MySQL でエポック タイムスタンプを人間が判読できる日付に変換する
MySQL では、エポック タイムスタンプは特定の時点からの秒数またはミリ秒数を表します。エポックとして知られる時間 (1970 年 1 月 1 日、00:00:00 UTC)。これらの数値を人間が判読できる日付に変換するには、from_unixtime() 関数を使用します。
ステップ 1: タイムスタンプの精度を確認する
エポック タイムスタンプの精度は次のとおりです。変換プロセスにとって重要です。一部のタイムスタンプはミリ秒の精度を持つ場合がありますが、他のタイムスタンプは秒のみを記録する場合があります。この精度は後続のステップに影響します。
ステップ 2: ミリ秒精度の処理
ミリ秒精度のタイムスタンプの場合、from_unixtime() を使用して説明する前に 1000 で割る必要があります。追加の小数点以下の桁について:
<code class="mysql">mysql> select from_unixtime(floor(1389422614485/1000)); +------------------------------------------+ | from_unixtime(floor(1389422614485/1000)) | +------------------------------------------+ | 2014-01-11 12:13:34 | +------------------------------------------+</code>
更新: MySQL 8.0 以降、ミリ秒を使用する場合にフロア関数は必要なくなりました:
<code class="mysql">mysql> select from_unixtime(1594838230234/1000); +------------------------------------------+ | from_unixtime(1594838230234/1000) | +------------------------------------------+ | 2020-07-15 18:37:10.2340 | +------------------------------------------+</code>
ステップ 3: 秒精度を処理する
タイムスタンプに秒精度しかない場合は、from_unixtime():
<code class="mysql">mysql> select from_unixtime(1389422614); +---------------------------------------+ | from_unixtime(1389422614) | +---------------------------------------+ | 2014-01-11 12:13:34 | +---------------------------------------+</code>
を直接使用できます。これらの手順に従うことで、簡単にMySQL でエポック タイムスタンプを人間が判読できる日付に変換し、時系列データをわかりやすくユーザーフレンドリーな形式で表示できるようにします。
以上がMySQL でエポック タイムスタンプを人間が判読できる日付に変換するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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