一个标量日期/时间函数，它返回一个新的时间戳，该时间戳是通过将指定日期部分的多个间隔添加到时间戳来计算的。
MySQL 日期、时间转换函数：date_format(date,format), time_format(time,format) 能够把一个日期/时间转换成各种各样的字符串格式。它是 str_to_date(str,format) 函数的 一个逆转换。 2. MySQL Str to Date （字符串转换为日期）函数：str_to_date(str, format)：
获得当前日期+时间（date + time）函数：sysdate() sysdate() 日期时间函数跟 now() 类似，不同之处在于：now() 在执行开始时值就得到了， sysdate() 在函数执行时动态得到值。看下面的例子就明白了：
sysdate() 日期时间函数跟 now() 类似，不同之处在于：now() 在执行开始时值就得到了， sysdate() 在函数执行时动态得到值。看下面的例子就明白了：
最近项目需要统计一段日期范围内，根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数，平均发生次数，因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL 获得当前日期时间 函数,希望能够帮助大家进步!!!
客户访问和咨询主题，顾名思义，分析的数据主要是客户的访问数据和咨询数据。但是经过需求调研，这里的访问数据，实际指的是访问的客户量，而不是客户访问量。原始数据来源于咨询系统的mysql业务数据库。 用户关注的核心指标有：1、总访问客户量、2、地区独立访客热力图、3、访客咨询率趋势、4、客户访问量和访客咨询率双轴趋势、5、时间段访问客户量趋势、6、来源渠道访问量占比、7、活跃页面排行榜。 总访问客户量 说明：统计指定时间段内，访问客户的总数量。能够下钻到小时数据。 展现：线状图 指标：访问客户量 维度：年、季度、月 粒度：天 条件：年、季度、月 数据来源：咨询系统的web_chat_ems_2019_12等月表
请耐心阅读，下面有惊喜！ 1.创建数据库 CREATE DATABASE QQDB; 2.创建各表（表结构；约束） /*******************创建********************/ USE QQDB; DROP TABLE IF EXISTS QQUser; CREATE TABLE QQUser ( qqid BIGINT PRIMARY KEY, PASSWORD VARCHAR(20) NOT NULL, lastlogtime DATETIME NOT NULL, onli
日期表达式时间戳可以是数据类型 %Library.PosixTime（编码的 64 位有符号整数），也可以是数据类型 %Library.TimeStamp (yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fff)。
返回日期或日期时间表达式datetime_expr1 和datetime_expr2the 之间的整数差。其结果的 单位由interval 参数给出。interval 的法定值同TIMESTAMPADD()函数说明中所列出的相同。
说明: 返回日期或日期时间表达式datetime_expr1 和datetime_expr2the 之间的整数差。其结果的单位由interval 参数给出。interval 的法定值同TIMESTAMPADD()函数说明中所列出的相同。
一、MySQL 获得当前日期时间 函数 1.1 获得当前日期+时间（date + time）函数：now() mysql> select now(); +---------------------+ | now() | +---------------------+ | 2008-08-08 22:20:46 | +---------------------+ 除了 now() 函数能获得当前的日期时间外，MySQL 中还有下面的函数： current_timestamp() ,current_timestamp ,localtime() ,localtime ,localtimestamp -- (v4.0.6) ,localtimestamp() -- (v4.0.6) 这些日期时间函数，都等同于 now()。鉴于 now() 函数简短易记，建议总是使用 now() 来替代上面列出的函数。 1.2 获得当前日期+时间（date + time）函数：sysdate() sysdate() 日期时间函数跟 now() 类似，不同之处在于：now() 在执行开始时值就得到了， sysdate() 在函数执行时动态得到值。看下面的例子就明白了： mysql> select now(), sleep(3), now(); +---------------------+----------+---------------------+ | now() | sleep(3) | now() | +---------------------+----------+---------------------+ | 2008-08-08 22:28:21 | 0 | 2008-08-08 22:28:21 | +---------------------+----------+---------------------+ mysql> select sysdate(), sleep(3), sysdate(); +---------------------+----------+---------------------+ | sysdate() | sleep(3) | sysdate() | +---------------------+----------+---------------------+ | 2008-08-08 22:28:41 | 0 | 2008-08-08 22:28:44 | +---------------------+----------+---------------------+ 可以看到，虽然中途 sleep 3 秒，但 now() 函数两次的时间值是相同的； sysdate() 函数两次得到的时间值相差 3 秒。MySQL Manual 中是这样描述 sysdate() 的：Return the time at which the function executes。 sysdate() 日期时间函数，一般情况下很少用到。 2. 获得当前日期（date）函数：curdate() mysql> select curdate(); +------------+ | curdate() | +------------+ | 2008-08-08 | +------------+ 其中，下面的两个日期函数等同于 curdate()： current_date() ,current_date 3. 获得当前时间（time）函数：curtime() mysql> select curtime(); +-----------+ | curtime() | +-----------+ | 22:41:30 | +-----------+ 其中，下面的两个时间函数等同于 curtime()： current_time() ,current_time 4. 获得当前 UTC 日期时间函数：utc_date(), utc_time(), utc_timestamp() mysql> select utc_timestamp(), utc_date(), utc_time(), now() +---------------------+------------+------------+---------------------+ | utc_timestamp() | utc_date() | utc_time() | now() | +---------------------+------------+------------+----------
doris执行异常：[Err] 1064 - errCode = 2, detailMessage = cannot combine SELECT DISTINCT with aggregate functions or GROUP BY
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d39dc6f0100m7eo.html
这种 join 方式需要去保留两个流的状态，持续性地保留并且不会去做清除。两边的数据对于对方的流都是所有可见的，所以数据就需要持续性的存在state里面，那么 state 又不能存的过大，因此这个场景的只适合有界数据流或者结合ttl state配合使用。它的语法可以看一下，比较像离线批处理的 SQL
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能，将 PostgreSQL 数据取出，经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写
下面的例子使用了时间函数。以下询问选择了最近的 30天内所有带有date_col 值的记录：
本文主要介绍了zabbix进行数据库表分区的方法： 在系统监控中，zabbix已经代替了nagios+cacti，zabbix以其良好的图形展示和高度自定义赢得了很多运维人员的喜爱。但是由于在工作中，zabbix跑的时间过长（我们公司跑了将近3年），web页面经常卡顿，监控数据有时很难插入数据库，且数据库队列经常性卡死，经过查看，发现mysql的数据量高达83G，急需瘦身，于是有了此文。 步骤： 修改表结构： use zabbix; Alter table history_text drop
同now()函数不同的是，now()在执行开始时得到，sysdate()在函数执行时动态得到。
【1】查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数：当对一张表中的一列数据比较时，应当将一张表拆分为两张表；
前面章节我们介绍了Flink中对各种JOIN的支持，那么想想下面的查询需求之前介绍的JOIN能否满足？需求描述如下:
JOIN 算子是数据处理的核心算子，前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN，在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作，在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN》又介绍了单流与版本表的JOIN，本篇将介绍在UnBounded数据流上按时间维度进行数据划分进行JOIN操作 - Time Interval(Time-windowed)JOIN, 后面我们叫做Interval JOIN。
随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入，对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行，但是在公司应用容器化的背景下，可以统一使用公司K8S资源池，同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度，Flink SQL任务K8S化是必须进行的，所以我们也希望通过这次升级直接利社区的on K8S能力，直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。特别是社区在Flink 1.13中on Native K8S能力的支持完善，为了紧跟社区同时提升有赞实时计算引擎的能力，经过一些列调研，我们决定将有赞实时计算引擎由Flink 1.10升级到Flink 1.13.2。
同一个日期时间会有多种不同的表示方式，有的时候需要在不同格式之间相互转换。在MySQL中用的是date_format()函数:
文章主要介绍了如何通过修改MySQL配置文件中的PARTITION参数来达到提升性能的目的。具体来说，可以通过设置合适的PARTITION值来减少分区数，从而提高查询速度。同时，建议使用InnoDB引擎，并合理配置参数，以达到最佳性能。
10多年MySQL大规模数据库运维经验+8年Zabbix使用经验。本次峰会演讲和workshop《大规模数据库监控的Zabbix玩法》，讲述海量数据库实例的监控，介绍zabbix的安装、部署、优化，以及数据库自动化运维。
关键字是在SQL中具有重要意义的单词。某些关键字，如SELECT， DELETE或 BIGINT，被保留，需要用作标识符，例如表和列名特殊待遇。内置函数的名称也可能如此。允许使用非保留关键字作为标识符而无需引用。
Zabbix 数据库在没有使用分区分表功能，默认使用Housekeeping（管家功能）进行删除历史数据和趋势历史记录，如果zabbix数据库使用了分区分表功能需要把Housekeeping（管理功能）关闭。Housekeeping功能监控数据量少可以使用，但监控数据量多每次执行删除旧数据会降低MySQL数据库性能，并且还会产生很多空间碎片。经常会出现警报" Zabbix housekeeper processes more than 75% busy"的告警。（zabbix_server.conf配置文件两个参数进行历史记录数据删除：间隔多久删除一次，默认单位小时HousekeepingFrequency=1，一次删除多少数据，默认单位行MaxHousekeeperDelete=5000）。
– 建表 –学生表 CREATE TABLE Student( s_id VARCHAR(20), s_name VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT ‘’, s_birth VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT ‘’, s_sex VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT ‘’, PRIMARY KEY(s_id) ); –课程表 CREATE TABLE Course( c_id VARCHAR(20), c_name VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT ‘’, t_id VARCHAR(20) NOT NULL, PRIMARY KEY(c_id) ); –教师表 CREATE TABLE Teacher( t_id VARCHAR(20), t_name VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT ‘’, PRIMARY KEY(t_id) ); –成绩表 CREATE TABLE Score( s_id VARCHAR(20), c_id VARCHAR(20), s_score INT(3), PRIMARY KEY(s_id,c_id) ); –插入学生表测试数据 insert into Student values(‘01’ , ‘赵雷’ , ‘1990-01-01’ , ‘男’); insert into Student values(‘02’ , ‘钱电’ , ‘1990-12-21’ , ‘男’); insert into Student values(‘03’ , ‘孙风’ , ‘1990-05-20’ , ‘男’); insert into Student values(‘04’ , ‘李云’ , ‘1990-08-06’ , ‘男’); insert into Student values(‘05’ , ‘周梅’ , ‘1991-12-01’ , ‘女’); insert into Student values(‘06’ , ‘吴兰’ , ‘1992-03-01’ , ‘女’); insert into Student values(‘07’ , ‘郑竹’ , ‘1989-07-01’ , ‘女’); insert into Student values(‘08’ , ‘王菊’ , ‘1990-01-20’ , ‘女’); –课程表测试数据 insert into Course values(‘01’ , ‘语文’ , ‘02’); insert into Course values(‘02’ , ‘数学’ , ‘01’); insert into Course values(‘03’ , ‘英语’ , ‘03’);
大家好，今天我们来聊一聊MySQL数据库规范，MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，良好的规范可以提高数据库的性能、可靠性和可维护性。下面是一些MySQL数据库规范的重要指南，还附了一些索引失效的常见情况和关键字列表，希望对大家有所帮助。
MySql 语句练习50题 表名和字段 –1.学生表 Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex) –学生编号,学生姓名, 出生年月,学生性别 –2.课程表 Course(c_id,c_name,t_id) – –课程编号, 课程名称, 教师编号 –3.教师表 Teacher(t_id,t_name) –教师编号,教师姓名 –4.成绩表 Score(s_id,c_id,s_score) –学生编号,课程编号,分数 测试数据 --建表 --学生表 CREATE TA
建表共4张表，分别对应学生信息（Student）、课程信息（Course）、教师信息（Teacher）以及成绩信息（SC）
在工作中，如果使用了ClickHouse作为数据的存储的话，那么难免会遇到关于时间的转换问题
为方便阅读、重点呈现，本文对各板块内容进行了精简，需阅读完整版可点击文末【阅读原文】或登录云盘下载：https://pan.baidu.com/s/1L5Vh8rIlViJ2AHV2N2Sk4A（提取码：h343）
最近真的超忙超忙,大家可以根据自己的查询需求更改数据,如果你sql很6那么当然最好啦,如果不是特别厉害建议理解这50道Sql题目,完事你会发现自己进步蛮大!!!加油
大家可以根据自己的查询需求更改数据,如果你sql很6那么当然最好啦,如果不是特别厉害建议理解这50道Sql题目,完事你会发现自己进步蛮大!!!加油
InnoDB类型数据表只有一个*. frm文件，以及上一级目录的ibdata1文件 MylSAM类型数据表对应三个文件：
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/TimerService.java
项目中经常会遇到根据根据时间区间来查询数据的场景, 如时间跨度大可能相应的sql的执行效率会显著降低, 因此可以对时间区间进行切割成若干个小范围的时间片, 这样不仅可以提高sql的性能还可以做一下并发执行, 提高整体查询的速度;
公司各个业务线的安装包小则几十兆、大则几百兆，使用自建的升级系统向全国百万级用户下发新版本时，流量耗费相当惊人。有时新版本仅仅改了几个 dll ，总变更量不过几十 K 而已，也要发布一个完整版本。为了降低流量费用，我们推出了补丁升级的方式：产品组将修改的 dll 单独挑选出来，加上一个配置文件压缩成包，上传到自建的升级后台；在客户端，识别到补丁包类型后，手动解压并替换各个 dll 完成安装（之前是直接启动下载好的安装包）。这种方式一经推出，受到了业务线的追捧。然而在使用过程中，也发现一些问题，就是在修改完一个源文件后，受影响的往往不止一个 dll，如果仅把其中一两个 dll 替换了，没替换的 dll 很可能就会和新的 dll 产生接口不兼容，从而引发崩溃。而有的安装包包含了几十个、上百个 dll，如果一一对比，非常费时费力。特别是一些 dll 仅仅是编译时间不一样，通过普通的文件对比工具，根本无法判断这个 dll 的源码有没有改过，这让开发人员非常头大。
这是从根据从码云上找到的一个邮件发送开源项目进行了一定的修改后 这里用的是Spring Boot项目进行的测试 项目结构： pom文件需要引入以下三个jar包： <dependency
animesList:为动漫list集合的数据，放在request域中； categoriesList：为动漫的类型，放在session域中(主要是因为方便修改和添加的时候方便获取类型)； 外层循环，遍历每条动漫数据，内层循环，查询动漫对应的类型名称；
你好！ python flask图片识别系统使用到的技术有：图片背景切割、图片格式转换（pdf转png）、图片模板匹配、图片区别标识。
基于OpenCV实现SIFT特征提取与BOW(Bag of Word)生成向量数据，然后使用sklearn的线性SVM分类器训练模型，实现图像分类预测。实现基于词袋模型的图像分类预测与搜索，大致要分为如下四步：
实际开发中我们操作数据库持久化，总是需要写重复的mapper，service，xml浪费了我们大量的时间，在这里推荐大家使用SqlSessionTemplate废话不多说直接上代码
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/operators/InternalTimeServiceManager.java
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