日志系统的表中,时间字段存储的是13位时间戳timestamp而不是日期数据,而在业务中,我们需要通过时间和ip来进行分组查询给定日期的数据.当然你可以选择在业务层先将传入的日期转为时间戳,再去进行查询,但是既然mysql既然可以直接进行转换,那么省去在业

今天没干什么正事儿，都开了会了，写点儿关于shell脚本语言的知识吧，这个也是前两天完成一个业务方的需求的时候使用到的方法，分享出来，希望对大家有点用吧。这种最常见的，就是在脚本中需要输出日志的时候，打印日志的生成时间，而打印的方法，我比较习惯于使用下面的

有两种用法，第二个参数直接填数字的话是为日期加上指定天数，填interval的话是为日期加上指定的interval时间。与date_add()函数用法一致，为日期减去一个时间间隔，这个只能使用interval时间作为参数

因为除权除息后价格会发生变化，如果不处理，那账户总资产就会出现偏差，除权除息分两种情况，分红和送股，先从价格上看，当日价格都会发生变化，一般都是变小，从资金账户上来看，但指分红，账户上的现金是增多的，现金由分红的股票市值产生，因此，该只股票的市值是减少的，

round(x,y)返回参数x的四舍五入的有y位小数的值sign 返回代表数字x的符号的值sqrt 返回一个数的平方根truncate(x,y) 返回数字x截短为y位小数的结果

from_unixtime //实际写出来不需要带string,只是表明格式。else "40岁以上" end as age_type,--字段： extra2: {"systemtype":"ios&qu

返回指定时间的日期部分

1.含义：是将时间格式的字符串，按照规定的显示格式转换为DATETIME类型

获得当前日期+时间函数：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，一般情

DATE_SUB() 函数向日期减少指定的时间间隔。语法DATE_ADDDATE_SUBdate参数是合法的日期表达式。expr参数是您希望添加的时间间隔。

今天早上和腾讯面试官进行了视频面试，由于音量和网络以及我的垃圾电脑的原因，个人感觉黄了...由于电脑卡到打字都打不动，我勉勉强强写了一点，虽然面试官知道了我的想法也了解我的设备情况，最后没让我写完。首先是输入的问题，个人认为分别输入年月份是一件很初级的要求

在某些情况下，如果明知道查询结果只有一个，SQL语句中使用LIMIT 1 会提高查询效率，避免全表扫描。date参数是合法的日期。format规定日期/时间的输出格式。SELECT column_name FROM table_name WHERE DAT

我们通常在与数据打交道时，一般都会遇到日期这个点。mysql中的日期格式为 date()。此格式是固定的，不可能更改它。例如，可能有些人喜欢使用mm-dd-yyyy格式，但是遗憾，不能直接使用。一个代替的办法：遵循标准日期格式，并使用DATE_FORMAT

Mysql时间加减函数为date_add（）、date_sub（）定义和用法DATE_ADD() 函数向日期添加指定的时间间隔。DATE_SUB() 函数向日期减少指定的时间间隔。语法DATE_ADDDATE_SUBdate 参数是合法的日期表达式。

13.日期比较函数: datediff语法: datediff返回值: int说明: 返回结束日期减去开始日期的天数。

select 函数 函数名称。获取当前的日期和时间。返回日期date为一年中的第几天。返回时间time的小时值。SELECT CURDATE() 查询当前日期，YYYY-MM-DD. 添加时间，将n时间添加到now()日期 ，now()可替换为x y z格

通常当我们使用add_month添加月时，如果输入是本月月底的日期，那么得到的也是月底的日期，比如add_months得到的就会是‘2007-03-31‘，而不是‘2007-03-28‘。此时，如果使用的是to_date+numtoyminterval，那

无需更多介绍，Pandas已经是Python中数据分析的常用工具了。作为一个数据科学家，Pandas是我日常使用的工具，我总会惊叹于它强大的功能。本篇文章将会讲解5个我最近学到的，并且极大提升了工作效率的Pandas技巧。对于pandas新手而言，Pand

ylbtech-SQL-W3School-高级：SQL Date 函数。当我们处理日期时，最难的任务恐怕是确保所插入的日期的格式，与数据库中日期列的格式相匹配。只要数据包含的只是日期部分，运行查询就不会出问题。但是，如果涉及时间，情况就有点复杂了。下面的表