方法一 SELECT DATE_FORMAT(FROM_DAYS(TO_DAYS(NOW())-TO_DAYS(birthday)), '%Y')+0 AS age 方法一缺陷,就是当日期为未来日期时结果为0,而不是负数:这里使用了5个函数和两个运算符. 方法二 SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%Y') - DATE_FORMAT(birthday, '%Y') - (DATE_FORMAT(NOW(), '00-%m-%d') < DATE_FORMAT(birthday

如题,根据出生日期查找计算出年龄,网上找了一大堆,数据库可以用,但是集成到mybatis它不答应了,报错.具体是大于号,小于号的问题.要我解决那个错误吗?不存在的.换一种方式就好了.而且sql语句一大挂,相当复杂,于是找到了下面的语句轻松搞定. TIMESTAMPDIFF(YEAR,us.etryTime,CURDATE())AS 'etryTime'注:us.etryTime为链表查询的入职日期,'etryTime'为别名 工作年龄

python 3 mysql 单表查询 1.准备表 company.employee 员工id id int 姓名 emp_name varchar 性别 sex enum 年龄 age int 入职日期 hire_date date 岗位 post varchar 职位描述 post_comment varchar 薪水 salary double 办公室 office int 部门编号 depart_id int #创建表 create table employee( id int not

Mysql 单表查询-排序-分页-group by初识 对于select 来说, 分组聚合(((group by; aggregation), 排序 (order by** ), 分页查询 (limit), 等这些操作, 都是结合 where 过滤(算术表达式, 逻辑表达式, 判空, 范围过滤, 模糊查询), 来进一步对数据集为所欲为地操作哦, group by 也是我工作中每天都必用的, 因为我每天要拆分数据嘛, 先按一或多个字段 group by, 然后, 再对每组的抑或多个字段进行聚合(s

Mysql 单表查询where初识 准备数据 -- 创建测试库 -- drop database if exists student_db; create database student_db charset=utf8; use student_db; -- 创建测试表-学生表 create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default "",

数据类型介绍 整型 tinyint, # 占1字节,有符号:-128~127,无符号位:0~255 smallint, # 占2字节,有符号:-32768~32767,无符号位:0~65535 mediumint,# 占3字节,有符号:-8388608~8388607,无符位:0~16777215 int, # 占4字节,有符号:-2147483648~2147483647,无符号位:0~4284967295 bigint,# 占8字节 bool 等价于tinyint(1) 布尔型 浮点型 fl

前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage E

在日常的web应用开发过程中,一般会涉及到数据库方面的操作,其中查询又是占绝大部分的.我们不仅要会写查询,最好能系统的学习下与查询相关的知识点,这篇随笔我们就来一起看看MySQL查询知识相关的树是什么样的. MySQL查询知识树: 一.查询的方式 二.查询的原理 三.查询的应用场景 四.查询的效率比较 五.查询的优化 一.查询的方式 MySQL的查询可以分为交叉连接.内连接.外连接.自然连接.   下述对于连接查询的学习,会用到以下两张表: create table t_commodity_ty

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后

MySQL多表查询之外键.表连接.子查询.索引 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员

总体流程 客户端发送一条查询给服务器: 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 将结果返回给客户端. MySQL客户端/服务器通信协议 1.MySQL客户端和服务器之间的通信协议是“半双工”:在任何一个时刻,要么由服务器向客户端发送数据,要么由客户端向服务器发送数据.这也就意味着没法进行流量控制. 在任何时刻,只有

Reference:  https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html 前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分

MySQL的逻辑查询语句的执行顺序 阅读目录 一 SELECT语句关键字的定义顺序 二 SELECT语句关键字的执行顺序 三 准备表和数据 四 准备SQL逻辑查询测试语句 五 执行顺序分析 一 SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <wh

一.前言 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识. 二.MySQL架构总览 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解. 从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage Engin

MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用 MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用(本章迭代更新) update:2019年2月20日 15:21:19(本章迭代更新) 一.数据库之间的区别 MySQL MySQL概述 关系型数据库.无论数据还是索引都存放在硬盘中.到要使用的时候才交换到内存中.能够处理远超过内存总量的数据. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的 SQL 语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断

python 3 mysql sql逻辑查询语句执行顺序 一 .SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition> GROUP BY <group_by_list> HAVING <havin

python3 mysql 多表查询 一.准备表 创建二张表: company.employee company.department #建表 create table department( id int, name varchar(20) ); create table employee( id int primary key auto_increment, name varchar(20), sex enum('male','female') not null default 'male'

在前边的博客<何时.怎样开启 MySql 日志?>中,我们了解到了怎样启用 MySql 的慢查询日志. 今天我们来看一下怎样去读懂这些慢查询日志.在跟踪慢查询日志之前.首先你得保证最少发生过一次慢查询.假设你没有能够自己制造一个:root@server# mysql -e 'SELECT SLEEP(8);上述操作所做的事情仅仅有一个:"睡"(啥也不做)八秒.这个长度应该足以被记录在你的慢查询日志里了(我通常推荐针对长于 2 或 3 秒的查询进行慢查询记录).首先,我们看看

准语法结构:编写DQL时一定要严格按照此语法的顺序来实现!/* SELECT [ALL | DISTINCT] ALL表示查询出所有的内容 DISTINCT 去重 {* | 表名.* | 表名.字段名[ AS 别名][,...]} 指定查询出的字段的 FROM 表名[AS 别名][,表1... AS 别名] [INNER | [LEFT | RIGHT] [OUTER] JOIN 另一张表名 [AS 别名] ON 关联条件] [WHERE 条件] [GROUP BY 分组字段[,...]] [H

mysql中分页查询有两种方式, 一种是使用COUNT(*)的方式,具体代码如下 1 2 3 SELECT COUNT(*) FROM foo WHERE b = 1;   SELECT a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100,10; 1    另外一种是使用SQL_CALC_FOUND_ROWS 1 2 SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10; SELECT FOUND_ROWS(

准语法结构:编写DQL时一定要严格按照此语法的顺序来实现!/* SELECT [ALL | DISTINCT] ALL表示查询出所有的内容 DISTINCT 去重 {* | 表名.* | 表名.字段名[ AS 别名][,...]} 指定查询出的字段的 FROM 表名[AS 别名][,表1... AS 别名] [INNER | [LEFT | RIGHT] [OUTER] JOIN 另一张表名 [AS 别名] ON 关联条件] [WHERE 条件] [GROUP BY 分组字段[,...]] [H