)
md5 返回md5加密碼的串
format 格式化數(shù)字為xx,xxx,xxx.xxxx格式 比如1,1000.123
length?? 計算某個字符串長度
distinct? 去重復
replace? 替換字符串
in 指定查詢某個值的記錄
like? 模糊查詢
is null??? 查詢某個條件為空(null),注:null不等于""
is not null?? 查詢某個條件不為為空(null)
MATCH ... AGAINST ...???? mysql的全文索引查詢
mysql left,right函數(shù)
left和right是一對截取字符串前幾位可后幾位的函數(shù),left是從左向右開始計算,right相反是從右向左計算
例:
select left(name,10) as name from user; 顯示用戶名的前10位
select right(name,10) as name from user; 顯示用戶名的后10位
select * from user where left(datetime,10)="2011-12-02"??? 取出2011-12-02日注冊的用戶
select * from user where left(datetime,7)="2011-12"??? 取出2011-12月注冊的用戶
left,right不僅僅可以用于截取字符串,還可以用在where條件上。特別是用在查詢條件上他的作用非常大。
mysql? from_unixtime函數(shù)
from_unixtime函數(shù)用來對unix時間戳進行格式化,格式化成我們易讀的日期時間格式。
例:
select from_unixtime(time, "%Y-%m-%d %H:%i:%s" ) as datetime from table; 把time字段格式化成易讀的日期時間顯示(time為unix時間戳)
select *? from table where left(from_unixtime(time, "%Y-%m-%d" ))='2011-12-02' 取出2011-12-02日的記錄
mysql concat 函數(shù)
concat函數(shù) 可以用來把某二個字符連接在一起查詢或顯示,也可以把字段和字符串進行連接。
例:
select concat(year,"-",month,"-",day) as datetime from table; 把表中year,month,day字段連接起來顯示
select concat("My name is:",name) as name from table; 把字符串和字段連接起來顯示
update software set icon=concat("http://iteye.com",icon); 把數(shù)據(jù)庫中icon批量更新并在原有的icon前增加域名 iteye.com
mysql max,min函數(shù)
顧名思義max函數(shù)用于查詢某個字段中的最大值
例:
select max(age) from user; 返回最大的年齡
select min(age) from user; 返回最小的年齡
?
mysql sum函數(shù)
sum函數(shù) 可對某個字符(int型)進行求和
例:
select sum(money) from user 計算出所有人的金錢總數(shù)
select sum(money),area from user group by area 計算出各地區(qū)人員的金錢總數(shù)
mysql count函數(shù)
統(tǒng)計聚合函數(shù),可對sql查詢的結果進行統(tǒng)計
例:
select count(*) as total from user 計算出總會員 iteye.com
mysql md5函數(shù)
同php中的md5一樣,對某個字符串進行加密
例:
select md5(password) as password from user 把明碼的密碼進行md5加密顯示
insert into user(name,password) values("abc",md5("abc")); 寫入user表把密碼進行md5加密后存儲
?
mysql format函數(shù)
用于格式化數(shù)字為xx,xxx.xxx格式的數(shù)字
例:
select format(downloads) as download from software; 把下載量格式化為xx,xxx格式如:12,000
select format(money,2) as money from user; 把用戶金錢格式化為xx,xxx.xx格式,參數(shù)2為精確的小數(shù)點位數(shù)如:12,000.05
mysql length函數(shù)
計算某個字段值的長度
例:
select length(name) as length from user; 顯示出用戶名的長度
select * from table where length(aa) > 10 ; 查詢某字段長度大于10的記錄 php程序員站
mysql distinct函數(shù)
對某個字段去重復,(在某些時候group by也可以做到)
例:
select distinct(area) from user; 對地區(qū)進行去重復
select area,count(*) from user group by area; 對地區(qū)進行聚合并統(tǒng)計出數(shù)量
?
mysql replace函數(shù)
查找某個字符串并進行替換
例:
select replace(icon,"www.iteye.com","img.iteye.com") from software; 把icon中的www.iteye.com替換成替換成img.iteye.com顯示
update software set icon=replace(icon,"www.iteye.com","img.iteye.com") ; 把數(shù)據(jù)庫中icon的域名批量進行查找替換?www.iteye.com
mysql in函數(shù)
可批量指定幾個值作為查詢條件
例:
select * from user where user_id in(1,2,3,4,5,100,200,333)
select * from user where user_name in("a","b","d")
mysql like函數(shù)
可對某個字段進行模糊查詢,"%"號用于匹配任意字符
例:
select * from user where name like "%王%"; 查詢所有用戶名中帶"王"字符的用戶
select * from user where name like "%王";? 查詢所有用戶名第一個字符為"王"字的用戶
?
mysql is null函數(shù)
匹配某個字符為null值的記錄,注:null不代表空符串""
例:
select * from user where a is null ; 查詢a字段為null的用戶
select a.* from user as a left join add_user as b on a.user_id=b.user_id where b.user_id is null; 連表查詢附加表add_user中沒有附加用戶信息數(shù)據(jù)的用戶
mysql is not null函數(shù)
和is null用法一樣,匹配某個字符不為空的記錄
?
mysql MATCH ... AGAINST 全文匹配函數(shù)
mysql的全文匹配函數(shù),要使用此函數(shù)查詢的字符必須增加了全文索引,另外mysql不支持中文全文索引,所以國人在開發(fā)中估計很少用到此函數(shù)。
match中包含要進行全文匹配的字段,多個字段用","號分割 against為匹配的字符串
例:
select * from software where match(title,body) against("php"); 全文匹配title和body字段中包含"php"的記錄
select * from software where match(title) against("php mysql"); 全文匹配title字段中包含"php mysql"的記錄。
文章來自:http://chenhaibo0806999.iteye.com/blog/1447824
好像我沒有找到將String 強制轉(zhuǎn)換成int 的,如果需要這樣的操作,那就只能用:該字段+0 ,如此便可OK了。

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

Mengapa saya memerlukan penyulitan SSL/TLS MySQL Connection? Kerana sambungan yang tidak disulitkan boleh menyebabkan data sensitif dipintas, membolehkan SSL/TLS dapat menghalang serangan manusia-dalam-pertengahan dan memenuhi keperluan pematuhan; 2. Bagaimana untuk mengkonfigurasi SSL/TLS untuk MySQL? Anda perlu menjana sijil dan kunci peribadi, mengubah suai fail konfigurasi untuk menentukan laluan SSL-CA, SSL-CERT dan SSL dan memulakan semula perkhidmatan; 3. Bagaimana untuk memaksa SSL apabila pelanggan menghubungkan? Dilaksanakan dengan menyatakan keperluan atau keperluan yang diperlukan semasa membuat pengguna; 4. Butiran yang mudah diabaikan dalam konfigurasi SSL termasuk kebenaran laluan sijil, isu tamat sijil, dan keperluan konfigurasi pelanggan.

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

1. PHP terutamanya menjalankan pengumpulan data, komunikasi API, pemprosesan peraturan perniagaan, pengoptimuman cache dan paparan cadangan dalam sistem cadangan kandungan AI, dan bukan secara langsung melaksanakan latihan model kompleks; 2. Sistem ini mengumpul tingkah laku pengguna dan data kandungan melalui PHP, memanggil perkhidmatan AI back-end (seperti model Python) untuk mendapatkan hasil cadangan, dan menggunakan Redis Cache untuk meningkatkan prestasi; 3. Algoritma cadangan asas seperti penapisan kolaboratif atau persamaan kandungan boleh melaksanakan logik ringan dalam PHP, tetapi pengkomputeran besar-besaran masih bergantung kepada perkhidmatan AI profesional; 4. Pengoptimuman perlu memberi perhatian kepada masa nyata, permulaan sejuk, kepelbagaian dan maklum balas yang ditutup gelung, dan cabaran termasuk prestasi konkurensi tinggi, kestabilan kemas kini model, pematuhan data dan tafsiran cadangan. PHP perlu bekerjasama untuk membina maklumat yang stabil, pangkalan data dan front-end.
