TIMESTAMP datetime date

本文详细解析MySQL中的TIMESTAMP和DATETIME两种日期类型的区别与使用技巧,包括字段设置、默认值处理及日期操作等方面。

创建的一张表中,有一个字段类型是 TIMESTAMP ,我想将此字段设置为允许为NULL值的,但是总是失败,这个字段就是不能含有NULL值。

现在有时间了,到网上查了一下,原来果真如此。有仁兄写的非常不错,多谢!下面就是一仁兄的文章
http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/280284

另外:从这篇文章中还看到一条
一般建表时候,创建时间用datetime,更新时间用timestamp。这是非常重要的。
我测试了一下,如果你的表中有两个timestamp字段,只要你更新任何非timestamp字段的值,则第一个timestamp列会更新成当前时间,而第二人timestamp列的值不变。
“这位朋友说的:2、TIMESTAMP列不可以设置值,只能由数据库自动去修改。”,关于这一条,我在测试的时候,是可以设置值的。应该是MYSQL版本不同吧。我用的mysql5.1。 另外,如果表中只一条timestampe类型的列时,更新其他字段时,这个列的值并不变化。

作者是允许转载的,下面就转载一下。
版权声明:原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/280284
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MySQL5日期类型DATETIME和TIMESTAMP 相关问题详解

MySQL5的日期类型有三种:DATETIME、DATE和TIMESTAMP,除了DATE用来表示一个不带时分秒的是日期,另外两个都带时分秒。TIMESTAMP还可以精确到毫秒。

其次还有个共性,就是他们的格式“不严格”,很自由,一般你认为对的格式都可以正确插入到数据库中。

这里主要解决带时分秒日期的一些常见问题。

一、IMESTAMP

1、TIMESTAMP列必须有默认值,默认值可以为“0000-00-00 00:00:00”,但不能为null。
2、TIMESTAMP列不可以设置值,只能由数据库自动去修改。
3、一个表可以存在多个TIMESTAMP列,但只有一个列会根据数据更新而改变为数据库系统当前值。因此,一个表中有多个TIMESTAMP 列是没有意义,实际上一个表只设定一个TIMESTAMP列。
4、TIMESTAMP列的默认值是CURRENT_TIMESTAMP常量值。当纪录数据发生变化的时候,TIMESTAMP列会自动将其值设定为CURRENT_TIMESTAMP。
5、TIMESTAMP列创建后的格式是:
`a` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
这个语句含义,a字段的默认值是CURRENT_TIMESTAMP,当纪录更新时候,自动将a字段的值设置为 CURRENT_TIMESTAMP。
6、另外,下面的定义从语法角度是对的,但是没有意义,因为该字段的值不可更改,永远只能为默认值。
`b` timestamp NOT NULL DEFAULT ‘0000-00-00 00:00:00′,

二、DATETIME

1、DATETIME列可以设置为多个,默认可为null,可以手动设置其值。
2、DATETIME列不可设定默认值,这是很多人煞费苦心研究的成果,呵呵!
3、DATETIME列可以变相的设定默认值,比如通过触发器、或者在插入数据时候,将DATETIME字段值设置为now(),这样可以做到了,尤其是后者,在程序开发中常常用到。

一般建表时候,创建时间用datetime,更新时间用timestamp。
CREATE TABLE user (
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(20) CHARACTER SET gbk NOT NULL,
sex tinyint(1) DEFAULT ‘1′,
state smallint(2) DEFAULT ‘1′,
createtime datetime NOT NULL,
updatetime timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=latin1

三、日期最大值范围的问题

日期最大范围的问题不是绝对的,很多人制定一个说不能查过20XX年,这是扯蛋,根本没这回事。日期的范围等问题与MySQL的运行模式有关。当然这个范围很宽广,足够祖宗十八代用了,不用担心这问题了。

相反,要注意的问题是,编程语言对日期范围的限制,不同的语言,有不同的限制,这里不做讨论了。

四、日期格式转换

1、字符串转日期
select STR_TO_DATE(‘2010-03-03 16:41:16′, ‘%Y-%m-%d %H:%i:%s’)

2、日期转字符串
select DATE_FORMAT(‘2010-03-03 16:41:16′, ‘%Y-%m-%d %H:%i:%s’)

五、日期的中年月日时分秒星期月份等获取方法

select TIMESTAMP(‘2010-03-03 16:41:16′);

select DATE(‘2010-03-03 16:41:16′);

select YEAR(‘2010-03-03 16:41:16′);

select MONTH(‘2010-03-03 16:41:16′);

select DAY(‘2010-03-03 16:41:16′);

select TIME(‘2010-03-03 16:41:16′);

select CURTIME();

select CURDATE();

select CURRENT_DATE;

select CURRENT_TIME;

select CURRENT_TIMESTAMP;

方式很多,这里简单列举一二。

六、日期的算术运算

相关的函数很多很多,用法也很简单,一看就会,建议查看MySQL参考手册。
mysql> SELECT DATE_ADD(‘1999-01-01′, INTERVAL 1 DAY);

-> ‘1999-01-02′

mysql> SELECT DATE_ADD(‘1999-01-01′, INTERVAL 1 HOUR);

-> ‘1999-01-01 01:00:00′

mysql> SELECT DATE_ADD(‘1998-01-30′, INTERVAL 1 MONTH);

-> ‘1998-02-28′

七、日期的大小比较

拿着日当数字,拿着字符串当日期,呵呵,很简单的。
and update_time > ‘2010-03-02 16:48:41′
and update_time <= ‘2010-03-03 16:51:58′

搞明白这些,参考MySQL指南,日期问题轻松搞定。

本文出自 “熔 岩” 博客,请务必保留此出处http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/280284

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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