SQL中的函数介绍
大多数SQL实现支持以下类型
- 文本函数:用于处理文本字符串(如删除或填充值,转换值为大写或小写)。
- 数值函数:用于在数值数据上进行算术操作(如返回绝对值,进行代数运算)。
- 日期和时间函数:用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分(如返回两个日期之差,检查日期有效性)。
- 格式化函数:用于生成美观好懂的输出内容(如用语言形式表达日期,用货币符号和千分位表示金额)。
- 系统函数:返回DBMS正使用的特殊信息(如返回用户登录信息)。
1. 文本处理函数
下面是一个例子,这次使用的是 UPPER()
函数:
的函数:
SELECT vend_name, UPPER(vend_name) AS vend_name_upcase
FROM Vendors
ORDER BY vend_name;
解析:输出结果是返回的 vend_name
列的值,所有字母都被转换为大写。
提示:SQL函数不区分大小写,因此 upper()
, UPPER()
, Upper()
都可以,substr()
, SUBSTR()
, SubStr()
也都可以。可以随个人喜好选择,但请保持风格一致,以提高代码的可读性。
常用的文本处理函数:
2. 日期和时间处理函数
日期和时间值通常以特殊格式存储在表中,每种DBMS(数据库管理系统)都有自己的存储方式。日期和时间函数常用于读取、统计和处理这些值,因此在SQL中非常重要,但不同的DBMS提供的日期和时间函数可能有所不同。
举个例子,假设 Orders
表中包含订单日期,我们想要检索某一年的所有订单,只需要提取年份部分即可。
SQL Server 示例:
SELECT order_num
FROM Orders
WHERE DATEPART(yy, order_date) = 2020;
解析:使用 DATEPART()
函数返回日期的某一部分,此例中返回年份部分。
PostgreSQL 示例:
SELECT order_num
FROM Orders
WHERE DATE_PART('year', order_date) = 2020;
Oracle 示例:
SELECT order_num
FROM Orders
WHERE EXTRACT(year FROM order_date) = 2020;
分析:在这个例子中,EXTRACT()
函数用来提取日期的成分,year
表示提取的部分。
另一种方法是使用 BETWEEN
操作符:
SELECT order_num
FROM Orders
WHERE order_date BETWEEN to_date('2020-01-01', 'yyyy-mm-dd') AND to_date('2020-12-31', 'yyyy-mm-dd');
解析:在Oracle中,to_date()
函数将字符串转换为日期,BETWEEN
操作符用于检索指定日期范围内的所有订单。
不同的DBMS可能提供不同的日期处理函数,例如:
-
DB2, MySQL, MariaDB:使用
YEAR()
函数从日期中提取年份。SELECT order_num FROM Orders WHERE YEAR(order_date) = 2020;
SQLite:使用
strftime('%Y', order_date)
来提取年份。 -
SELECT order_num FROM Orders WHERE strftime('%Y', order_date) = '2020';
小结:日期和时间函数通常用来处理日期和时间值的各种操作,但不同的DBMS提供的函数不尽相同。对于具体的DBMS,请参阅相关文档了解其支持的日期和时间函数。
3. 数值处理函数
数值处理函数专门用于处理数值数据,主要用于代数、三角或几何运算。虽然这些函数不像文本或日期处理函数那样频繁使用,但它们在数值计算中非常重要。
值得注意的是,数值处理函数在各大DBMS中是最一致和统一的。
下面是一个ABS函数的示例:
SELECT employee_id, salary, ABS(salary) AS absolute_salary
FROM employees;
解析:
ABS(salary) AS absolute_salary
: 计算salary
列的绝对值,并将结果命名为absolute_salary
。
在这个查询中,对于salary
列的负值,ABS()
函数将返回其正数;对于正值,则返回相同的数值。
常用的数值处理函数:
总结:
SQL中的函数可以帮助我们更高效地处理不同类型的数据,如文本、数值和日期等。虽然不同的DBMS提供的函数实现可能有所不同,但这些函数对于数据处理和查询优化至关重要。在使用这些函数时,确保对各个DBMS的支持和差异有所了解,以提高SQL查询的准确性和效率。
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