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公共资源交易中心忙吗刷移动关键词优化

公共资源交易中心忙吗,刷移动关键词优化,server 2008 iis部署网站,网站app建设MySQL 5.7引入了一个名为生成列的新功能。它之所以叫作生成列,因为此列中的数据是基于预定义的表达式或从其他列计算的。废话不多说哈,咱们先来看一个表的结构:CREATE TABLE IF NOT EXISTS contacts (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,firs…

    MySQL 5.7引入了一个名为生成列的新功能。它之所以叫作生成列,因为此列中的数据是基于预定义的表达式或从其他列计算的。废话不多说哈,咱们先来看一个表的结构:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS contacts (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,first_name VARCHAR(50) NOT NULL,last_name VARCHAR(50) NOT NULL,email VARCHAR(100) NOT NULL
);

    这个表储存的是一个人的姓和名还有email,如果我们要获取这个人的全名,我们需要怎么办,如下:

SELECT id, CONCAT(first_name, ' ', last_name), email
FROMcontacts;

    这显然不是最优的查询,然而,通过使用MySQL生成的列,可以重新创建contacts表,如下所示:

DROP TABLE IF EXISTS contacts;CREATE TABLE contacts (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,first_name VARCHAR(50) NOT NULL,last_name VARCHAR(50) NOT NULL,fullname varchar(101) GENERATED ALWAYS AS (CONCAT(first_name,' ',last_name)),email VARCHAR(100) NOT NULL
);

    上面的GENERATED ALWAYS as(expression)是创建生成列的语法。如果要测试的话,我们可以插入一些数据来测试下。咱们这里就不赘述了。但是,我们要知道,mysql提供了两种类型的生成列:存储和虚拟。每次读取数据时,虚拟列都将在运行中计算,而存储的列在数据更新时被物理计算和存储。由此来看,我们上面定义的可是虚拟列哦,大家可千万不要搞混了。

    咱们来具体看下定义生成列的语法:

column_name data_type [GENERATED ALWAYS] AS (expression)[VIRTUAL | STORED] [UNIQUE [KEY]]

    一开始的column_name和data_type就不用说了,它是指定列名及其数据类型。完事之后的GENERATED ALWAYS子句就是标识了当前的列是生成的列。完事,再通过使用相应的选项来指示生成列的类型:VIRTUALSTORED。 默认情况下,如果未明确指定生成列的类型,mysql将使用VIRTUAL。之后就要在AS关键字后面的大括号内指定表达式, 该表达式可以包含文字,内置函数,无参数,操作符或对同一表中任何列的引用。 如果我们使用的是一个函数,它必须是标量和确定性的。最后呢,如果生成的列被存储,可以为它定义一个唯一约束。好啦,我们来看个实例感受下,先来看下表的结构:

mysql> desc products;
+--------------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| Field              | Type          | Null | Key | Default | Extra |
+--------------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| productCode        | varchar(15)   | NO   | PRI |         |       |
| productName        | varchar(70)   | NO   |     | NULL    |       |
| productLine        | varchar(50)   | NO   | MUL | NULL    |       |
| productScale       | varchar(10)   | NO   |     | NULL    |       |
| productVendor      | varchar(50)   | NO   |     | NULL    |       |
| productDescription | text          | NO   |     | NULL    |       |
| quantityInStock    | smallint(6)   | NO   |     | NULL    |       |
| buyPrice           | decimal(10,2) | NO   |     | NULL    |       |
| MSRP               | decimal(10,2) | NO   |     | NULL    |       |
+--------------------+---------------+------+-----+---------+-------+
9 rows in set

    完事呢,我们使用quantityInStockbuyPrice列的数据,通过以下表达式计算每个SKU的股票值:

quantityInStock * buyPrice

    这是正常情况下我们获取sku值的方式,但是现在我们可以使用以下alert table ... add column语句将名为stock_value的存储的生成列添加到products表,来看下语句:

ALTER TABLE products
ADD COLUMN stockValue DOUBLE 
GENERATED ALWAYS AS (buyprice*quantityinstock) STORED;

    通常,ALTER TABLE语句需要完整的表重建,因此,如果更改大表是耗时的。 但是,虚拟列并非如此。现在,我们可以直接从products表中查询库存值,来看下sql:

SELECT productName, ROUND(stockValue, 2) AS stock_value
FROMproducts;

    执行上面查询语句,得到以下结果:

+---------------------------------------------+-------------+
| productName                                 | stock_value |
+---------------------------------------------+-------------+
| 1969 Harley Davidson Ultimate Chopper       |   387209.73 |
| 1952 Alpine Renault 1300                    |   720126.90 |
| 1996 Moto Guzzi 1100i                       |   457058.75 |
| 2003 Harley-Davidson Eagle Drag Bike        |   508073.64 |
| 1972 Alfa Romeo GTA                         |   278631.36 |
| 1962 LanciaA Delta 16V                      |   702325.22 |
| 1968 Ford Mustang                           |     6483.12 |
|************** 省略了many many数据 ****************************|
| The Queen Mary                              |   272869.44 |
| American Airlines: MD-11S                   |   319901.40 |
| Boeing X-32A JSF                            |   159163.89 |
| Pont Yacht                                  |    13786.20 |
+---------------------------------------------+-------------+
110 rows in set
    好啦,本次记录就到这里了。如果感觉不错的话,请多多点赞支持哦。。。
http://www.lbrq.cn/news/2703151.html

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