福特在美國大幅增加混動車銷售認證經銷商

福特C-MAX Energi插電式將於2013年初開始交貨上市,福特汽車公司將對美國的經銷商加以強化,不但要有足夠的混動系統配套設備,還要通過認證才能銷售福特旗下的混動車型。

目前通過福特認證的經銷商在美國約有100多家,福特期望在未來能提升3倍以上的總銷售量。在此計畫中,該公司要求美國50個州中共計900家經銷商,通過混合動力車型及純電動車型的認證作業。目前,已經有200多家的經銷商同意跟進,預計未來會達到350家專業混合動力汽車銷售認證的規模。

這項計畫旨在迅速提升福特旗下混合動力車型的銷售速度,面對2013年初即將開始銷售的Fusion Hybrid、Fusion Energi、C-MAX Energi和純電動福克斯(Focus),節能車型如何迅速銷售到美國各地是福特公司的首要考慮。因此,經銷商的硬體和軟體設施都需要跟上福特的腳步,以具備專業素質的銷售人員和完善的設備來顯著提升銷售業績。

在該項計畫中,福特汽車公司要求通過認證的經銷商至少安裝兩個充電樁,應對Energi及福克斯純電動版的充電需求;銷售人員能為客戶說明技術問題並熟悉安裝流程,還要參加80%以上的電動汽車技術課程與銷售顧問專業訓練。福特汽車展廳的銷售經理、服務經理及服務顧問等員工也必須擁有純電動車的培訓認證。  

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日產CEO戈恩稱放棄2012年電動汽車銷量目標

日產公司CEO 卡洛斯.戈恩最終表示他們的Leaf(聆風)無法達到2012年預期的銷售目標,這也預示著整個電動汽車行業的艱難。

儘管數月來日產的汽車銷量都不盡人意,但日產公司還是堅定地拒絕承認他們無法在2012年實現成倍增長,完成20000輛的目標。而日產在2011年的銷量也只是10000輛。

10月,Leaf的銷量也達到了本年度最高點,共銷售1579輛,與去年相比同比增長86%。今年,日產旗下的Leaf共銷售6791輛,同比下降15.6%。2011年日產共銷售純電動汽車Leaf 9679輛。

四月,日產的一位高管口誤稱日產不太可能在2012年實現純電動汽車Leaf的成倍增長。

戈恩以前就預計到2020年全球銷售的汽車中電動汽車將占10%。

2010年11月,戈恩在華盛頓向記者透露,到2013年底他們將會銷售500000輛電動汽車。在上個月雷諾-日產聯盟許諾:到2016年售出150萬輛電動汽車。

戈恩比其他任何車企高管都看好電動汽車。3月,他在紐約國際車展上表示:“公司在2012年將會實現Leaf的成倍增長,達到20000輛。我們一點也不擔心,我相信我們能圓滿完成這個目標。”

公司的很多高管內部花了數月來討論如何正式放棄這個銷售目標,儘管戈恩已在四月官方表示他們能實現在這目標。

就在最近的10月,日產的產品規劃執行副總裁帕爾默表示他們不會放棄實現電動汽車成倍增長的目標,但是銷量還是無法達到預期。

帕爾默稱公司還是出現了些失誤,比如如何將Leaf投入市場,任命新副總來監察Leaf的全球銷量。近年來,日產和其合作夥伴法國汽車製造商雷諾已投入56億美元在電動汽車方面。

一些在亞利桑那的車主表示十分擔憂,他們擔心Leaf難耐高溫。

日產向美國能源部貸款14億美元,以建立電池廠,改善Leaf在士麥那和田納西州的工廠。週五,日產已邀請很多媒體出席電池廠的盛大開幕式,但卻又突然取消了這個開幕式。

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通用將實施新的電動車計畫 今年銷售目標定5萬輛

通用汽車無疑是走在汽車電動化革命的最前沿,尤其是雪佛蘭Volt的銷量遠高其競爭品牌。如今,通用汽車公司開始實施新的計畫,並希望該計畫能夠幫助它重奪綠色汽車領導的地位。

通用汽車全球產品開發高級副總裁瑪麗-博拉(Mary Barra)表示,汽車電動化技術將集中於三個主要的領域:輕型電氣化,其中包括電子助手系統(eAssist system)、擴大汽車一陣容,比如Volt;以及電池電動車,如熱切期盼的雪佛蘭Spark EV。

通用今年旨在將以電氣化為特色的汽車銷量目標定在超過5萬輛。其中大部分的汽車都配有電子助手系統,通用今年到目前為止共售出了2.6萬輛配有這種技術的汽車。截止到10月底,通用於美國市場上共售出了19309輛雪佛蘭Volt。

瑪麗-博拉表示,將電氣化技術集中於這些區域並不意味著通用會放棄生產混合動力型汽車。通用預計混合動力型汽車將集中滿足一些特殊消費人群的需求:比如帶有雙模式混合動力系統的輕卡。

通用雪佛蘭Spark EV將于洛杉磯車展上正式與人們見面。該款汽車配備的542納米核心電動引擎可以讓汽車在不到8秒的時間裡加速至每小時60英里。

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博世和戴姆勒-賓士未來將深化電動車領域合作

博世和戴姆勒公司在未來將深化在電動發動機研發領域的合作。到今年年底時新車型將於希爾德斯海姆的博世工廠中投入全線生產。

全球第一大汽車技術供應商博世集團和戴姆勒公司繼續合作研發電動發動機。二者的合資企業EM-動力集團坐落於坐落在中德小城希爾德斯海姆,它將拓展其業務領域,生產混合動力發動機,集團高層Arwed Niestroj和Axel Humpert對漢諾威彙報說。該卡特爾集團也已經證實了這一說法,並表示在今年年底之前會在博世位於希爾德斯海姆的工廠生產新車型。

由此,合作商將之前設定的“2020年賣出一百萬輛”的銷售目標翻倍。目前為止EM-動力集團僅為純電動汽車生產製造發動機,但其生產量不太可觀。因此該集團的中期目標為生產電動力和燃油發動機組成的混合發動機,這種混動汽車可以短程應用純電力驅動。目前EM-動力公司將為戴姆勒旗下品牌賓士、smart,還有保時捷和標誌雪鐵龍的更多車型裝備混動發動機。

戴姆勒公司和博世公司在去年決定在電動汽車領域進行合作。為了分散混合發動機的巨大研發費用,這個行業中的企業必須進行多種合作。德國政府計畫到2020年時達到一百萬輛電動汽車行駛在路上的目標。

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數學-高精度

1.Integer Inquiry

題目鏈接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1047

解法:一道求大數之和,我們利用java里的BigInteger就可以輕鬆的解決,不過需要注意下格式的問題,每輸出一個就要空一行,最後一個不用

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;
public class Main {
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        int t;
        while(in.hasNext())
        {
            t=in.nextInt();
            while(t-->0)
            {
                BigInteger b=new BigInteger("0");
                while(in.hasNextBigInteger())
                {
                    BigInteger c=new BigInteger("0");
                    c=in.nextBigInteger();
                    if(!c.equals(BigInteger.ZERO))
                    {
                        b=b.add(c);
                    }
                    else
                    {
                        System.out.println(b);
                        if(t!=0)
                            System.out.println();
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

 

2.Exponentiation

 題目:https://vjudge.net/problem/POJ-1001/origin

解法:這道是一個浮點數的次冪求解,通過java里的BigDecimal的pow方法,即可完成對應的求解。

對於輸出有特殊要求,小數點后捨去無意義的0,用到stripTrailingZeros()方法去除所有尾部的0,然後再用toPlainString()將BigDecimal轉化為String

之後,在比對轉化的字符串的第一個字符是否為“0”,如果為0,則去掉它只保留小數點之後的數,利用substring(1),截取字符串

代碼:

import java.math.BigDecimal;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        while(in.hasNext())
        {
            BigDecimal a=in.nextBigDecimal();
            int k=in.nextInt();
            a=a.pow(k);
            String str=a.stripTrailingZeros().toPlainString();
            if(str.charAt(0)=='0')
                System.out.println(str.substring(1));
            else
                System.out.println(str);
        }
    }
}

 

3.How many Fibs?

題目:https://vjudge.net/problem/POJ-2413/origin

思路:這是一道求在一定的範圍內,包含的斐波那契數的個數。由於範圍是10的100次方,因此我們設置大整數數組的長度為10000,足以包括。

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    static BigInteger a[]=new BigInteger[10000];
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        for(int i=0;i<10000;i++)
            a[i]=BigInteger.ZERO;
        a[0]=BigInteger.valueOf(1);
        a[1]=BigInteger.valueOf(2);
        for(int i=2;i<10000;i++)
            a[i]=a[i].add(a[i-1].add(a[i-2]));
        BigInteger b,c;
        while(true)
        {
            b=in.nextBigInteger();
            c=in.nextBigInteger();
            if(b.equals(BigInteger.ZERO)&&c.equals(BigInteger.ZERO))
                break;
            int res=0;
            for(int i=0;i<10000;i++)
            {
                if((a[i].compareTo(b)==1||a[i].compareTo(b)==0)&&(a[i].compareTo(c)==-1||a[i].compareTo(c)==0))
                    res++;
                if(a[i].compareTo(c)==1)
                    break;
            }
            System.out.println(res);
        }
    }
}

 

4.Segment

 題目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5666

解法:這是一道求在一個三角形區域內的整數點的個數,不包含在線上的點。通過遞推分析,找規律後知道,個數為:(q-1)*(q-2)/2%p

由於q很大,所以我們需要用到大整數來進行求解。

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;

public class Main{
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        int T=in.nextInt();
        while(T-->0)
        {
            BigInteger q=in.nextBigInteger();
            BigInteger p=in.nextBigInteger();
            BigInteger f=q.subtract(BigInteger.valueOf(2));
            BigInteger res=q.subtract(BigInteger.ONE).multiply(f).divide(BigInteger.valueOf(2));
            res=res.mod(p);
            System.out.println(res);
        }
    }
}

 

5.Problem B

題目:https://vjudge.net/problem/HDU-5686/origin

解法:這應該是百度的某道題,模擬幾組數據后發現竟然是一個斐波那契數列,因此就很簡單了,N<=200的因此普通的longlong滿足不了,我們需要使用BigInteger

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        BigInteger a[]=new BigInteger[10000];
        for(int i=0;i<10000;i++)
            a[i]=BigInteger.ZERO;
        a[0]=BigInteger.valueOf(1);
        a[1]=BigInteger.valueOf(1);
        for(int i=2;i<10000;i++)
            a[i]=a[i].add(a[i-1].add(a[i-2]));
        while(in.hasNext())
        {
            int k=in.nextInt();
            if(k>=1&&k<=200)
                System.out.println(a[k]);
        }
    }
}

 

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2020年年中總結

一、前言

  今年或許是因為疫情的原因吧,感覺時間過的嗖嗖的特別快,不知不覺間2020年已經過去了二分之一,如果把一整年的時間比作我們手機的電量的話,意味着只剩下百分之五十了,不知大家是否心理會有恐慌,在自己手機電量只剩百分之五十的時候,大家是否會找電源來進行充電呢?至少我會,不知大家是否還記得年初定下的目標,是否完成了年度任務的百分之五十?
  六月初的時候,我還在考慮是否要寫一個年中總結,來對我近半年的工作做一個總結,工作中發生的一件事情,讓我覺得還是應該寫這個一篇文章,在每年歲末年初的時候,我都會牽頭來整理我們下一年的年度計劃,然後把年度計劃分解到每個月,在制定月計劃的時候,結合年度計劃及當前實際情況,制定當月的月度計劃,每月統計所有人員月度工作完成情況,以此作為年底考核的一個指標,考核的目的是為了更好的完成工作,既然是為了完成年度目標,那麼在每月初、每季度初大家在制定計劃的時候,就需要看看計劃是否合理、是否合適必要、任務的輕重緩急安排的是否合適,在每月月末、每季度末的時候,對大家完成情況進行統計,對於延期的要了解原因,是工作是安排的不合理,還是其他主管原因造成的,如果延期,應該採取什麼補救措施等,是否要修訂年度工作計劃或者採取措施,在接下來的工作中進行補救;而不是放任不管,到年底統計大家年度工作完成情況,直接進行考核。這個也是我為什麼要寫一下年中總結的原因。

二、2020年上半年總結

  下面我將從工作、學習、生活三個方面對自己上半年做一個總結,我把2020年的年度目標分別歸類到學習與生活中,2020年目標詳見文章2019年總結與2020年展望,首先來說一下工作吧,如果沒有今年的疫情,按照年初的安排,上半年應該是大量的外出調研及廠商交流,4月低5月初就會啟動今年第一批信息化項目建設,由於疫情原因,6月底第一批信息化項目才會啟動進行建設;在接下來的半年中會有兩批信息化項目啟動建設;項目建設壓力還是挺重的;工作中的另外一部分就是自己的日常工作安排,這部分工作比去年有所進步,但是還有較大的進步空間,主要的問題就是工作的先後順序、輕重緩急安排的不合理,對自己的工作應該有側重點,而不是全部平均用力,另外一個就是工作中總結寫的比較少,這部分在下半年需要重點關注了,同時接下來我也會單獨寫一篇文章,對自己上邊工作的心得體會做一個總結,對上半年事務性工作部分進行梳理;其次來說說學習,截止目前,讀書六本,分別是阮一峰的《前方的路》、《來世界的倖存者》、《中台戰略》、《數據中台》、《麥肯錫教我的邏輯思維》、《團隊管理》,整理讀書筆記2篇,分別是前方的路、未來時間的倖存者;按照年度制定的計劃,平均每月最少寫兩篇文章,截止目前,共寫了八篇,還差四篇;項目管理師證書由於疫情原因,上半年的考試取消了,合併到下半年,11月7日、11月8日舉行考試,這個從下半年8月開始準備,一次性考過,不給自己找任何不努力的接口,鯤鵬認證開發工程師由於自己對未來職業的規劃調整,暫時不在考取,軟件開發平台的重構,由於上半年工作安排的太滿及對未來職業的規劃,接下來不在會當做一個主要工作來進行升級,有一個需要改進的地方,就是對手機的依賴太嚴重,短視頻、短新聞佔據了自己大量學習與獨立思考的時間,這個應該就是我們這個年代所面臨的誘惑吧,最後來說一下生活,上半年購買了自己人生的第一輛車,雖說不是豪車,但是是通過自己的努力奮鬥得來的,還是挺欣慰的,周末的時候可以帶着家人到郊區轉轉,確實給生活帶來了諸多便利,年初定計劃的時候說要帶自己的家人出去旅遊1~2次,由於疫情原因,看來要泡湯了,不過可以改為近郊自駕游,在疫情緩解之後再考慮旅遊的地方吧;另外一個受影響比較大的就是自己喜愛的游泳了,不得不暫停,但減肥計劃,依舊不變,今年減肥目標不變,減肥至少15斤,減肥是最考驗一個人自律,我一定會通過減肥,證明自己是一個自律能力強的人,證明自己我可以。

三、結語

  到現在為止,我越來越認為優秀是一種習慣,這也就解釋了為什麼好多優秀的人在這一行業可以做到很好,換到其他行業同樣也可以做的很好,一個人之所以優秀,是因為他有良好的行為習慣、生活習慣,其中包括對時間的安排、解決問題的思路及方法、對待新事物的態度、思考問題的方式方法及相應的學習方法論;同時我也越來越相信性格決定命運,一個人的性格在很大程度上決定了在面對某一件事情的時候會採取的行動,我們在這個社會上都不是孤立存在的,我們一定會與這個社會產生交互,只要產生交互,別人就會依據你的性格、個性、習慣來給你做畫像,做人設,不可避免的會影響到我們未來的發展;
  我們的現狀是過去努力的結果,如果我們對自己的現狀不太滿意,那或許是因為過去你不夠努力或者方向不對吧,要想儘快達到令自己滿意的狀態,應該馬上從力所能級的事情開始做起,就如同我寫的這篇總結一樣,是對我過去半年工作的復盤、反思及總結,我相信人生沒有徒勞的努力,總有一天他會間接或者直接地助你一臂之力。

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一文讀懂:梯度消失(爆炸)及其解決方法

梯度消失問題和梯度爆炸問題,總的來說可以稱為梯度不穩定問題

【要背住的知識】:用ReLU代替Sigmoid,用BN層,用殘差結構解決梯度消失問題。梯度爆炸問題的話,可以用正則化來限制。sigmoid的導數是【0,0.25】.

出現原因

兩者出現原因都是因為鏈式法則。當模型的層數過多的時候,計算梯度的時候就會出現非常多的乘積項。用下面這個例子來理解:

這是每層只有1個神經元的例子,每個神經元的激活函數都是sigmoid,然後我們想要更新b1這個參數。
按照大家都公認的符號來表示:

  • \(w_1\*x_1 + b_1 = z_1\)這就是z的含義;
  • \(\sigma(z_1)=a_1\),這是a的含義。

可以得到這個偏導數:
\(\frac{\partial C}{\partial b_1} = \frac{\partial z_1}{\partial b_1}\frac{\partial a_1}{\partial z_1} \frac{\partial z_2}{\partial a_2}\frac{\partial a_2}{\partial z_2} \frac{\partial z_2}{\partial a_3}\frac{\partial a_3}{\partial z_3} \frac{\partial z_3}{\partial a_4}\frac{\partial a_4}{\partial z_4} \frac{\partial C}{\partial a_4}\)

然後化簡:
\(\frac{\partial C}{\partial b_1}=\sigma'(z_1)w_2\sigma'(z_2)w_3\sigma'(z_3)w_4\sigma'(z_4)\frac{\partial C}{\partial a_4}\)

關鍵在於這個\(\sigma'(z_1)\),sigmoid函數的導數,是在0~0.25這個區間的,這意味着,當網絡層數越深,那麼對於前面幾層的梯度,就會非常的小。下圖是sigmoid函數的導數的函數圖:

因此經常會有這樣的現象:

圖中,分別表示4層隱含層的梯度變化幅度。可以看到,最淺的那個隱含層,梯度更新的速度,是非常小的。【圖中縱軸是指數變化的】。

那麼梯度爆炸也很好理解,就是\(w_j\sigma'(z_j)>1\),這樣就爆炸了。
【注意:如果激活函數是sigmoid,那麼其導數最大也就0.25,而\(w_j\)一般不會大於4的,所以sigmoid函數而言,一般都是梯度消失問題】

【總結】:

  1. 梯度消失和梯度爆炸是指前面幾層的梯度,因為鏈式法則不斷乘小於(大於)1的數,導致梯度非常小(大)的現象;
  2. sigmoid導數最大0.25,一般都是梯度消失問題。

解決方案

更換激活函數

最常見的方案就是更改激活函數,現在神經網絡中,除了最後二分類問題的最後一層會用sigmoid之外,每一層的激活函數一般都是用ReLU。

【ReLU】:如果激活函數的導數是1,那麼就沒有梯度爆炸問題了。

【好處】:可以發現,relu函數的導數在正數部分,是等於1的,因此就可以避免梯度消失的問題。
【不好】:但是負數部分的導數等於0,這樣意味着,只要在鏈式法則中某一個\(z_j\)小於0,那麼這個神經元的梯度就是0,不會更新。

【leakyReLU】:在ReLU的負數部分,增加了一定的斜率:

解決了ReLU中會有死神經元的問題。

【elu】:跟LeakyReLU一樣是為了解決死神經元問題,但是增加的斜率不是固定的:

但是相比leakrelu,計算量更大。

batchnorm層

這個是非常給力的成功,在圖像處理中必用的層了。BN層提出來的本質就是為了解決反向傳播中的梯度問題

在神經網絡中,有這樣的一個問題:Internal Covariate Shift
假設第一層的輸入數據經過第一層的處理之後,得到第二層的輸入數據。這時候,第二層的輸入數據相對第一層的數據分佈,就會發生改變,所以這一個batch,第二層的參數更新是為了擬合第二層的輸入數據的那個分佈。然而到了下一個batch,因為第一層的參數也改變了,所以第二層的輸入數據的分佈相比上一個batch,又不太一樣了。然後第二層的參數更新方向也會發生改變。層數越多,這樣的問題就越明顯。

但是為了保證每一層的分佈不變的話,那麼如果把每一層輸出的數據都歸一化0均值,1方差不就好了?但是這樣就會完全學習不到輸入數據的特徵了。不管什麼數據都是服從標準正太分佈,想想也會覺得有點奇怪。所以BN就是增加了兩個自適應參數,可以通過訓練學習的那種參數。這樣吧每一層的數據都歸一化到\(\beta\)均值,\(\gamma\)標準差的正態分佈上。

【將輸入分佈變成正態分佈,是一種去除數據絕對差異,擴大相對差異的一種行為,所以BN層用在分類上效果的好的。對於Image-to-Image這種任務,數據的絕對差異也是非常重要的,所以BN層可能起不到相應的效果。】

殘差結構

殘差結構,簡單的理解,就是讓深層網絡通過走捷徑,讓網絡不那麼深層。這樣梯度消失的問題就緩解了。

正則化

之前提到的梯度爆炸問題,一般都是因為\(w_j\)過大造成的,那麼用L2正則化就可以解決問題。

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12.DRF-節流

Django rest framework源碼分析(3)—-節流

添加節流

自定義節流的方法

  • 限制60s內只能訪問3次

(1)API文件夾下面新建throttle.py,代碼如下:

# utils/throttle.py

from rest_framework.throttling import BaseThrottle
import time
VISIT_RECORD = {}   #保存訪問記錄

class VisitThrottle(BaseThrottle):
    '''60s內只能訪問3次'''
    def __init__(self):
        self.history = None   #初始化訪問記錄

    def allow_request(self,request,view):
        #獲取用戶ip (get_ident)
        remote_addr = self.get_ident(request)
        ctime = time.time()
        #如果當前IP不在訪問記錄裏面,就添加到記錄
        if remote_addr not in VISIT_RECORD:
            VISIT_RECORD[remote_addr] = [ctime,]     #鍵值對的形式保存
            return True    #True表示可以訪問
        #獲取當前ip的歷史訪問記錄
        history = VISIT_RECORD.get(remote_addr)
        #初始化訪問記錄
        self.history = history

        #如果有歷史訪問記錄,並且最早一次的訪問記錄離當前時間超過60s,就刪除最早的那個訪問記錄,
        #只要為True,就一直循環刪除最早的一次訪問記錄
        while history and history[-1] < ctime - 60:
            history.pop()
        #如果訪問記錄不超過三次,就把當前的訪問記錄插到第一個位置(pop刪除最後一個)
        if len(history) < 3:
            history.insert(0,ctime)
            return True

    def wait(self):
        '''還需要等多久才能訪問'''
        ctime = time.time()
        return 60 - (ctime - self.history[-1])

(2)settings中全局配置節流

#全局
REST_FRAMEWORK = {
    #節流
    "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES":['API.utils.throttle.VisitThrottle'],
}

(3)現在訪問auth看看結果:

  • 60s內訪問次數超過三次,會限制訪問
  • 提示剩餘多少時間可以訪問

接着訪問

節流源碼分析

(1)dispatch

def dispatch(self, request, *args, **kwargs):
    """
    `.dispatch()` is pretty much the same as Django's regular dispatch,
    but with extra hooks for startup, finalize, and exception handling.
    """
    self.args = args
    self.kwargs = kwargs
    #對原始request進行加工,豐富了一些功能
    #Request(
    #     request,
    #     parsers=self.get_parsers(),
    #     authenticators=self.get_authenticators(),
    #     negotiator=self.get_content_negotiator(),
    #     parser_context=parser_context
    # )
    #request(原始request,[BasicAuthentications對象,])
    #獲取原生request,request._request
    #獲取認證類的對象,request.authticators
    #1.封裝request
    request = self.initialize_request(request, *args, **kwargs)
    self.request = request
    self.headers = self.default_response_headers  # deprecate?

    try:
        #2.認證
        self.initial(request, *args, **kwargs)

        # Get the appropriate handler method
        if request.method.lower() in self.http_method_names:
            handler = getattr(self, request.method.lower(),
                                  self.http_method_not_allowed)
        else:
            handler = self.http_method_not_allowed

        response = handler(request, *args, **kwargs)

    except Exception as exc:
        response = self.handle_exception(exc)

    self.response = self.finalize_response(request, response, *args, **kwargs)
    return self.response

(2)initial

def initial(self, request, *args, **kwargs):
    """
    Runs anything that needs to occur prior to calling the method handler.
    """
    self.format_kwarg = self.get_format_suffix(**kwargs)

    # Perform content negotiation and store the accepted info on the request
    neg = self.perform_content_negotiation(request)
    request.accepted_renderer, request.accepted_media_type = neg

    # Determine the API version, if versioning is in use.
    version, scheme = self.determine_version(request, *args, **kwargs)
    request.version, request.versioning_scheme = version, scheme

    # Ensure that the incoming request is permitted
    #4.實現認證
    self.perform_authentication(request)
    #5.權限判斷
    self.check_permissions(request)
    #6.控制訪問頻率
    self.check_throttles(request)

(3)check_throttles

裏面有個allow_request

def check_throttles(self, request):
    """
    Check if request should be throttled.
    Raises an appropriate exception if the request is throttled.
    """
    for throttle in self.get_throttles():
        if not throttle.allow_request(request, self):
            self.throttled(request, throttle.wait())

(4)get_throttles

def get_throttles(self):
    """
    Instantiates and returns the list of throttles that this view uses.
    """
    return [throttle() for throttle in self.throttle_classes]

(5)thtottle_classes

內置節流類

上面是寫的自定義節流,drf內置了很多節流的類,用起來比較方便。

(1)BaseThrottle

  • 自己要寫allow_request和wait方法
  • get_ident就是獲取ip
class BaseThrottle(object):
    """
    Rate throttling of requests.
    """

    def allow_request(self, request, view):
        """
        Return `True` if the request should be allowed, `False` otherwise.
        """
        raise NotImplementedError('.allow_request() must be overridden')

    def get_ident(self, request):
        """
        Identify the machine making the request by parsing HTTP_X_FORWARDED_FOR
        if present and number of proxies is > 0. If not use all of
        HTTP_X_FORWARDED_FOR if it is available, if not use REMOTE_ADDR.
        """
        xff = request.META.get('HTTP_X_FORWARDED_FOR')
        remote_addr = request.META.get('REMOTE_ADDR')
        num_proxies = api_settings.NUM_PROXIES

        if num_proxies is not None:
            if num_proxies == 0 or xff is None:
                return remote_addr
            addrs = xff.split(',')
            client_addr = addrs[-min(num_proxies, len(addrs))]
            return client_addr.strip()

        return ''.join(xff.split()) if xff else remote_addr

    def wait(self):
        """
        Optionally, return a recommended number of seconds to wait before
        the next request.
        """
        return None

(2)SimpleRateThrottle

class SimpleRateThrottle(BaseThrottle):
    """
    A simple cache implementation, that only requires `.get_cache_key()`
    to be overridden.

    The rate (requests / seconds) is set by a `rate` attribute on the View
    class.  The attribute is a string of the form 'number_of_requests/period'.

    Period should be one of: ('s', 'sec', 'm', 'min', 'h', 'hour', 'd', 'day')

    Previous request information used for throttling is stored in the cache.
    """
    cache = default_cache
    timer = time.time
    cache_format = 'throttle_%(scope)s_%(ident)s'
    scope = None   #這個值自定義,寫什麼都可以
    THROTTLE_RATES = api_settings.DEFAULT_THROTTLE_RATES

    def __init__(self):
        if not getattr(self, 'rate', None):
            self.rate = self.get_rate()
        self.num_requests, self.duration = self.parse_rate(self.rate)

    def get_cache_key(self, request, view):
        """
        Should return a unique cache-key which can be used for throttling.
        Must be overridden.

        May return `None` if the request should not be throttled.
        """
        raise NotImplementedError('.get_cache_key() must be overridden')

    def get_rate(self):
        """
        Determine the string representation of the allowed request rate.
        """
        if not getattr(self, 'scope', None):
            msg = ("You must set either `.scope` or `.rate` for '%s' throttle" %
                   self.__class__.__name__)
            raise ImproperlyConfigured(msg)

        try:
            return self.THROTTLE_RATES[self.scope]
        except KeyError:
            msg = "No default throttle rate set for '%s' scope" % self.scope
            raise ImproperlyConfigured(msg)

    def parse_rate(self, rate):
        """
        Given the request rate string, return a two tuple of:
        <allowed number of requests>, <period of time in seconds>
        """
        if rate is None:
            return (None, None)
        num, period = rate.split('/')
        num_requests = int(num)
        duration = {'s': 1, 'm': 60, 'h': 3600, 'd': 86400}[period[0]]
        return (num_requests, duration)

    def allow_request(self, request, view):
        """
        Implement the check to see if the request should be throttled.

        On success calls `throttle_success`.
        On failure calls `throttle_failure`.
        """
        if self.rate is None:
            return True

        self.key = self.get_cache_key(request, view)
        if self.key is None:
            return True

        self.history = self.cache.get(self.key, [])
        self.now = self.timer()

        # Drop any requests from the history which have now passed the
        # throttle duration
        while self.history and self.history[-1] <= self.now - self.duration:
            self.history.pop()
        if len(self.history) >= self.num_requests:
            return self.throttle_failure()
        return self.throttle_success()

    def throttle_success(self):
        """
        Inserts the current request's timestamp along with the key
        into the cache.
        """
        self.history.insert(0, self.now)
        self.cache.set(self.key, self.history, self.duration)
        return True

    def throttle_failure(self):
        """
        Called when a request to the API has failed due to throttling.
        """
        return False

    def wait(self):
        """
        Returns the recommended next request time in seconds.
        """
        if self.history:
            remaining_duration = self.duration - (self.now - self.history[-1])
        else:
            remaining_duration = self.duration

        available_requests = self.num_requests - len(self.history) + 1
        if available_requests <= 0:
            return None

        return remaining_duration / float(available_requests)

我們可以通過繼承SimpleRateThrottle類,來實現節流,會更加的簡單,因為SimpleRateThrottle裏面都幫我們寫好了

(1)throttle.py

from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle

class VisitThrottle(SimpleRateThrottle):
    '''匿名用戶60s只能訪問三次(根據ip)'''
    scope = 'NBA'   #這裏面的值,自己隨便定義,settings裏面根據這個值配置Rate

    def get_cache_key(self, request, view):
        #通過ip限制節流
        return self.get_ident(request)

class UserThrottle(SimpleRateThrottle):
    '''登錄用戶60s可以訪問10次'''
    scope = 'NBAUser'    #這裏面的值,自己隨便定義,settings裏面根據這個值配置Rate

    def get_cache_key(self, request, view):
        return request.user.username

(2)settings.py

#全局
REST_FRAMEWORK = {
    #節流
    "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES":['API.utils.throttle.UserThrottle'],   #全局配置,登錄用戶節流限制(10/m)
    "DEFAULT_THROTTLE_RATES":{
        'NBA':'3/m',         #沒登錄用戶3/m,NBA就是scope定義的值
        'NBAUser':'10/m',    #登錄用戶10/m,NBAUser就是scope定義的值
    }
}

(3)views.py

局部配置方法

class AuthView(APIView):
    .
    .    
    .
    # 默認的節流是登錄用戶(10/m),AuthView不需要登錄,這裏用匿名用戶的節流(3/m)
    throttle_classes = [VisitThrottle,]   .    .
# views.py
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from django.http import JsonResponse
from rest_framework.views import APIView
from API import models
from rest_framework.request import Request
from rest_framework import exceptions
from rest_framework.authentication import BaseAuthentication
from API.utils.permission import SVIPPremission,MyPremission
from API.utils.throttle import  VisitThrottle

ORDER_DICT = {
    1:{
        'name':'apple',
        'price':15
    },
    2:{
        'name':'dog',
        'price':100
    }
}

def md5(user):
    import hashlib
    import time
    #當前時間,相當於生成一個隨機的字符串
    ctime = str(time.time())
    m = hashlib.md5(bytes(user,encoding='utf-8'))
    m.update(bytes(ctime,encoding='utf-8'))
    return m.hexdigest()


class AuthView(APIView):
    '''用於用戶登錄驗證'''

    authentication_classes = []      #裏面為空,代表不需要認證
    permission_classes = []          #不裏面為空,代表不需要權限
    # 默認的節流是登錄用戶(10/m),AuthView不需要登錄,這裏用匿名用戶的節流(3/m)
    throttle_classes = [VisitThrottle,]

    def post(self,request,*args,**kwargs):
        ret = {'code':1000,'msg':None}
        try:
            user = request._request.POST.get('username')
            pwd = request._request.POST.get('password')
            obj = models.UserInfo.objects.filter(username=user,password=pwd).first()
            if not obj:
                ret['code'] = 1001
                ret['msg'] = '用戶名或密碼錯誤'
            #為用戶創建token
            token = md5(user)
            #存在就更新,不存在就創建
            models.UserToken.objects.update_or_create(user=obj,defaults={'token':token})
            ret['token'] = token
        except Exception as e:
            ret['code'] = 1002
            ret['msg'] = '請求異常'
        return JsonResponse(ret)


class OrderView(APIView):
    '''
    訂單相關業務(只有SVIP用戶才能看)
    '''

    def get(self,request,*args,**kwargs):
        self.dispatch
        #request.user
        #request.auth
        ret = {'code':1000,'msg':None,'data':None}
        try:
            ret['data'] = ORDER_DICT
        except Exception as e:
            pass
        return JsonResponse(ret)


class UserInfoView(APIView):
    '''
       訂單相關業務(普通用戶和VIP用戶可以看)
       '''
    permission_classes = [MyPremission,]    #不用全局的權限配置的話,這裏就要寫自己的局部權限
    def get(self,request,*args,**kwargs):

        print(request.user)
        return HttpResponse('用戶信息')

說明:

  • API.utils.throttle.UserThrottle 這個是全局配置(根據ip限制,10/m)
  • DEFAULT_THROTTLE_RATES —>>>設置訪問頻率的
  • throttle_classes = [VisitThrottle,] —>>>局部配置(不適用settings裏面默認的全局配置)

總結

基本使用

  • 創建類,繼承BaseThrottle, 實現:allow_request ,wait
  • 創建類,繼承SimpleRateThrottle, 實現: get_cache_key, scope=’NBA’ (配置文件中的key)

全局

   #節流
    "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES":['API.utils.throttle.UserThrottle'],   #全局配置,登錄用戶節流限制(10/m)
    "DEFAULT_THROTTLE_RATES":{
        'NBA':'3/m',         #沒登錄用戶3/m,NBA就是scope定義的值
        'NBAUser':'10/m',    #登錄用戶10/m,NBAUser就是scope定義的值
    }
}

局部

throttle_classes = [VisitThrottle,]

所有代碼

認證、權限和節流

# MyProject/urls.py

from django.contrib import admin
from django.urls import path
from API.views import AuthView,OrderView,UserInfoView

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('api/v1/auth/',AuthView.as_view()),
    path('api/v1/order/',OrderView.as_view()),
    path('api/v1/info/',UserInfoView.as_view()),
]
#全局 settings.py
REST_FRAMEWORK = {
    #認證
    "DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES":['API.utils.auth.Authentication',],
    #權限
    "DEFAULT_PERMISSION_CLASSES":['API.utils.permission.SVIPPermission'],
    #節流
    "DEFAULT_THROTTLE_CLASSES":['API.utils.throttle.UserThrottle'],   #全局配置,登錄用戶節流限制(10/m)
    "DEFAULT_THROTTLE_RATES":{
        'NBA':'3/m',         #沒登錄用戶3/m,NBA就是scope定義的值
        'NBAUser':'10/m',    #登錄用戶10/m,NBAUser就是scope定義的值
    }
}
# API/models.py


from django.db import models

class UserInfo(models.Model):
    USER_TYPE = (
        (1,'普通用戶'),
        (2,'VIP'),
        (3,'SVIP')
    )

    user_type = models.IntegerField(choices=USER_TYPE)
    username = models.CharField(max_length=32)
    password = models.CharField(max_length=64)

class UserToken(models.Model):
    user = models.OneToOneField(UserInfo,on_delete=models.CASCADE)
    token = models.CharField(max_length=64)
# API/views.py

from django.shortcuts import render,HttpResponse
from django.http import JsonResponse
from rest_framework.views import APIView
from API import models
from rest_framework.request import Request
from rest_framework import exceptions
from rest_framework.authentication import BaseAuthentication
from API.utils.permission import SVIPPermission,MyPermission
from API.utils.throttle import  VisitThrottle

ORDER_DICT = {
    1:{
        'name':'apple',
        'price':15
    },
    2:{
        'name':'dog',
        'price':100
    }
}

def md5(user):
    import hashlib
    import time
    #當前時間,相當於生成一個隨機的字符串
    ctime = str(time.time())
    m = hashlib.md5(bytes(user,encoding='utf-8'))
    m.update(bytes(ctime,encoding='utf-8'))
    return m.hexdigest()


class AuthView(APIView):
    '''用於用戶登錄驗證'''

    authentication_classes = []      #裏面為空,代表不需要認證
    permission_classes = []          #不裏面為空,代表不需要權限
    # 默認的節流是登錄用戶(10/m),AuthView不需要登錄,這裏用匿名用戶的節流(3/m)
    throttle_classes = [VisitThrottle,]

    def post(self,request,*args,**kwargs):
        ret = {'code':1000,'msg':None}
        try:
            user = request._request.POST.get('username')
            pwd = request._request.POST.get('password')
            obj = models.UserInfo.objects.filter(username=user,password=pwd).first()
            if not obj:
                ret['code'] = 1001
                ret['msg'] = '用戶名或密碼錯誤'
            #為用戶創建token
            token = md5(user)
            #存在就更新,不存在就創建
            models.UserToken.objects.update_or_create(user=obj,defaults={'token':token})
            ret['token'] = token
        except Exception as e:
            ret['code'] = 1002
            ret['msg'] = '請求異常'
        return JsonResponse(ret)


class OrderView(APIView):
    '''
    訂單相關業務(只有SVIP用戶才能看)
    '''

    def get(self,request,*args,**kwargs):
        self.dispatch
        #request.user
        #request.auth
        ret = {'code':1000,'msg':None,'data':None}
        try:
            ret['data'] = ORDER_DICT
        except Exception as e:
            pass
        return JsonResponse(ret)


class UserInfoView(APIView):
    '''
       訂單相關業務(普通用戶和VIP用戶可以看)
       '''
    permission_classes = [MyPermission,]    #不用全局的權限配置的話,這裏就要寫自己的局部權限
    def get(self,request,*args,**kwargs):

        print(request.user)
        return HttpResponse('用戶信息')
# API/utils/auth/py

from rest_framework import exceptions
from API import models
from rest_framework.authentication import BaseAuthentication


class Authentication(BaseAuthentication):
    '''用於用戶登錄驗證'''
    def authenticate(self,request):
        token = request._request.GET.get('token')
        token_obj = models.UserToken.objects.filter(token=token).first()
        if not token_obj:
            raise exceptions.AuthenticationFailed('用戶認證失敗')
        #在rest framework內部會將這兩個字段賦值給request,以供後續操作使用
        return (token_obj.user,token_obj)

    def authenticate_header(self, request):
        pass
# utils/permission.py

from rest_framework.permissions import BasePermission

class SVIPPermission(BasePermission):
    message = "必須是SVIP才能訪問"
    def has_permission(self,request,view):
        if request.user.user_type != 3:
            return False
        return True


class MyPermission(BasePermission):
    def has_permission(self,request,view):
        if request.user.user_type == 3:
            return False
        return True
# utils/throttle.py
#
# from rest_framework.throttling import BaseThrottle
# import time
# VISIT_RECORD = {}   #保存訪問記錄
#
# class VisitThrottle(BaseThrottle):
#     '''60s內只能訪問3次'''
#     def __init__(self):
#         self.history = None   #初始化訪問記錄
#
#     def allow_request(self,request,view):
#         #獲取用戶ip (get_ident)
#         remote_addr = self.get_ident(request)
#         ctime = time.time()
#         #如果當前IP不在訪問記錄裏面,就添加到記錄
#         if remote_addr not in VISIT_RECORD:
#             VISIT_RECORD[remote_addr] = [ctime,]     #鍵值對的形式保存
#             return True    #True表示可以訪問
#         #獲取當前ip的歷史訪問記錄
#         history = VISIT_RECORD.get(remote_addr)
#         #初始化訪問記錄
#         self.history = history
#
#         #如果有歷史訪問記錄,並且最早一次的訪問記錄離當前時間超過60s,就刪除最早的那個訪問記錄,
#         #只要為True,就一直循環刪除最早的一次訪問記錄
#         while history and history[-1] < ctime - 60:
#             history.pop()
#         #如果訪問記錄不超過三次,就把當前的訪問記錄插到第一個位置(pop刪除最後一個)
#         if len(history) < 3:
#             history.insert(0,ctime)
#             return True
#
#     def wait(self):
#         '''還需要等多久才能訪問'''
#         ctime = time.time()
#         return 60 - (ctime - self.history[-1])

from rest_framework.throttling import SimpleRateThrottle

class VisitThrottle(SimpleRateThrottle):
    '''匿名用戶60s只能訪問三次(根據ip)'''
    scope = 'NBA'   #這裏面的值,自己隨便定義,settings裏面根據這個值配置Rate

    def get_cache_key(self, request, view):
        #通過ip限制節流
        return self.get_ident(request)

class UserThrottle(SimpleRateThrottle):
    '''登錄用戶60s可以訪問10次'''
    scope = 'NBAUser'    #這裏面的值,自己隨便定義,settings裏面根據這個值配置Rate

    def get_cache_key(self, request, view):
        return request.user.username

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138 張圖帶你 MySQL 入門

SQL 基礎使用

MySQL 是一種關係型數據庫,說到關係,那麼就離不開表與表之間的關係,而最能體現這種關係的其實就是我們接下來需要介紹的主角 SQL,SQL 的全稱是 Structure Query Language ,結構化的查詢語言,它是一種針對錶關聯關係所設計的一門語言,也就是說,學好 MySQL,SQL 是基礎和重中之重。SQL 不只是 MySQL 中特有的一門語言,大多數關係型數據庫都支持這門語言。

下面我們就來一起學習一下這門非常重要的語言。

查詢語言分類

在了解 SQL 之前我們需要知道下面這幾個概念

  • 數據定義語言: 簡稱DDL (Data Definition Language),用來定義數據庫對象:數據庫、表、列等;
  • 數據操作語言: 簡稱DML (Data Manipulation Language),用來對數據庫中表的記錄進行更新。關鍵字: insert、update、delete等
  • 數據控制語言: 簡稱DCL(Data Control Language),用來定義數據庫訪問權限和安全級別,創建用戶等。關鍵字: grant等
  • 數據查詢語言: 簡稱DQL(Data Query Language),用來查詢數據庫中表的記錄,關鍵字: select from where等

DDL 語句

創建數據庫

下面就開始我們的 SQL 語句學習之旅,首先你需要啟動 MySQL 服務,我這裡是 mac 電腦,所以我直接可以啟動

然後我們使用命令行的方式連接數據庫,打開 iterm,輸入下面

MacBook:~ mr.l$ mysql -uroot -p

就可以連接到數據庫了

在上面命令中,mysql 代表客戶端命令,- u 表示後面需要連接的用戶,-p 表示需要輸入此用戶的密碼。在你輸入用戶名和密碼后,如果成功登陸,會显示一個歡迎界面(如上圖 )和 mysql> 提示符。

歡迎界面主要描述了這些東西

  • 每一行的結束符,這裏用 ; 或者 \g 來表示每一行的結束
  • Your MySQL connection id is 4,這個記錄了 MySQL 服務到目前為止的連接數,每個新鏈接都會自動增加 1 ,上面显示的連接次數是 4 ,說明我們只連接了四次
  • 然後下面是 MySQL 的版本,我們使用的是 5.7
  • 通過 help 或者 \h 命令來显示幫助內容,通過 \c 命令來清除命令行 buffer。

然後需要做的事情是什麼?我們最終想要學習 SQL 語句,SQL 語句肯定是要查詢數據,通過數據來體現出來表的關聯關係,所以我們需要數據,那麼數據存在哪裡呢?數據存儲的位置被稱為 表(table),表存儲的位置被稱為 數據庫(database),所以我們需要先建數據庫後面再建表然後插入數據,再進行查詢。

所以我們首先要做的就是創建數據庫,創建數據庫可以直接使用指令

CREATE DATABASE dbname;

進行創建,比如我們創建數據庫 cxuandb

create database cxuandb;

注意最後的 ; 結束語法一定不要丟掉,否則 MySQL 會認為你的命令沒有輸出完,敲 enter 後會直接換行輸出

創建完成后,會提示 Query OK, 1 row affected,這段語句什麼意思呢? Query OK 表示的就是查詢完成,為什麼會显示這個?因為所有的 DDL 和 DML 操作執行完成后都會提示這個, 也可以理解為操作成功。後面跟着的 **1 row affected ** 表示的是影響的行數,() 內显示的是你執行這條命令所耗費的時間,也就是 0.03 秒。

上圖我們成功創建了一個 cxuandb 的數據庫,此時我們還想創建一個數據庫,我們再執行相同的指令,結果提示

提示我們不能再創建數據庫了,數據庫已經存在。這時候我就有疑問了,我怎麼知道都有哪些數據庫呢?別我再想創建一個數據庫又告訴我已經存在,這時候可以使用 show databases 命令來查看你的 MySQL 已有的數據庫

show databases;

執行完成后的結果如下

因為數據庫我之前已經使用過,這裏就需要解釋一下,除了剛剛新創建成功的 cxuandb 外,informationn_schemaperformannce_schemasys 都是系統自帶的數據庫,是安裝 MySQL 默認創建的數據庫。它們各自表示

  • informationn_schema: 主要存儲一些數據庫對象信息,比如用戶表信息、權限信息、分區信息等
  • performannce_schema: MySQL 5.5 之後新增加的數據庫,主要用於收集數據庫服務器性能參數。
  • sys: MySQL 5.7 提供的數據庫,sys 數據庫裡面包含了一系列的存儲過程、自定義函數以及視圖來幫助我們快速的了解系統的元數據信息。

其他所有的數據庫都是作者自己創建的,可以忽略他們。

在創建完數據庫之後,可以用如下命令選擇要操作的數據庫

use cxuandb

這樣就成功切換為了 cxuandb 數據庫,我們可以在此數據庫下進行建表、查看基本信息等操作。

比如想要看康康我們新建的數據庫裏面有沒有其他表

show tables;

果然,我們新建的數據庫下面沒有任何錶,但是現在,我們還不進行建表操作,我們還是先來認識一下數據庫層面的命令,也就是其他 DDL 指令

刪除數據庫

如果一個數據庫我們不想要了,那麼該怎麼辦呢?直接刪掉數據庫不就好了嗎?刪表語句是

drop database dbname;

比如 cxuandb 我們不想要他了,可以通過使用

drop database cxuandb;

進行刪除,這裏我們就不進行演示了,因為 cxuandb 我們後面還會使用。

但是這裏注意一點,你刪除數據庫成功後會出現 0 rows affected,這個可以不用理會,因為在 MySQL 中,drop 語句操作的結果都是 0 rows affected

創建表

下面我們就可以對錶進行操作了,我們剛剛 show tables 發現還沒有任何錶,所以我們現在進行建表語句

CREATE TABLE 表名稱
(
列名稱1 數據類型 約束,
列名稱2 數據類型 約束,
列名稱3 數據類型 約束,
....
)

這樣就很清楚了吧,列名稱就是列的名字,緊跟着列名後面就是數據類型,然後是約束,為什麼要這麼設計?舉個例子你就清楚了,比如 cxuan 剛被生出來就被打印上了標籤

比如我們創建一個表,裏面有 5 個字段,姓名(name)、性別(sex)、年齡(age)、何時雇傭(hiredate)、薪資待遇(wage),建表語句如下

create table job(name varchar(20), sex varchar(2), age int(2), hiredate date, wage decimal(10,2));

事實證明這條建表語句還是沒問題的,建表完成后可以使用 DESC tablename 查看錶的基本信息

DESC 命令會查看錶的定義,但是輸出的信息還不夠全面,所以,如果想要查看更全的信息,還要通過查看錶的創建語句的 SQL 來得到

show create table job \G;

可以看到,除了看到表定義之外,還看到了表的 engine(存儲引擎) 為 InnoDB 存儲引擎,\G 使得記錄能夠豎著排列,如果不用 \G 的話,效果如下

刪除表

表的刪除語句有兩種,一種是 drop 語句,SQL 語句如下

drop table job

一種是 truncate 語句,SQL 語句如下

truncate table job

這兩者的區別簡單理解就是 drop 語句刪除表之後,可以通過日誌進行回復,而 truncate 刪除表之後永遠恢復不了,所以,一般不使用 truncate 進行表的刪除。‘

修改表

對於已經創建好的表,尤其是有大量數據的表,如果需要對錶做結構上的改變,可以將表刪除然後重新創建表,但是這種效率會產生一些額外的工作,數據會重新加載近來,如果此時有服務正在訪問的話,也會影響服務讀取表中數據,所以此時,我們需要表的修改語句來對已經創建好的表的定義進行修改。

修改表結構一般使用 alter table 語句,下面是常用的命令

ALTER TABLE tb MODIFY [COLUMN] column_definition [FIRST | AFTER col_name];

比如我們想要將 job 表中的 name 由 varchar(20) 改為 varchar(25),可以使用如下語句

alter table job modify name varchar(25);

也可以對錶結構進行修改,比如增加一個字段

alter table job add home varchar(30);

將新添加的表的字段進行刪除

alter table job drop column home;

可以對表中字段的名稱進行修改,比如吧 wage 改為 salary

alter table job change wage salary decimal(10,2);

修改字段的排列順序,我們前面介紹過修改語法涉及到一個順序問題,都有一個可選項 **first | after ** column_name,這個選項可以用來修改表中字段的位置,默認 ADD 是在添加為表中最後一個字段,而 CHANGE/MODIFY 不會改變字段位置。比如

alter table job add birthday after hiredate;

可以對錶名進行修改,例如將 job 表改為 worker

alter table job rename worker;

DML 語句

有的地方把 DML 語句(增刪改)和 DQL 語句(查詢)統稱為 DML 語句,有的地方分開,我們目前使用分開稱呼的方式

插入

表創建好之後,我們就可以向表裡插入數據了,插入記錄的基本語法如下

INSERT INTO tablename (field1,field2) VALUES(value1,value2);

例如,向中插入以下記錄

insert into job(name,sex,age,hiredate,birthday,salary) values("cxuan","男",24,"2020-04-27","1995-08-22",8000);

也可以不用指定要插入的字段,直接插入數據即可

insert into job values("cxuan02","男",25,"2020-06-01","1995-04-23",12000);

這裏就有一個問題,如果插入的順序不一致的話會怎麼樣呢?

對於含可空字段、非空但是含有默認值的字段、自增字段可以不用在 insert 后的字段列表出現,values 後面只需要寫對應字段名稱的 value 即可,沒有寫的字段可以自動的設置為 NULL、默認值或者自增的下一個值,這樣可以縮短要插入 SQL 語句的長度和複雜性。

比如我們設置一下 hiredate、age 可以為 null,來試一下

insert into job(name,sex,birthday,salary) values("cxuan03","男","1992-08-23",15000);

我們看一下實際插入的數據

我們可以看到有一行兩個字段显示 NULL。在 MySQL 中,insert 語句還有一個很好的特性,就是一次可以插入多條記錄

INSERT INTO tablename (field1,field2) VALUES
(value1,value2),
(value1,value2),
(value1,value2),
...;

可以看出,每條記錄之間都用逗號進行分割,這個特性可以使得 MySQL 在插入大量記錄時,節省很多的網絡開銷,大大提高插入效率。

更新記錄

對於表中已經存在的數據,可以通過 update 命令對其進行修改,語法如下

UPDATE tablename SET field1 = value1, field2 = value2 ;

例如,將 job 表中的 cxuan03 中 age 的 NULL 改為 26,SQL 語句如下

update job set age = 26 where name = 'cxuan03';

SQL 語句中出現了一個 where 條件,我們會在後面說到 where 條件,這裏簡單理解一下它的概念就是根據哪條記錄進行更新,如果不寫 where 的話,會對整個表進行更新

刪除記錄

如果記錄不再需要,可以使用 delete 命令進行刪除

DELETE FROM tablename [WHERE CONDITION]

例如,在 job 中刪除名字是 cxuan03 的記錄

delete from job where name = 'cxuan03';

在 MySQL 中,刪除語句也可以不指定 where 條件,直接使用

delete from job

這種刪除方式相當於是清楚表的操作,表中所有的記錄都會被清除。

DQL 語句

下面我們一起來認識一下 DQL 語句,數據被插入到 MySQL 中,就可以使用 SELECT 命令進行查詢,來得到我們想要的結果。

SELECT 查詢語句可以說是最複雜的語句了,這裏我們只介紹一下基本語法

一種最簡單的方式就是從某個表中查詢出所有的字段和數據,簡單粗暴,直接使用 SELECT *

SELECT * FROM tablename;

例如我們將 job 表中的所有數據查出來

select * from job;

其中 * 是查詢出所有的數據,當然,你也可以查詢出指定的數據項

select name,sex,age,hiredate,birthday,salary from job;

上面這條 SQL 語句和 select * from job 表是等價的,但是這種直接查詢指定字段的 SQL 語句效率要高。

上面我們介紹了基本的 SQL 查詢語句,但是實際的使用場景會會比簡單查詢複雜太多,一般都會使用各種 SQL 的函數和查詢條件等,下面我們就來一起認識一下。

去重

使用非常廣泛的場景之一就是 去重,去重可以使用 distinct 關鍵字來實現

為了演示效果,我們先向數據庫中插入批量數據,插入完成后的表結構如下

下面我們使用 distinct 來對 age 去重來看一下效果

你會發現只有兩個不同的值,其他和 25 重複的值被過濾掉了,所以我們使用 distinct 來進行去重

條件查詢

我們之前的所有例子都是查詢全部的記錄,如果我們只想查詢指定的記錄呢?這裏就會用到 where 條件查詢語句,條件查詢可以對指定的字段進行查詢,比如我們想查詢所有年齡為 24 的記錄,如下

select * from job where age = 24;

where 條件語句後面會跟一個判斷的運算符 =,除了 = 號比較外,還可以使用 >、<、>=、<=、!= 等比較運算符;例如

select * from job where age >= 24;

就會從 job 表中查詢出 age 年齡大於或等於 24 的記錄

除此之外,在 where 條件查詢中還可以有多個並列的查詢條件,比如我們可以查詢年齡大於等於 24,並且薪資大雨 8000 的記錄

select * from job where age >= 24 and salary > 8000;

多個條件之間還可以使用 or、and 等邏輯運算符進行多條件聯合查詢,運算符會在以後章節中詳細講解。

排序

我們會經常有這樣的需求,按照某個字段進行排序,這就用到了數據庫的排序功能,使用關鍵字 order by 來實現,語法如下

SELECT * FROM tablename [WHERE CONDITION] [ORDER BY field1 [DESC|ASC] , field2 [DESC|ASC],……fieldn [DESC|ASC]]

其中 DESC 和 ASC 就是順序排序的關鍵字,DESC 會按照字段進行降序排列,ASC 會按照字段進行升序排列,默認會使用升序排列,也就是說,你不寫 order by 具體的排序的話,默認會使用升序排列。order by 後面可以跟多個排序字段,並且每個排序字段可以有不同的排序順序。

為了演示功能,我們先把表中的 salary 工資列進行修改,修改完成后的表記錄如下

下面我們按照工資進行排序,SQL 語句如下

select * from job order by salary desc;

語句執行完成后的結果如下

這是對一個字段進行排序的結果,也可以對多個字段進行排序,但是需要注意一點

根據 order by 後面聲名的順序進行排序,如果有三個排序字段 A、B、C 的話,如果 A 字段排序字段的值一樣,則會根據第二個字段進行排序,以此類推。

如果只有一個排序字段,那麼這些字段相同的記錄將會無序排列。

限制

對於排序后的字段,或者不排序的字段,如果只希望显示一部分的話,就會使用 LIMIT 關鍵字來實現,比如我們只想取前三條記錄

select * from job limit 3;

或者我們對排序后的字段取前三條記錄

select * from job order by salary limit 3;

上面這種 limit 是從表記錄的第 0 條開始取,如果從指定記錄開始取,比如從第二條開始取,取三條記錄,SQL 如下

select * from job order by salary desc limit 2,3;

limit 一般經常和 order by 語法一起實現分頁查詢。

注意:limit 是 MySQL 擴展 SQL92 之後的語法,在其他數據庫比如 Oracle 上就不通用,我犯過一個白痴的行為就是在 Oracle 中使用 limit 查詢語句。。。

聚合

下面我們來看一下對記錄進行匯總的操作,這類操作主要有

  • 匯總函數,比如 sum 求和、count 統計數量、max 最大值、min 最小值等
  • group by,關鍵字表示對分類聚合的字段進行分組,比如按照部門統計員工的數量,那麼 group by 後面就應該跟上部門
  • with 是可選的語法,它表示對匯總之後的記錄進行再次匯總
  • having 關鍵字表示對分類后的結果再進行條件的過濾。

看起來 where 和 having 意思差不多,不過它們用法不一樣,where 是使用在統計之前,對統計前的記錄進行過濾,having 是用在統計之後,是對聚合之後的結果進行過濾。也就是說 where 永遠用在 having 之前,我們應該先對篩選的記錄進行過濾,然後再對分組的記錄進行過濾。

可以對 job 表中員工薪水進行統計,選出總共的薪水、最大薪水、最小薪水

select sum(salary) from job;

select max(salary),min(salary) from job;

比如我們要統計 job 表中人員的數量

select count(1) from job;

統計完成后的結果如下

我們可以按照 job 表中的年齡來進行對應的統計

select age,count(1) from job group by age;

既要統計各年齡段的人數,又要統計總人數

select age,count(1) from job group by age with rollup;

在此基礎上進行分組,統計數量大於 1 的記錄

select age,count(1) from job group by age with rollup having count(1) > 1;

表連接

表連接一直是筆者比較痛苦的地方,曾經因為一個表連接掛了面試,現在來認真擼一遍。

表連接一般體現在表之間的關係上。當需要同時显示多個表中的字段時,就可以用表連接來實現。

為了演示表連接的功能,我們為 job 表加一個 type 字段表示工作類型,增加一個 job_type 表表示具體的工作種類,如下所示

下面開始我們的演示

查詢出 job 表中的 type 和 job_type 表中的 type 匹配的姓名和工作類型

select job.name,job_type.name from job,job_type where job.type = job_type.type;

上面這種連接使用的是內連接,除此之外,還有外連接。那麼它們之間的區別是啥呢?

內連接:選出兩張表中互相匹配的記錄;

外連接:不僅選出匹配的記錄,也會選出不匹配的記錄;

外連接分為兩種

  • 左外連接:篩選出包含左表的記錄並且右表沒有和它匹配的記錄
  • 右外連接:篩選出包含右表的記錄甚至左表沒有和它匹配的記錄

為了演示效果我們在 job 表和 job_type 表中分別添加記錄,添加完成后的兩表如下

下面我們進行左外連接查詢:查詢出 job 表中的 type 和 job_type 表中的 type 匹配的姓名和工作類型

select job.name,job_type.name from job left join job_type on job.type = job_type.type;

查詢出來的結果如下

可以看出 cxuan06 也被查詢出來了,而 cxuan06 他沒有具體的工作類型。

使用右外連接查詢

select job.name,job_type.name from job right join job_type on job.type = job_type.type;

可以看出,job 表中並沒有 waiter 和 manager 的角色,但是也被查詢出來了。

子查詢

有一些情況,我們需要的查詢條件是另一個 SQL 語句的查詢結果,這種查詢方式就是子查詢,子查詢有一些關鍵字比如 in、not in、=、!=、exists、not exists 等,例如我們可以通過子查詢查詢出每個人的工作類型

select job.* from job where type in (select type from job_type);

如果自查詢數量唯一的話,還可以用 = 來替換 in

select * from job where type = (select type from job_type);

意思是自查詢不唯一,我們使用 limit 限制一下返回的記錄數

select * from job where type = (select type from job_type limit 1,1);

在某些情況下,子查詢可以轉換為表連接

聯合查詢

我們還經常會遇到這樣的場景,將兩個表的數據單獨查詢出來之後,將結果合併到一起進行显示,這個時候就需要 UNION 和 UNION ALL 這兩個關鍵字來實現這樣的功能,UNION 和 UNION ALL 的主要區別是 UNION ALL 是把結果集直接合併在一起,而 UNION 是將 UNION ALL 后的結果進行一次 DISTINCT 去除掉重複數據。

比如

select type from job union all select type from job_type;

它的結果如下

上述結果是查詢 job 表中的 type 字段和 job_type 表中的 type 字段,並把它們進行匯總,可以看出 UNION ALL 只是把所有的結果都列出來了

使用 UNION 的 SQL 語句如下

select type from job union select type from job_type;

可以看出 UNION 是對 UNION ALL 使用了 distinct 去重處理。

DCL 語句

DCL 語句主要是管理數據庫權限的時候使用,這類操作一般是 DBA 使用的,開發人員不會使用 DCL 語句。

關於幫助文檔的使用

我們一般使用 MySQL 遇到不會的或者有疑問的東西經常要去查閱網上資料,甚至可能需要去查 MySQL 官發文檔,這樣會耗費大量的時間和精力。

下面教你一下在 MySQL 命令行就能直接查詢資料的語句

按照層次查詢

可以使用 ? contents 來查詢所有可供查詢的分類,如下所示

? contents;

我們輸入

? Account Management

可以查詢具體關於權限管理的命令

比如我們想了解一下數據類型

? Data Types

然後我們想了解一下 VARCHAR 的基本定義,可以直接使用

? VARCHAR

可以看到有關於 VARCHAR 數據類型的詳細信息,然後在最下面還有 MySQL 的官方文檔,方便我們快速查閱。

快速查閱

在實際應用過程中,如果要快速查詢某個語法時,可以使用關鍵字進行快速查詢,比如我們使用

? show

能夠快速列出一些命令

比如我們想要查閱 database 的信息,使用

SHOW CREATE DATABASE cxuandb;

MySQL 數據類型

MySQL 提供很多種數據類型來對不同的常量、變量進行區分,MySQL 中的數據類型主要是 數值類型、日期和時間類型、字符串類型 選擇合適的數據類型進行數據的存儲非常重要,在實際開發過程中,選擇合適的數據類型也能夠提高 SQL 性能,所以有必要認識一下這些數據類型。

數值類型

MySQL 支持所有標準的 SQL 數據類型,這些數據類型包括嚴格數據類型的嚴格數值類型,這些數據類型有

  • INTEGER
  • SMALLINT
  • DECIMAL
  • NUMERIC。

近似數值數據類型 並不用嚴格按照指定的數據類型進行存儲,這些有

  • FLOAT
  • REAL
  • DOUBLE PRECISION

還有經過擴展之後的數據類型,它們是

  • TINYINT
  • MEDIUMINT
  • BIGINT
  • BIT

其中 INT 是 INTEGER 的縮寫,DEC 是 DECIMAL 的縮寫。

下面是所有數據類型的匯總

整數

在整數類型中,按照取值範圍和存儲方式的不同,分為

![image-20200613091331344](/Users/mr.l/Library/Application Support/typora-user-images/image-20200613091331344.png)

  • TINYINT ,佔用 1 字節
  • SMALLINT,佔用 2 字節
  • MEDIUMINT,佔用 3 字節
  • INT、INTEGER,佔用 4 字節
  • BIGINT,佔用 8 字節

五個數據類型,如果超出類型範圍的操作,會發生錯誤提示,所以選擇合適的數據類型非常重要。

還記得我們上面的建表語句么

我們一般會在 SQL 語句的數據類型後面加上指定長度來表示數據類型許可的範圍,例如

int(7)

表示 int 類型的數據最大長度為 7,如果填充不滿的話會自動填滿,如果不指定 int 數據類型的長度的話,默認是 int(11)

我們創建一張表來演示一下

create table test1(aId int, bId int(5));

/* 然後我們查看一下錶結構 */
desc test1;

整數類型一般配合 zerofill 來使用,顧名思義,就是用 0 進行填充,也就是数字位數不夠的空間使用 0 進行填充。

分別修改 test1 表中的兩個字段

alter table test1 modify aId int zerofill;

alter table test1 modify bId int(5) zerofill;

然後插入兩條數據,執行查詢操作

如上圖所示,使用zerofill 可以在数字前面使用 0 來進行填充,那麼如果寬度超過指定長度後會如何显示?我們來試驗一下,向 aId 和 bId 分別插入超過字符限制的数字

會發現 aId 已經超出了指定範圍,那麼我們對 aId 插入一個在其允許範圍之內的數據

會發現,aId 已經插進去了,bId 也插進去了,為什麼 bId 显示的是 int(5) 卻能夠插入 7 位長度的數值呢?

所有的整數都有一個可選屬性 UNSIGNED(無符號),如果需要在字段裏面保存非負數或者是需要較大上限值時,可以使用此選項,它的取值範圍是正常值的下限取 0 ,上限取原值的 2 倍。如果一個列為 zerofill ,會自動為該列添加 UNSIGNED 屬性。

除此之外,整數還有一個類型就是 AUTO_INCREMENT,在需要產生唯一標識符或者順序值時,可利用此屬性,這個屬性只用於整数字符。一個表中最多只有一個 AUTO_INCREMENT 屬性,一般用於自增主鍵,而且 NOT NULL,並且是 PRIMARY KEY UNIQUE 的,主鍵必須保證唯一性而且不為空。

小數

小數說的是啥?它其實有兩種類型;一種是浮點數類型,一種是定點數類型;

浮點數有兩種

  • 單精度浮點型 – float 型
  • 雙精度浮點型 – double 型

定點數只有一種 decimal。定點數在 MySQL 內部中以字符串的形式存在,比浮點數更為準確,適合用來表示精度特別高的數據。

浮點數和定點數都可以使用 (M,D) 的方式來表示,M 表示的就是 整數位 + 小數位 的数字,D 表示位於 . 後面的小數。M 也被稱為精度 ,D 被稱為標度。

下面通過示例來演示一下

首先建立一個 test2

CREATE TABLE test2 (aId float(6,2) default NULL, bId double(6,2) default NULL,cId decimal(6,2) default NULL)

然後向表中插入幾條數據

insert into test2 values(1234.12,1234.12,1234.12);

這個時候显示的數據就是

然後再向表中插入一些約束之外的數據

insert into test2 values(1234.123,1234.123,1234.123);

發現插入完成后還显示的是 1234.12,小數位第三位的值被捨去了。

現在我們把 test2 表中的精度全部去掉,再次插入

alter table test2 modify aId float;

alter table test2 modify bId double;

alter table test2 modify cId decimal;

先查詢一下,發現 cId 捨去了小數位。

然後再次插入 1.23,SQL 語句如下

insert into test2 values(1.23,1.23,1.23);

結果如下

這個時候可以驗證

  • 浮點數如果不寫精度和標度,會按照實際的精度值進行显示
  • 定點數如果不寫精度和標度,會按照 decimal(10,0) 來進行操作,如果數據超過了精度和標題,MySQL 會報錯

位類型

對於位類型,用於存放字段值,BIT(M) 可以用來存放多位二進制數,M 的範圍是 1 – 64,如果不寫的話默認為 1 位。

下面我們來掩飾一下位類型

新建一個 test3 表,表中只有一個位類型的字段

create table test3(id bit(1));

然後隨意插入一條數據

insert into test3 values(1);

發現無法查詢出對應結果。

然後我們使用 hex()bin() 函數進行查詢

發現能夠查詢出對應結果。

也就是說當數據插入 test3 時,會首先把數據轉換成為二進制數,如果位數允許,則將成功插入;如果位數小於實際定義的位數,則插入失敗。如果我們像表中插入數據 2

insert into test3 values(2);

那麼會報錯

因為 2 的二進制數表示是 10,而表中定義的是 bit(1) ,所以無法插入。

那麼我們將表字段修改一下

然後再進行插入,發現已經能夠插入了

日期時間類型

MySQL 中的日期與時間類型,主要包括:YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP,每個版本可能不同。下錶中列出了這幾種類型的屬性。

下面分別來介紹一下

YEAR

YEAR 可以使用三種方式來表示

  • 用 4 位的数字或者字符串表示,兩者效果相同,表示範圍 1901 – 2155,插入超出範圍的數據會報錯。
  • 以 2 位字符串格式表示,範圍為 ‘00’‘99’。‘00’‘69’ 表示 20002069,‘70’‘99’ 表示1970~1999。‘0’ 和 ‘00’ 都會被識別為 2000,超出範圍的數據也會被識別為 2000。
  • 以 2 位数字格式表示,範圍為 199。169 表示 2001~2069, 70~99 表示 1970~1999。但 0 值會被識別為0000,這和 2 位字符串被識別為 2000 有所不同

下面我們來演示一下 YEAR 的用法,創建一個 test4 表

create table test4(id year);

然後我們看一下 test4 的表結構

默認創建的 year 就是 4 位,下面我們向 test4 中插入數據

insert into test4 values(2020),('2020');

然後進行查詢,發現表示形式是一樣的

使用兩位字符串來表示

delete from test4;

insert into test4 values ('0'),('00'),('11'),('88'),('20'),('21');

使用兩位数字來表示

delete from test4;

insert into test4 values (0),(00),(11),(88),(20),(21);

發現只有前兩項不一樣。

TIME

TIME 所表示的範圍和我們預想的不一樣

我們把 test4 改為 TIME 類型,下面是 TIME 的示例

alter table test4 modify id TIME;

insert into test4 values ('15:11:23'),('20:13'),('2 11:11'),('3 05'),('33');

結果如下

DATE

DATE 表示的類型有很多種,下面是 DATE 的幾個示例

create table test5 (id date);

查看一下 test5 表

然後插入部分數據

insert into test5 values ('2020-06-13'),('20200613'),(20200613);

DATE 的表示一般很多種,如下所示 DATE 的所有形式

  • ‘YYYY-MM-DD’
  • ‘YYYYMMDD’
  • YYYYMMDD
  • ‘YY-MM-DD’
  • ‘YYMMDD’
  • YYMMDD

DATETIME

DATETIME 類型,包含日期和時間部分,可以使用引用字符串或者数字,年份可以是 4 位也可以是 2 位。

下面是 DATETIME 的示例

create table test6 (id datetime);

insert into test4 values ('2020-06-13 11:11:11'),(20200613111111),('20200613111111'),(20200613080808);

TIMESTAMP

TIMESTAMP 類型和 DATETIME 類型的格式相同,存儲 4 個字節(比DATETIME少),取值範圍比 DATETIME 小。

下面來說一下各個時間類型的使用場景

  • 一般表示年月日,通常用 DATE 類型;

  • 用來表示時分秒,通常用 TIME 表示;

  • 年月日時分秒 ,通常用 DATETIME 來表示;

  • 如果需要插入的是當前時間,通常使用 TIMESTAMP 來表示,TIMESTAMP 值返回后显示為 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式的字符串,

  • 如果只表示年份、則應該使用 YEAR,它比 DATE 類型需要更小的空間。

每種日期類型都有一個範圍,如果超出這個範圍,在默認的 SQLMode 下,系統會提示錯誤,並進行零值存儲。

下面來解釋一下 SQLMode 是什麼

MySQL 中有一個環境變量是 sql_mode ,sql_mode 支持了 MySQL 的語法、數據校驗,我們可以通過下面這種方式來查看當前數據庫使用的 sql_mode

select @@sql_mode;

一共有下面這幾種模式

來源於 https://www.cnblogs.com/Zender/p/8270833.html

字符串類型

MySQL 提供了很多種字符串類型,下面是字符串類型的匯總

下面我們對這些數據類型做一個詳細的介紹

CHAR 和 VARCHAR 類型

CHAR 和 VARCHAR 類型很相似,導致很多同學都會忽略他們之間的差別,首先他倆都是用來保存字符串的數據類型,他倆的主要區別在於存儲方式不同。CHAR 類型的長度就是你定義多少显示多少。佔用 M 字節,比如你聲明一個 CHAR(20) 的字符串類型,那麼每個字符串佔用 20 字節,M 的取值範圍時 0 – 255。VARCHAR 是可變長的字符串,範圍是 0 – 65535,在字符串檢索的時候,CHAR 會去掉尾部的空格,而 VARCHAR 會保留這些空格。下面是演示例子

create table vctest1 (vc varchar(6),ch char(6));

insert into vctest1 values("abc  ","abc  ");

select length(vc),length(ch) from vctest1;

結果如下

可以看到 vc 的字符串類型是 varchar ,長度是 5,ch 的字符串類型是 char,長度是 3。可以得出結論,varchar 會保留最後的空格,char 會去掉最後的空格。

BINARY 和 VARBINARY 類型

BINARY 和 VARBINARY 與 CHAR 和 VARCHAR 非常類似,不同的是它們包含二進制字符串而不包含非二進制字符串。BINARY 與 VARBINARY 的最大長度和 CHAR 與 VARCHAR 是一樣的,只不過他們是定義字節長度,而 CHAR 和 VARCHAR 對應的是字符長度。

BLOB 類型

BLOB 是一個二進制大對象,可以容納可變數量的數據。有 4 種 BLOB 類型:TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB 和 LONGBLOB。它們區別在於可容納存儲範圍不同。

TEXT 類型

有 4 種 TEXT 類型:TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT 和 LONGTEXT。對應的這 4 種 BLOB 類型,可存儲的最大長度不同,可根據實際情況選擇。

ENUM 類型

ENUM 我們在 Java 中經常會用到,它表示的是枚舉類型。它的範圍需要在創建表時显示指定,對 1 – 255 的枚舉需要 1 個字節存儲;對於 255 – 65535 的枚舉需要 2 個字節存儲。ENUM 會忽略大小寫,在存儲時都會轉換為大寫。

SET 類型

SET 類型和 ENUM 類型有兩處不同

  • 存儲方式

SET 對於每 0 – 8 個成員,分別佔用 1 個字節,最大到 64 ,佔用 8 個字節

  • Set 和 ENUM 除了存儲之外,最主要的區別在於 Set 類型一次可以選取多個成員,而 ENUM 則只能選一個。

MySQL 運算符

MySQL 中有多種運算符,下面對 MySQL 運算符進行分類

  • 算術運算符
  • 比較運算符
  • 邏輯運算符
  • 位運算符

下面那我們對各個運算符進行介紹

算術運算符

MySQL 支持的算術運算符包括加、減、乘、除和取余,這類運算符的使用頻率比較高

下面是運算符的分類

運算符 作用
+ 加法
減法
* 乘法
/, DIV 除法,返回商
%, MOD 除法,返回餘數

下面簡單描述了這些運算符的使用方法

  • + 用於獲得一個或多個值的和
  • - 用於從一個值減去另一個值
  • * 用於兩數相乘,得到兩個或多個值的乘積
  • / 用一個值除以另一個值得到商
  • % 用於一個值除以另一個值得到餘數

在除法和取余需要注意一點,如果除數是 0 ,將是非法除數,返回結果為 NULL。

比較運算符

熟悉了運算符,下面來聊一聊比較運算符,使用 SELECT 語句進行查詢時,MySQL 允許用戶對表達式的兩側的操作數進行比較,比較結果為真,返回 1, 比較結果為假,返回 0 ,比較結果不確定返回 NULL。下面是所有的比較運算符

運算符 描述
= 等於
<> 或者是 != 不等於
<=> NULL 安全的等於,也就是 NULL-safe
< 小於
<= 小於等於
> 大於
>= 大於等於
BETWEEN 在指定範圍內
IS NULL 是否為 NULL
IS NOT NULL 是否為 NULL
IN 存在於指定集合
LIKE 通配符匹配
REGEXP 或 RLIKE 正則表達式匹配

比較運算符可以用來比較数字、字符串或者表達式。数字作為浮點數進行比較,字符串以不區分大小寫的方式進行比較。

  • = 號運算符,用於比較運算符兩側的操作數是否相等,如果相等則返回 1, 如果不相等則返回 0 ,下面是具體的示例,NULL 不能用於比較,會直接返回 NULL
  • <> 號用於表示不等於,和 = 號相反,示例如下
  • <=> NULL-safe 的等於運算符,與 = 號最大的區別在於可以比較 NULL 值
  • < 號運算符,當左側操作數小於右側操作數時,返回值為 1, 否則其返回值為 0。
  • 和上面同理,只不過是滿足 <= 的時候返回 1 ,否則 > 返回 0。這裏我有個疑問,為什麼
select 'a' <= 'b';  /* 返回 1 */

/*而*/

select 'a' >= 'b'; /* 返回 0 呢*/
  • 關於 >>= 是同理

  • BETWEEN 運算符的使用格式是 a BETWEEN min AND max ,當 a 大於等於 min 並且小於等於 max 時,返回 1,否則返回 0 。操作數類型不同的時候,會轉換成相同的數據類型再進行處理。比如

  • IS NULLIS NOT NULL 表示的是是否為 NULL,ISNULL 為 true 返回 1,否則返回 0 ;IS NOT NULL 同理
  • IN 這個比較操作符判斷某個值是否在一個集合中,使用方式是 xxx in (value1,value2,value3)
  • LIKE 運算符的格式是 xxx LIKE %123%,比如如下

當 like 後面跟的是 123% 的時候, xxx 如果是 123 則返回 1,如果是 123xxx 也返回 1,如果是 12 或者 1 就返回 0 。123 是一個整體。

  • REGEX 運算符的格式是 s REGEXP str ,匹配時返回值為 1,否則返回 0 。

後面會詳細介紹 regexp 的用法。

邏輯運算符

邏輯運算符指的就是布爾運算符,布爾運算符指返回真和假。MySQL 支持四種邏輯運算符

運算符 作用
NOT 或 ! 邏輯非
AND 或者是 && 邏輯與
OR 或者是 || 邏輯或
XOR 邏輯異或

下面分別來介紹一下

  • NOT 或者是 ! 表示的是邏輯非,當操作數為 0(假) ,則返回值為 1,否則值為 0。但是有一點除外,那就是 NOT NULL 的返回值為 NULL
  • AND&& 表示的是邏輯與的邏輯,當所有操作數為非零值並且不為 NULL 時,結果為 1,但凡是有一個 0 則返回 0,操作數中有一個 null 則返回 null
  • OR|| 表示的是邏輯或,當兩個操作數均為非 NULL 值時,如有任意一個操作數為非零值,則結果為 1,否則結果為 0。
  • XOR 表示邏輯異或,當任意一個操作數為 NULL 時,返回值為 NULL。對於非 NULL 的操作數,如果兩個的邏輯真假值相異,則返回結果 1;否則返回 0。

位運算符

一聽說位運算,就知道是和二進制有關的運算符了,位運算就是將給定的操作數轉換為二進制后,對各個操作數的每一位都進行指定的邏輯運算,得到的二進制結果轉換為十進制后就說是位運算的結果,下面是所有的位運算。

運算符 作用
& 位與
| 位或
^ 位異或
位取反
>> 位右移
<< 位左移

下面分別來演示一下這些例子

  • 位與 指的就是按位與,把 & 雙方轉換為二進制再進行 & 操作

按位與是一個數值減小的操作

  • 位或 指的就是按位或,把 | 雙方轉換為二進制再進行 | 操作

位或是一個數值增大的操作

  • 位異或 指的就是對操作數的二進制位做異或操作
  • 位取反 指的就是對操作數的二進制位做 NOT 操作,這裏的操作數只能是一位,下面看一個經典的取反例子:對 1 做位取反,具體如下所示:

為什麼會有這種現象,因為在 MySQL 中,常量数字默認會以 8 個字節來显示,8 個字節就是 64 位,常量 1 的二進製表示 63 個 0,加 1 個 1 , 位取反后就是 63 個 1 加一個 0 , 轉換為二進制后就是 18446744073709551614,我們可以使用 select bin() 查看一下

  • 位右移 是對左操作數向右移動指定位數,例如 50 >> 3,就是對 50 取其二進制然後向右移三位,左邊補上 0 ,轉換結果如下
  • 位左移 與位右移相反,是對左操作數向左移動指定位數,例如 20 << 2

MySQL 常用函數

下面我們來了解一下 MySQL 函數,MySQL 函數也是我們日常開發過程中經常使用的,選用合適的函數能夠提高我們的開發效率,下面我們就來一起認識一下這些函數

字符串函數

字符串函數是最常用的一種函數了,MySQL 也是支持很多種字符串函數,下面是 MySQL 支持的字符串函數表

函數 功能
LOWER 將字符串所有字符變為小寫
UPPER 將字符串所有字符變為大寫
CONCAT 進行字符串拼接
LEFT 返回字符串最左邊的字符
RIGHT 返回字符串最右邊的字符
INSERT 字符串替換
LTRIM 去掉字符串左邊的空格
RTRIM 去掉字符串右邊的空格
REPEAT 返回重複的結果
TRIM 去掉字符串行尾和行頭的空格
SUBSTRING 返回指定的字符串
LPAD 用字符串對最左邊進行填充
RPAD 用字符串對最右邊進行填充
STRCMP 比較字符串 s1 和 s2
REPLACE 進行字符串替換

下面通過具體的示例演示一下每個函數的用法

  • LOWER(str) 和 UPPER(str) 函數:用於轉換大小寫
  • CONCAT(s1,s2 … sn) :把傳入的參數拼接成一個字符串

上面把 c xu an 拼接成為了一個字符串,另外需要注意一點,任何和 NULL 進行字符串拼接的結果都是 NULL。

  • LEFT(str,x) 和 RIGHT(str,x) 函數:分別返回字符串最左邊的 x 個字符和最右邊的 x 個字符。如果第二個參數是 NULL,那麼將不會返回任何字符串
  • INSERT(str,x,y,instr) : 將字符串 str 從指定 x 的位置開始, 取 y 個長度的字串替換為 instr。
  • LTRIM(str) 和 RTRIM(str) 分別表示去掉字符串 str 左側和右側的空格
  • REPEAT(str,x) 函數:返回 str 重複 x 次的結果
  • TRIM(str) 函數:用於去掉目標字符串的空格
  • SUBSTRING(str,x,y) 函數:返回從字符串 str 中第 x 位置起 y 個字符長度的字符串
  • LPAD(str,n,pad) 和 RPAD(str,n,pad) 函數:用字符串 pad 對 str 左邊和右邊進行填充,直到長度為 n 個字符長度
  • STRCMP(s1,s2) 用於比較字符串 s1 和 s2 的 ASCII 值大小。如果 s1 < s2,則返回 -1;如果 s1 = s2 ,返回 0 ;如果 s1 > s2 ,返回 1。
  • REPLACE(str,a,b) : 用字符串 b 替換字符串 str 種所有出現的字符串 a

數值函數

MySQL 支持數值函數,這些函數能夠處理很多數值運算。下面我們一起來學習一下 MySQL 中的數值函數,下面是所有的數值函數

函數 功能
ABS 返回絕對值
CEIL 返回大於某個值的最大整數值
MOD 返回模
ROUND 四舍五入
FLOOR 返回小於某個值的最大整數值
TRUNCATE 返回数字截斷小數的結果
RAND 返回 0 – 1 的隨機值

下面我們還是以實踐為主來聊一聊這些用法

  • ABS(x) 函數:返回 x 的絕對值
  • CEIL(x) 函數: 返回大於 x 的整數
  • MOD(x,y),對 x 和 y 進行取模操作
  • ROUND(x,y) 返回 x 四舍五入后保留 y 位小數的值;如果是整數,那麼 y 位就是 0 ;如果不指定 y ,那麼 y 默認也是 0 。
  • FLOOR(x) : 返回小於 x 的最大整數,用法與 CEIL 相反
  • TRUNCATE(x,y): 返回数字 x 截斷為 y 位小數的結果, TRUNCATE 知識截斷,並不是四舍五入。
  • RAND() :返回 0 到 1 的隨機值

日期和時間函數

日期和時間函數也是 MySQL 中非常重要的一部分,下面我們就來一起認識一下這些函數

函數 功能
NOW 返回當前的日期和時間
WEEK 返回一年中的第幾周
YEAR 返回日期的年份
HOUR 返回小時值
MINUTE 返回分鐘值
MONTHNAME 返回月份名
CURDATE 返回當前日期
CURTIME 返回當前時間
UNIX_TIMESTAMP 返回日期 UNIX 時間戳
DATE_FORMAT 返回按照字符串格式化的日期
FROM_UNIXTIME 返回 UNIX 時間戳的日期值
DATE_ADD 返回日期時間 + 上一個時間間隔
DATEDIFF 返回起始時間和結束時間之間的天數

下面結合示例來講解一下每個函數的使用

  • NOW(): 返回當前的日期和時間
  • WEEK(DATE) 和 YEAR(DATE) :前者返回的是一年中的第幾周,後者返回的是給定日期的哪一年
  • HOUR(time) 和 MINUTE(time) : 返回給定時間的小時,後者返回給定時間的分鐘
  • MONTHNAME(date) 函數:返回 date 的英文月份
  • CURDATE() 函數:返回當前日期,只包含年月日
  • CURTIME() 函數:返回當前時間,只包含時分秒
  • UNIX_TIMESTAMP(date) : 返回 UNIX 的時間戳
  • FROM_UNIXTIME(date) : 返回 UNIXTIME 時間戳的日期值,和 UNIX_TIMESTAMP 相反
  • DATE_FORMAT(date,fmt) 函數:按照字符串 fmt 對 date 進行格式化,格式化后按照指定日期格式显示

具體的日期格式可以參考這篇文章 https://blog.csdn.net/weixin_38703170/article/details/82177837

我們演示一下將當前日期显示為年月日的這種形式,使用的日期格式是 %M %D %Y

  • DATE_ADD(date, interval, expr type) 函數:返回與所給日期 date 相差 interval 時間段的日期

interval 表示間隔類型的關鍵字,expr 是表達式,這個表達式對應後面的類型,type 是間隔類型,MySQL 提供了 13 種時間間隔類型

表達式類型 描述 格式
YEAR YY
MONTH MM
DAY DD
HOUR 小時 hh
MINUTE mm
SECOND ss
YEAR_MONTH 年和月 YY-MM
DAY_HOUR 日和小時 DD hh
DAY_MINUTE 日和分鐘 DD hh : mm
DAY_SECOND 日和秒 DD hh :mm :ss
HOUR_MINUTE 小時和分 hh:mm
HOUR_SECOND 小時和秒 hh:ss
MINUTE_SECOND 分鐘和秒 mm:ss
  • DATE_DIFF(date1, date2) 用來計算兩個日期之間相差的天數

查看離 2021 – 01 – 01 還有多少天

流程函數

流程函數也是很常用的一類函數,用戶可以使用這類函數在 SQL 中實現條件選擇。這樣做能夠提高查詢效率。下錶列出了這些流程函數

函數 功能
IF(value,t f) 如果 value 是真,返回 t;否則返回 f
IFNULL(value1,value2) 如果 value1 不為 NULL,返回 value1,否則返回 value2。
CASE WHEN[value1] THEN[result1] …ELSE[default] END 如果 value1 是真,返回 result1,否則返回 default
CASE[expr] WHEN[value1] THEN [result1]… ELSE[default] END 如果 expr 等於 value1, 返回 result1, 否則返回 default

其他函數

除了我們介紹過的字符串函數、日期和時間函數、流程函數,還有一些函數並不屬於上面三類函數,它們是

函數 功能
VERSION 返回當前數據庫的版本
DATABASE 返回當前數據庫名
USER 返回當前登陸用戶名
PASSWORD 返回字符串的加密版本
MD5 返回 MD5 值
INET_ATON(IP) 返回 IP 地址的數字錶示
INET_NTOA(num) 返回数字代表的 IP 地址

下面來看一下具體的使用

  • VERSION: 返回當前數據庫版本
  • DATABASE: 返回當前的數據庫名
  • USER : 返回當前登錄用戶名
  • PASSWORD(str) : 返回字符串的加密版本,例如
  • MD5(str) 函數:返回字符串 str 的 MD5 值
  • INET_ATON(IP): 返回 IP 的網絡字節序列
  • INET_NTOA(num)函數:返回網絡字節序列代表的 IP 地址,與 INET_ATON 相對

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