关于mysql字段计算

1、拼接字段

1)在MyAQL的select语句中,可使用Concat()函数来拼接两个列:

select Concat(vend_name, '(',vend_country, ')') from vendors order by vend_name;

Concat()拼接串,即把多个串连接起来形成一个较长的串。

Concat()需要一个或多个指定的串,各个串之间用逗号分隔,上面的select语句连接一下4个元素:

存储在vend_name列表的名字;

包含一个空格和一个左圆括号的串;

存储在vend_country列中的国家;

包含一个右圆括号的串。

2)RTrim()函数去掉值右边的所有空格。通过使用RTrim(),各个列都进行了整理:

select Concat(RTrim(vend_name), '(',RTrim(vend_country),')') from vendors order by vend_name;

Trim函数 MySQL除了支持RTrim() (正如刚才所见,它去掉串右边的空格),还支持LTrim() (去掉串左边的空格)以及Trim() (去掉串左右两边的空格)

3)使用别名

别名(alias)是一个字段或值得替换名。别名用AS关键字赋予。

select Concat(RTrim(vend_name), '(', RTrim(vend_country), ')') AS vend_title from vendors order by vend_name;

2、执行算术计算

select prod_id,quantity,item_price,quantity*item_price AS expanded_price from orderitems where order_num = 20005;

MySQL支持+、-、*、\的基本算术操作符外,圆括号可用来区分优先顺序。


注:mysql计算字段运用方便,不过在项目开发中不建议使用,后端需要对数据库进行操作的话有两种处理方式:

  1> 处理交给mysql数据库自己来处理,方法是可以设定mysql定时器,存储过程创建完毕后交由mysql定时处理event事件进行处理即可;

  2>这种就是我们初学者所熟悉的交由后台处理了,如果对数据库的操作需要定时执行的话,可以选择创建一个独立的子线程去单独执行定时任务,    问题是:后台创建线程会消耗系统资源,所以创建线程不宜多,这里有个原则:尽量减少对数据库的数据查询操作;


### 如何在 MySQL 中创建计算字段(Generated Column) #### 计算字段概述 MySQL 的 `Generated Column` 功能允许定义一种特殊的列,其值由其他列通过达式动态生成。这种功能可以分为两种类型:虚拟列(Virtual Generated Column)和存储列(Stored Generated Column)。前者仅存在于查询结果中而不占用物理存储空间[^2];后者则会将计算后的值保存到磁盘上以优化读取性能[^1]。 #### 创建计算字段的语法 以下是创建带有计算字段的基本语法规则: ```sql CREATE TABLE table_name ( col1 datatype, col2 datatype, ... generated_col_name DATATYPE GENERATED ALWAYS AS (expression) [VIRTUAL | STORED] ); ``` - **generated_col_name**: 示要创建的计算字段名称。 - **DATATYPE**: 定义该字段的数据类型。 - **GENERATED ALWAYS AS**: 声明此列为计算列并指定生成逻辑。 - **expression**: 使用 SQL 达式的具体实现方式来决定列的内容。 - **VIRTUAL 或 STORED**: 明确指定期望采用哪种类型的生成列,默认为 VIRTUAL。 #### 实际案例分析 ##### 示例一:基于现有数据构建简单加法运算的虚拟列 下面的例子展示了如何在一个学生信息中增加一个示总分的新列,这个分数是由数学成绩加上英语成绩得出的。 ```sql CREATE TABLE students ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), math_score DECIMAL(5, 2), english_score DECIMAL(5, 2), total_score DECIMAL(7, 2) AS (math_score + english_score) VIRTUAL ); ``` 这里 `total_score` 列不会被持久化写入硬盘,每次访问时都会重新计算得到最新数值。 ##### 示例二:利用JSON函数解析复杂结构化的数据作为存储型生成列 当处理来自外部系统的半结构化输入比如 JSON 文档时,可以通过如下方法提取特定部分的信息存放到关系模型里方便检索操作: ```sql CREATE TABLE products ( product_id INT NOT NULL, details JSON NOT NULL, price DECIMAL(8 , 2 ) AS (CAST(JSON_EXTRACT(details,'$.price') AS DECIMAL(8,2))) STORED ); INSERT INTO products VALUES (1,"{\"name\":\"Laptop\",\"price\":999.99}"), (2,"{\"name\":\"Smartphone\",\"price\":499.99}"); SELECT * FROM products; -- 输出结果应显示每件商品的价格已被成功转换成数字形式,并且已经作为一个独立实体存在格之中。 ``` 上述代码片段说明了即使原始资料是以非标准化格式呈现出来的,仍然能够借助内置工具轻松完成映射过程[^3]。 ##### 示例三:自动维护年龄记录 为了简化应用程序层面上对于用户出生日期与当前实际岁数之间差异管理的工作量,可以直接依赖数据库引擎内部机制达成目的——即每当有新的注册发生或者系统重启之后恢复运行状态期间都确保相应条目保持同步更新。 ```sql ALTER TABLE users ADD COLUMN age SMALLINT UNSIGNED GENERATED ALWAYS AS ( TIMESTAMPDIFF(YEAR,birthday,CURDATE()) ) STORED; DELIMITER $$ CREATE EVENT update_age ON SCHEDULE EVERY 1 DAY DO BEGIN UPDATE users SET age = TIMESTAMPDIFF(YEAR,birthday,NOW()); END$$ DELIMITER ; ``` 注意,在某些情况下可能还需要额外设置定时任务去周期性校正可能出现偏差的情况[^5]。 ### 总结 以上介绍了三种不同场景下运用 MySQL 提供的 Generated Columns 特性的实例演示,无论是简单的数值相加还是复杂的嵌套对象属性获取亦或是长期跟踪变化趋势的需求都可以很好地满足业务需求的同时兼顾效率考量。
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