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mysql计算时间

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() | +---------------------+------------+------------+----------

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有赞实时计算 Flink 1.13 升级实践

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。

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