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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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    在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

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    内容概要:本文介绍了FibroScan PRO这款专门用于肝脏纤维化程度评估的医疗器械。强调了其仅能被认证过的专员使用,所得到的数据需要专业医生综合考虑病人的实际身体状况进行精准解释。文中列举了若干组测量示例以及相关单位,例如压力数值(kPa)、声衰减参数(dB/m),还特别指出VCTE探针的正确性和精确度依靠定期校正。此外,详细阐述了病人的姿势调整以及测试部位选取的原则,在不同层厚的情况下对皮肤组织进行检查。并提供了一份详细的检查报告模板,涵盖了操作者的身份确认、受检人基本信息、时间戳以及其他一些量化评价指标,例如IQR(四分位距),这有助于更好地理解和应用FibroScan的检测结果。 适合人群:面向医院、诊所等相关医疗保健机构的工作人员,包括但不限于操作员和技术支持团队成员。同时也可以为想要了解这一先进诊断工具的研究人员或医学学生提供重要参考资料。 使用场景及目标:旨在指导医疗机构如何标准化地完成FibroScan设备的实际临床应用过程;确保所有测量数据均能在符合质量控制的前提下产生,并提高医疗服务的质量和效率;并且帮助医师做出更加科学合理的健康决策,最终服务于病患的利益最大化。

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