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MySQL函数研究总结-CONCAT、REPLACE、ROUND、FLOOR和CEILING、TRUNCATE、CASE WHEN等

 
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CONCAT、REPLACE、ROUND、FLOOR和CEILING、TRUNCATE、CASE WHEN等MYSQL函数研究总结如下,供学习参考:

------------------------------------------------------------

 

添加前、后缀 concat,字符串替换 replace

 

添加前缀

UPDATE `table` SET field_name = concat("前缀", field_name);

添加后缀

UPDATE `table` SET field_name = concat(field_name, "后缀");

批量替换

UPDATE `table` SET field_name = REPLACE(intro, "before_replace", "after_replace");

为了让各位更加清楚我们看几个例子

添加前缀

update `ecs_goods` set goods_name=concat('新中式',goods_name) where cat_id =4;

添加后缀

update `ecs_goods` set goods_name=concat(goods_name,'新中式') where cat_id =4;

删除

update `ecs_goods`set goods_name=right(goods_name,length(goods_name)-1) where cat_id =4;

 

其中ecs_goods为表名,cat_id为分类字段名,goods_name为产品字段名

 

 

mysql为字段值添加或者去除前缀、后缀

 

-------------------------------------------------------------

 

MYSQL中取整函数ROUND,FLOOR和CEILING的用法

标签: ceiling函数用法 round函数用法 floor函数用法 decimal函数用法 mysql函数用法分类: MYSQL数据库

一、ROUND()函数用法

    ROUND(X) -- 表示将值 X 四舍五入为整数,无小数位

    ROUND(X,D) -- 表示将值 X 四舍五入为小数点后 D 位的数值,D为小数点后小数位数。若要保留 X 值小数点左边的 D 位,可将 D 设为负值。

    该函数与FLOOR函数有所不同,在应用中需注意,另外,DECIMAL函数也有类似该函数四舍五入的功能。

1、ROUND示例:

SELECT ROUND('123.456')

-----------------------------

123

SELECT ROUND('123.654')

-----------------------------

124

SELECT ROUND('123.456',2)

-----------------------------

123.46

SELECT ROUND('123.654',2)

-----------------------------

123.65

 

2、DECIMAL示例:

SELECT CAST('123.456' AS DECIMAL)

----------------------------------

123

SELECT CAST('123.654' AS DECIMAL)

----------------------------------

124

SELECT CAST('123.456' AS DECIMAL(10,2))

-------------------------------------------

123.46

SELECT CAST('123.654' AS DECIMAL(10,2))

-------------------------------------------

123.65

 

二、FLOOR函数用法

    FLOOR(X)表示向下取整,只返回值X的整数部分,小数部分舍弃。

FLOOR示例:

SELECT FLOOR('123.456')

-----------------------------

123

SELECT FLOOR('123.654')

-----------------------------

123

 

三、CEILING函数用法

    CEILING(X) 表示向上取整,只返回值X的整数部分,小数部分舍弃。

CEILING示例:

SELECT CEILING('123.456')

-----------------------------

124

 

SELECT CEILING('123.654')

-----------------------------

124

 

==================================================================================

 

truncate(ifnull(abi.real_finance_rate,0),2) AS borrowRate,

 

MYSQL IFNULL(expr1,expr2)          

如果expr1不是NULL,IFNULL()返回expr1,否则它返回expr2。IFNULL()返回一个数字或字符串值,取决于它被使用的上下文环境。

 

 

TRUNCATE(X,D)

这个函数的返回值截断到D的小数位数的X。如果D是0,则在小数点被除去。如果D是否定的,那么D的值的整数部分的值将被截断。请看下面的例子:

 

mysql>SELECT TRUNCATE(7.536432,2);

+---------------------------------------------------------+

| TRUNCATE(7.536432,2)                                    |

+---------------------------------------------------------+

| 7.53                                                    |

+---------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec) 

 

  

 

            (

            CASE

            WHEN abi.global_status = 20

            THEN 17

            ELSE abi.global_status

            END

            ) orderstatus,

 

 

Case具有两种格式。简单Case函数和Case搜索函数。 

--简单Case函数 

CASE sex 

         WHEN '1' THEN '男' 

         WHEN '2' THEN '女' 

ELSE '其他' END 

--Case搜索函数 

CASE WHEN sex = '1' THEN '男' 

         WHEN sex = '2' THEN '女' 

ELSE '其他' END 

 

这两种方式,可以实现相同的功能。简单Case函数的写法相对比较简洁,但是和Case搜索函数相比,功能方面会有些限制,比如写判断式。 

还有一个需要注意的问题,Case函数只返回第一个符合条件的值,剩下的Case部分将会被自动忽略。 

 

--比如说,下面这段SQL,你永远无法得到“第二类”这个结果 

CASE WHEN col_1 IN ( 'a', 'b') THEN '第一类' 

         WHEN col_1 IN ('a')       THEN '第二类' 

ELSE'其他' END 

 

http://changbl.iteye.com/blog/2017808

=======================================

 

下面我们来看一下,使用Case函数都能做些什么事情。 

 

一,已知数据按照另外一种方式进行分组,分析。 

 

有如下数据:(为了看得更清楚,我并没有使用国家代码,而是直接用国家名作为Primary Key) 

国家(country) 人口(population) 

中国 600 

美国 100 

加拿大 100 

英国 200 

法国 300 

日本 250 

德国 200 

墨西哥 50 

印度 250 

 

根据这个国家人口数据,统计亚洲和北美洲的人口数量。应该得到下面这个结果。 

洲 人口 

亚洲 1100 

北美洲 250 

其他 700 

 

想要解决这个问题,你会怎么做?生成一个带有洲Code的View,是一个解决方法,但是这样很难动态的改变统计的方式。 

如果使用Case函数,SQL代码如下: 

SELECT  SUM(population), 

        CASE country 

                WHEN '中国'     THEN '亚洲' 

                WHEN '印度'     THEN '亚洲' 

                WHEN '日本'     THEN '亚洲' 

                WHEN '美国'     THEN '北美洲' 

                WHEN '加拿大'  THEN '北美洲' 

                WHEN '墨西哥'  THEN '北美洲' 

        ELSE '其他' END 

FROM    Table_A 

GROUP BY CASE country 

                WHEN '中国'     THEN '亚洲' 

                WHEN '印度'     THEN '亚洲' 

                WHEN '日本'     THEN '亚洲' 

                WHEN '美国'     THEN '北美洲' 

                WHEN '加拿大'  THEN '北美洲' 

                WHEN '墨西哥'  THEN '北美洲' 

        ELSE '其他' END; 

 

同样的,我们也可以用这个方法来判断工资的等级,并统计每一等级的人数。SQL代码如下; 

 

SELECT 

        CASE WHEN salary <= 500 THEN '1' 

             WHEN salary > 500 AND salary <= 600  THEN '2' 

             WHEN salary > 600 AND salary <= 800  THEN '3' 

             WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4' 

        ELSE NULL END salary_class, 

        COUNT(*) 

FROM    Table_A 

GROUP BY 

        CASE WHEN salary <= 500 THEN '1' 

             WHEN salary > 500 AND salary <= 600  THEN '2' 

             WHEN salary > 600 AND salary <= 800  THEN '3' 

             WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4' 

        ELSE NULL END; 

 

二,用一个SQL语句完成不同条件的分组。 

 

有如下数据 

国家(country) 性别(sex) 人口(population) 

中国 1 340 

中国 2 260 

美国 1 45 

美国 2 55 

加拿大 1 51 

加拿大 2 49 

英国 1 40 

英国 2 60 

 

按照国家和性别进行分组,得出结果如下 

国家 男 女 

中国 340 260 

美国 45 55 

加拿大 51 49 

英国 40 60 

 

普通情况下,用UNION也可以实现用一条语句进行查询。但是那样增加消耗(两个Select部分),而且SQL语句会比较长。 

下面是一个是用Case函数来完成这个功能的例子 

 

SELECT country, 

       SUM( CASE WHEN sex = '1' THEN 

                      population ELSE 0 END),  --男性人口 

       SUM( CASE WHEN sex = '2' THEN 

                      population ELSE 0 END)   --女性人口 

FROM  Table_A 

GROUP BY country; 

 

这样我们使用Select,完成对二维表的输出形式,充分显示了Case函数的强大。 

 

三,在Check中使用Case函数。 

 

在Check中使用Case函数在很多情况下都是非常不错的解决方法。可能有很多人根本就不用Check,那么我建议你在看过下面的例子之后也尝试一下在SQL中使用Check。 

下面我们来举个例子 

公司A,这个公司有个规定,女职员的工资必须高于1000块。如果用Check和Case来表现的话,如下所示 

CONSTRAINT check_salary CHECK 

           ( CASE WHEN sex = '2' 

                  THEN CASE WHEN salary > 1000 

                        THEN 1 ELSE 0 END 

                  ELSE 1 END = 1 ) 

 

如果单纯使用Check,如下所示 

 

CONSTRAINT check_salary CHECK 

           ( sex = '2' AND salary > 1000 ) 

 

女职员的条件倒是符合了,男职员就无法输入了

 

四,根据条件有选择的UPDATE。 

 

例,有如下更新条件 

工资5000以上的职员,工资减少10% 

工资在2000到4600之间的职员,工资增加15% 

很容易考虑的是选择执行两次UPDATE语句,如下所示 

 

--条件1 

UPDATE Personnel 

SET salary = salary * 0.9 

WHERE salary >= 5000; 

--条件2 

UPDATE Personnel 

SET salary = salary * 1.15 

WHERE salary >= 2000 AND salary < 4600; 

 

但是事情没有想象得那么简单,假设有个人工资5000块。首先,按照条件1,工资减少10%,变成工资4500。接下来运行第二个SQL时候,因为这个人的工资是4500在2000到4600的范围之内, 需增加15%,最后这个人的工资结果是5175,不但没有减少,反而增加了。如果要是反过来执行,那么工资4600的人相反会变成减少工资。暂且不管这个规章是多么荒诞,如果想要一个SQL 语句实现这个功能的话,我们需要用到Case函数。代码如下: 

 

UPDATE Personnel 

SET salary = CASE WHEN salary >= 5000 

             THEN salary * 0.9 

WHEN salary >= 2000 AND salary < 4600 

THEN salary * 1.15 

ELSE salary END; 

 

这里要注意一点,最后一行的ELSE salary是必需的,要是没有这行,不符合这两个条件的人的工资将会被写成NUll,那可就大事不妙了。在Case函数中Else部分的默认值是NULL,这点是需要注意的地方。 

这种方法还可以在很多地方使用,比如说变更主键这种累活。 

一般情况下,要想把两条数据的Primary key,a和b交换,需要经过临时存储,拷贝,读回数据的三个过程,要是使用Case函数的话,一切都变得简单多了。 

p_key col_1 col_2 

a 1 张三 

b 2 李四 

c 3 王五 

 

 

假设有如上数据,需要把主键a和b相互交换。用Case函数来实现的话,代码如下 

 

UPDATE SomeTable 

SET p_key = CASE WHEN p_key = 'a' 

THEN 'b' 

WHEN p_key = 'b' 

THEN 'a' 

ELSE p_key END 

WHERE p_key IN ('a', 'b'); 

 

同样的也可以交换两个Unique key。需要注意的是,如果有需要交换主键的情况发生,多半是当初对这个表的设计进行得不够到位,建议检查表的设计是否妥当。 

 

五,两个表数据是否一致的检查。 

 

Case函数不同于DECODE函数。在Case函数中,可以使用BETWEEN,LIKE,IS NULL,IN,EXISTS等等。比如说使用IN,EXISTS,可以进行子查询,从而 实现更多的功能。 

下面具个例子来说明,有两个表,tbl_A,tbl_B,两个表中都有keyCol列。现在我们对两个表进行比较,tbl_A中的keyCol列的数据如果在tbl_B的keyCol列的数据中可以找到, 返回结果'Matched',如果没有找到,返回结果'Unmatched'。 

要实现下面这个功能,可以使用下面两条语句 

 

--使用IN的时候 

SELECT keyCol, 

CASE WHEN keyCol IN ( SELECT keyCol FROM tbl_B ) 

THEN 'Matched' 

ELSE 'Unmatched' END Label 

FROM tbl_A; 

--使用EXISTS的时候 

SELECT keyCol, 

CASE WHEN EXISTS ( SELECT * FROM tbl_B 

WHERE tbl_A.keyCol = tbl_B.keyCol ) 

THEN 'Matched' 

ELSE 'Unmatched' END Label 

FROM tbl_A; 

 

使用IN和EXISTS的结果是相同的。也可以使用NOT IN和NOT EXISTS,但是这个时候要注意NULL的情况。 

 

六,在Case函数中使用合计函数 

 

假设有下面一个表 

学号(std_id) 课程ID(class_id) 课程名(class_name) 主修flag(main_class_flg) 

100 1 经济学 Y 

100 2 历史学 N 

200 2 历史学 N 

200 3 考古学 Y 

200 4 计算机 N 

300 4 计算机 N 

400 5 化学 N 

500 6 数学 N 

 

有的学生选择了同时修几门课程(100,200)也有的学生只选择了一门课程(300,400,500)。选修多门课程的学生,要选择一门课程作为主修,主修flag里面写入 Y。只选择一门课程的学生,主修flag为N(实际上要是写入Y的话,就没有下面的麻烦事了,为了举例子,还请多多包含)。 

现在我们要按照下面两个条件对这个表进行查询 

只选修一门课程的人,返回那门课程的ID 

选修多门课程的人,返回所选的主课程ID 

 

简单的想法就是,执行两条不同的SQL语句进行查询。 

条件1 

 

--条件1:只选择了一门课程的学生 

SELECT std_id, MAX(class_id) AS main_class 

FROM Studentclass 

GROUP BY std_id 

HAVING COUNT(*) = 1; 

 

执行结果1 

 

STD_ID   MAIN_class 

------   ---------- 

300      4 

400      5 

500      6 

 

条件2 

 

--条件2:选择多门课程的学生 

SELECT std_id, class_id AS main_class 

FROM Studentclass 

WHERE main_class_flg = 'Y' ; 

 

执行结果2 

 

STD_ID  MAIN_class 

------  ---------- 

100     1 

200     3 

 

如果使用Case函数,我们只要一条SQL语句就可以解决问题,具体如下所示 

 

SELECT  std_id, 

CASE WHEN COUNT(*) = 1  --只选择一门课程的学生的情况 

THEN MAX(class_id) 

ELSE MAX(CASE WHEN main_class_flg = 'Y' 

THEN class_id 

ELSE NULL END 

END AS main_class 

FROM Studentclass 

GROUP BY std_id; 

 

运行结果 

 

STD_ID   MAIN_class 

------   ---------- 

100      1 

200      3 

300      4 

400      5 

500      6 

 

通过在Case函数中嵌套Case函数,在合计函数中使用Case函数等方法,我们可以轻松的解决这个问题。使用Case函数给我们带来了更大的自由度。 

最后提醒一下使用Case函数的新手注意不要犯下面的错误 

 

CASE col_1 

WHEN 1        THEN 'Right' 

WHEN NULL  THEN 'Wrong' 

END 

 

在这个语句中When Null这一行总是返回unknown,所以永远不会出现Wrong的情况。因为这句可以替换成WHEN col_1 = NULL,这是一个错误的用法,这个时候我们应该选择用WHEN col_1 IS NULL。

 

==================================================================

Example:

 

<select id="getMyProductInfo" parameterType="java.lang.Long" resultType="com.zrj.hdb.service.facade.vo.HdbProductInfoVo">

  select borrow_min_fund as borrowMinFund, borrow_max_fund as borrowMaxFund, 

 

        CASE WHEN base_rate_unit=1 THEN  ROUND(base_rate*365,2) 

  WHEN base_rate_unit=2 THEN ROUND(base_rate*12,2) ELSE base_rate END AS baseRate, 

 

  limit_time as limitTime,is_online as isOnline,account_rate as accountRate,service_rate as serviceRate,

  service_rate_unit as serviceRateUnit,m_level as mlevel,ret_exp as retexp,safe_way as safeWay,

  ex_channel as exChannel

  from hdb_product_info where id = #{0}

  </select>

 

 

 

 

<select id="getMyFidListByStatusAndType" parameterType="java.util.Map" resultType="java.util.Map">

        SELECT

          mbi.id AS bid,

          abi.global_status AS globalStatus,

          mbi.borrow_title AS borrowTitle,

 

        truncate(ifnull(abi.real_finance_rate,0),2) AS borrowRate,

 

          mbi.borrow_rate_unit AS borrowRateUnit,

          abi.approved_period_unit AS approvedPeriodUnit,

          abi.approved_period AS approvedPeriod,

 

        floor(mbi.bid_enter_amount*100 / abi.web_bid_amount) AS bidProcess,

 

            (

            CASE

            WHEN abi.global_status = 20

            THEN 17

            ELSE abi.global_status

            END

            ) orderstatus,

 

           mbi.bid_enter_amount,

           mbi.borrow_amount,

           abi.web_bid_amount

        FROM

          member_bid_info AS mbi

          LEFT JOIN audit_bid_info AS abi ON abi.m_bid = mbi.id

          LEFT JOIN hdb_product_info hpi ON hpi.id = mbi.product_id

        <where>

          <if test="globalStatus != null and globalStatus != 0">

              AND abi.global_status = #{globalStatus}

          </if>

          <if test="bidType == 1">

              AND hpi.ex_channel = 1

              AND abi.global_status IN (

              16,

              18,

              19,

              20,

              29,

              22,

              23,

              24,

              32,

              33,

              34,

              35,

              36,

              37,

              38,

              39,

              40

              )

          </if>

          <if test="bidType == 2">

             AND (

              hpi.is_online in (2,5)

              AND hpi.ex_channel = '0'

              AND abi.global_status IN (

              16,

              18,

              19,

              20,

              22,

              23,

              24,

              32,

              34,

              37,

              38,

              39,

              29,

              33,

              35,

              36,

              40

              )

              AND mbi.id NOT IN (1116, 1117, 1118)

              )

          </if>

          <if test="bidType == 3">

              AND (

              mbi.is_sell_flag = 1

              OR mbi.product_id = - 1

              OR hpi.source = 7

              )

              AND abi.global_status IN (

              16,

              18,

              19,

              20,

              29,

              22,

              23,

              24,

              32,

              33,

              34,

              35,

              36,

              37,

              38,

              39,

              40

              )

          </if>

            <if test="bidType == 4">

                AND (

                hpi.is_online not in (2,5)

                AND hpi.ex_channel = '0'

                AND abi.global_status IN (

                16,

                18,

                19,

                20,

                22,

                23,

                24,

                32,

                34,

                37,

                38,

                39,

                29,

                33,

                35,

                36,

                40

                )

                AND mbi.id NOT IN (1116, 1117, 1118)

                )

            </if>

        </where>

        GROUP BY mbi.id

        ORDER BY orderstatus ASC,

        abi.confirm_date DESC,

        mbi.id DESC

        limit #{start}, #{pageSize}

    </select>

 

UPDATE t_xd_real_borrower_info SET cust_number = REPLACE(cust_number, "CU", "RB");

commit;

 

 

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    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-剑客冲刺.zip

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    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-火影.zip

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    两极式单相光伏并网系统的Boost电路与桥式逆变仿真及优化方法

    内容概要:本文详细介绍了两极式单相光伏并网系统的组成及其仿真优化方法。前级采用Boost电路结合扰动观察法(P&O)进行最大功率点跟踪(MPPT),将光伏板输出电压提升至并网所需水平;后级利用全桥逆变加L型滤波以及电压外环电流内环控制,确保并网电流与电网电压同频同相,实现高效稳定的并网传输。文中还提供了具体的仿真技巧,如开关频率设置、L滤波参数计算和并网瞬间软启动等,最终实现了98.2%的系统效率和低于0.39%的总谐波失真率(THD)。 适合人群:从事光伏并网系统研究、设计和开发的技术人员,特别是对Boost电路、MPPT算法、逆变技术和双环控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解两极式单相光伏并网系统的工作原理和技术细节的研究人员和工程师。目标是在实际项目中应用这些理论和技术,提高光伏并网系统的效率和稳定性。 其他说明:文中提供的仿真技巧和伪代码有助于读者更好地理解和实现相关算法,在实践中不断优化系统性能。同时,注意电网电压跌落时快速切换到孤岛模式的需求,确保系统的安全性和可靠性。

    昭通乡镇边界,矢量边界,shp格式

    矢量边界,行政区域边界,精确到乡镇街道,可直接导入arcgis使用

    嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-嵌入式c面试.zip

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    嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-I2C总线.zip

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    岩土工程中随机裂隙网络注浆模型及其应用:不同压力下注浆效果的研究

    内容概要:本文详细介绍了三种注浆模型——随机裂隙网络注浆模型、基于两相达西定律的注浆模型、基于层流和水平集的注浆扩散模型。首先,随机裂隙网络注浆模型基于地质学原理,模拟裂隙网络发育的实际地质情况,在不同注浆压力下进行注浆作业,以增强地基稳定性和提高承载能力。其次,基于两相达西定律的注浆模型利用数学公式模拟裂隙网络中的流体输送过程,适用于裂隙网络地质条件下的注浆效果分析。最后,基于层流和水平集的注浆扩散模型通过引入层流特性和水平集方法,更准确地模拟注浆过程中的扩散过程。文中还讨论了不同注浆压力对注浆效果的影响,并提出了优化建议。 适合人群:从事岩土工程、地基加固等相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①帮助工程师选择合适的注浆模型和注浆压力;②为实际工程项目提供理论支持和技术指导;③提升地基加固的效果和效率。 其他说明:文章强调了在实际应用中需要结合地质条件、裂隙网络特点等因素进行综合分析,以达到最佳注浆效果。同时,鼓励不断创新注浆工艺和方法,以满足日益增长的地基加固需求。

    COMSOL Multiphysics 5.5与6.0版本Ar棒板粗通道流注放电仿真的电子特性分析

    内容概要:本文详细比较了COMSOL Multiphysics软件5.5和6.0版本在模拟Ar棒板粗通道流注放电现象方面的异同。重点探讨了不同版本在处理电子密度、电子温度、电场强度以及三维视图等方面的优缺点。文中不仅介绍了各版本特有的操作方式和技术特点,还提供了具体的代码实例来展示如何进行精确的仿真设置。此外,文章还讨论了网格划分、三维数据提取和电场强度后处理等方面的技术难点及其解决方案。 适合人群:从事等离子体物理研究的专业人士,尤其是熟悉COMSOL Multiphysics软件并希望深入了解其最新特性的研究人员。 使用场景及目标:帮助用户选择合适的COMSOL版本进行高效、精确的等离子体仿真研究,特别是在处理复杂的Ar棒板粗通道流注放电现象时提供指导。 其他说明:文章强调了在实际应用中,选择COMSOL版本不仅要考虑便捷性和视觉效果,还需兼顾仿真精度和可控性。

    嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-C and C++ normal interview_8.doc.zip

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    通信系统中波形优化与捷变频、PRT抗干扰技术及ISRJ联合优化的应用研究

    内容概要:本文详细介绍了在现代通信系统中,抗干扰技术的重要性和具体应用方法。首先阐述了抗干扰技术的背景及其重要性,随后分别讨论了捷变频技术和波形优化技术的具体机制和优势。捷变频技术能快速改变工作频率,防止被干扰源锁定;波形优化技术则通过改进信号波形来提升抗干扰性能。接着,文章探讨了两种技术相结合的协同效应,最后重点介绍了发射信号及接收滤波器联合优化的抗干扰策略(ISRJ),这是一种综合性优化手段,旨在最大化抗干扰效果并提高通信质量。 适合人群:从事通信工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是关注抗干扰技术的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要提升通信系统稳定性和可靠性的场合,如军事通信、卫星通信等领域。目标是帮助技术人员理解和掌握先进的抗干扰技术,应用于实际项目中。 其他说明:文中提到的技术不仅限于理论层面,还涉及具体的实施细节和应用场景,有助于读者深入理解并应用于实践中。

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