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C# 基础知识系列- 13 常见类库介绍(二)日期时间类

C#,这两个都是结构体,结构体与类都能继承实现接口,但是与类不同的是结构体在内存存放在栈里。这部分在微软官方文档关于CLR有过介绍。后续也会针对CLR写一个系列。这里就不做过多的介绍了。 public int Minutes { get; }//获取当前 TimeSpan 结构所表示的时间间隔的分钟部分。 public double TotalMinutes { get; }//获取以整分钟分钟的小数部分表示的当前 TimeSpan 结构的值。 不过使用TimeSpan需要注意的地方是,TimeSpan计算返回的值可正可负,正值表示时间间隔的头在前尾在后,负值表示头在后尾在前;TimeSpan没有提供TotalMonths这个方法,这是因为每个月具体有多少天不是固定值 ,显示0~59 mm 分钟,显示00~59 s ,显示0~59 ss ,显示00~59 f 表示日期和时间值的十分之几秒,显示0~9 ff 表示百分之几秒,显示00~99 最后的f,f的次数越多精度越细

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数据库应用技术系列第一讲 创建数据库和表

mm表示分钟,范围为0~59。 (5)datetime2:也用于存储日期和时间信息。 但datetimeoffset类型具有时区偏移量,此偏移量指定时间相对于协调世界时(UTC)偏移的小时和分钟。 时间戳型 标识符是timestamp。 若创建表时定义一个的数据类型为时间戳类型,那么每当对该表加入新行或修改已有行时,都由系统自动将一个计数器值加到,即将原来的时间戳值加上一个增量。 (6)hierarchyid:可表示层次结构的位置。 4 计算 计算由可以使用同一表的其它的表达式计算得来。 “常规”属性区域中的“表达式”栏后面单击 按钮(或直接在文本框输入内容),打开“CHECK约束表达式”窗口,编辑相应的CHECK约束表达式为“成绩>=0 AND成绩<=100”。

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    python—datetime time 模板学习

    时间模块——time python 时间表示方法有:时间戳_;格式化后的时间字符串;时间struct_time元组。 显示完整的星期名称 %w 星期的第几天(0代表周一) %b 显示简化的月份名称 %B 显示完整的月份名称 %d 显示当月的第几天 %Y 完整的年份 %m 显示月份数 %j 显示当年的第几天 %y 去掉世纪计算的年份 (00-99) %H (24小时制)显示小时 %l (12小时制)显示小时 %M 显示分钟 %S 显示秒数 %U 显示当年的星期数 %c 本地日期+时间的表示 %x 本地对应的日期 %X 本地对应的时间 %p 本地am或者pm的相应符 %W 和%U基本相同 %Z 时区的名字 :转换关系 ? datetime.timedelta 时间运算: 可用参数: days(天) seconds() microseconds(微秒) milliseconds(毫秒) minutes(分钟)

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    ClickHouse TTL for Columns and Tables

    可以为整个表或每个单独的设置TTL子句。表级TTL也可以指定在磁盘和分区之间自动移动数据的逻辑。 表达式的计算结果必须为Date或DateTime数据类型。 当的值过期时,ClickHouse会将其替换为数据类型的默认值。 如果数据块的所有值均已过期,则ClickHouse将从文件系统的数据块删除此列。 TTL子句不能用于主键。 TTL d + INTERVAL 1 MONTH, c String ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(d) ORDER BY d; 将TTL添加到现有表的 10分钟,后续修改了计划外合并的周期为60(默认为86400,一天),之后向表插入了3条数据,这3条数据分别会在1分钟后、2分钟后、3分钟后过期。

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    写好SQL很有必要

    一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的3原则。如果用户的操作3内没有响应,将会厌烦甚至退出。 单表索引不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引,前缀长度控制5-8个字符。 字段唯一性太低,增加索引没有意义,如:是否删除、性别。 8)Join 优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。 如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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    按持续时间偏移的日期时间

    ,相当于将 y 的大小除以 24 小时内的 100 纳刻度数,截断结果的小数部分,并将此值添加到自纪元以来 x 的天数。 计算自午夜以来的新滴答声,相当于将 y 的大小添加到自午夜起 x 的滴答声,以 24 小时周期内 100 纳滴答声的数量为模。如果 x 没有指定自午夜以来的刻度值,则假定值为 0。 如果未指定日期时间自纪元值以来的天数,请使用指定的以下信息元素构建新的日期时间: 计算自午夜以来的新滴答声,相当于将 y 的大小添加到自午夜起 x 的滴答声,以 24 小时周期内 100 纳滴答声的数量为模 在这里,日期时间代表任何的date,datetime,datetimezone,或time。通过减去ufrom产生的持续时间加到 时t必须产生。 积 使用乘法运算符计算两个数字的乘积,产生一个数字。

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    使用时间特征使让机器学习模型更好地工作

    来源: DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读8分钟本文中,通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。 但是,DateTime 是可用于提取新特征的,这些新特征可以添加到数据集的其他可用特征。 日期由日、月和年组成。 Python ,一年的某一天可以计算如下: import numpy as np current_date = "2022-01-25 17:21:22" cdate = datetime.strptime 中提取不同级别的时间特征(小时、分钟……)。 此示例的目的是构建一个多类分类器,该分类器根据输入特征预测天气状况(由数据集的摘要给出)。我计算了两种情况的准确性:有和没有 DateTime特征。 加载数据集 该数据集可在 Kaggle 上获得。

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    写好SQL很有必要

    一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的3原则。如果用户的操作3内没有响应,将会厌烦甚至退出。 单表索引不超过5个、单个索引字段数不超过5个。 字符串可使用前缀索引,前缀长度控制5-8个字符。 字段唯一性太低,增加索引没有意义,如:是否删除、性别。 8)Join 优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。 如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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    还在抱怨pandas运行速度慢?这几个方法会颠覆你的看法

    其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame的列表。 但这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据,此循环花费了3钟。接下来,你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。 我们仍然使用某种形式的Python for循环,这意味着每个函数调用都是Python完成的,理想情况是它可以用Pandas内部架构内置的更快的语言完成。 这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子,它是Pandas执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas的矢量化运算? () 现在,你可以关闭计算休息一下。

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    这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念!

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    最近,我用pandas处理了一把大数据……

    但合理的设置两个参数,可以实现循环读取特定范围的记录 usecols:顾名思义,仅加载文件特定的字段,非常适用于很多而实际仅需其中部分字段的情况,要求输入的列名实际存在于表 ? pd.read_csv()相关参数说明 具体到实际需求,个人实现时首先通过循环控制skiprows参数来遍历整个大文件,每次读取后对文件再按天分割,同时仅选取其中需要的3个字段作为加载数据,如此一来便实现了大表到小表的切分 del xx gc.collect() 03 时间字段的处理 给定的大文件,时间字段是一个包含年月日时分秒的字符串列,虽然read_csv方法自带了时间解析参数,但对于频繁多次应用时间进行处理时 例如,个人的实际处理主要用到的操作包括:按时间排序、按固定周期进行重采样、分组聚合统计等,这几个操作无一例外都涉及到时间的比较,如果是字符串格式或者时间格式的时间,那么每次比较实际要执行多次比较 例如,执行每5分钟重采样,则可将所有时间戳(级)整除300,然后以相应结果作为groupby字段即可。

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    时间序列

    返回当前时刻的日 datetime.now().day #16 3.返回当前时刻的周数 与当前时刻的周相关的数据有两个,一个是当前时刻是一周的周几;一个是返回当前时刻所在的周全年的周里面是第几周 参数: 返回值: 数字(表示周几) ''' 注意:Python周几是从0开始的(例:周日返回6,所以得在后面+1) from datetime import datetime 因为时间也是有大小关系的,所以可通过索引方式的布尔索引来对非索引的时间进行选取。 )) & (df["成交时间"] < datetime(2020,5,22)) ] #具体形式如此,这个的成交时间是对象不好使 五、时间运算 1.两个时间之差 经常会用到计算两个时间的差,比如一个用户某一平台上的生命周期 (即用最后一次登录时间 - 首次登陆时间) Python两个时间做差会返回一个 timedelta 对象,该对象包含天数、、微秒三个等级,若是要获取小时、分钟,则需要进行换算。

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    告别慢SQL,如何去写一手好SQL ?

    一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接 : show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接 [mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的 Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。 如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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    一手好 SQL 是如何炼成的?

    目录 MySQL性能 最大数据量 最大并发 查询耗时0.5 实施原则 数据表设计 数据类型 避免空值 text类型 索引优化 索引分类 优化原则 SQL优化 分批处理 不做运算 避免Select 一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接 : show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接 Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。 如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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    如何写得一手好SQL ?

    一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接 : show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接 [mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的 Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。 如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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    告别慢SQL,如何去写一手好SQL ?

    一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接 : show variables like '%max_connections%'; show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接 [mysqld] max_connections = 100 max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的 Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。 如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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    这么优化,SQL快到飞起!

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    让运维更简单的7种定时任务实现方式

    Windows任务计划程序 当前版本win10 右键“计算机”->选择“管理”; 然后就可以打开 “计算机管理”界面; 界面的左侧有点击“系统工具”->任务计划程序 ; 可以看到右侧有“操作”“任务计划程序 我以两个场景来设计实例代码 每30打印一下当前时间 2020-06-21 00:00:00 (具体时刻)打印一下当前时间 任务1:由于任务计划程序最小执行周期是“5分钟”,是高级设置设置重复任务间隔 ,选择持续时间“无限制” 无法实现30的打印 任务2:设置中选择一次,开始时间设置2020-06-21 00:00:00 (具体时刻)可以满足需求 2. Python 循环+sleep 以下代码使用的 python3.7 我以两个场景来设计实例代码 每30打印一下当前时间; 2020-06-21 00:00:00 (具体时刻)打印一下当前时间 ; 任务 1: 可以实现30的打印 借助循环和等待时间来实现任务执行,但是一个线程组阻塞时不能进行其他操作,可以使用协程优化 import time import datetime # 每30执行 while

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    Python time模块详解(时间戳↔元组形式↔格式化形式三者转化)计算时间差

    时间表示三种形式 Python, time有三种表示形式 1 时间戳:1970年1月1日之后的 2 元组格式化形式 包含了:年、日、星期 得到time.struct_time( %G 年分,使用基于周的年 %h 简写的月份名 %H 24小时制的小时 %I 12小时制的小时 %j 十进制表示的每年的第几天 %m 十进制表示的月份 %M 十时制表示的分钟 time.asctime([t])把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式') print(time.asctime()) #7 time.ctime([secs]):把时间戳(按计算的浮点数 print('7 time.ctime([secs]):把时间戳(按计算的浮点数)转化为time.asctime()的形式。') 时间戳计算时间差 根据时间戳来计算(注意时间戳时还是毫秒) 天数 printed(time.time()+86400*7) 当前时间的后7天 小时 printed(time.time()+3600*

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    如何写出一手好 SQL ?很有必要!

    一般要求两者比值超过10%,计算方法如下: max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接与响应最大连接 : show variables like '%max_connections%';show variables like '%max_user_connections%'; 配置文件my.cnf修改最大连接 [mysqld]max_connections = 100max_used_connections = 20 查询耗时0.5 建议将单次查询耗时控制0.5以内,0.5是个经验值,源于用户体验的 Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表循环查询数据,然后合并结果。 如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表查询数据。 驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件,满足ON的条件而少用Where,用小结果集驱动大结果集。

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