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데이터 베이스MySQL 튜토리얼시간을 포함한 두 날짜 사이의 MySQL 데이터를 올바르게 선택하는 방법은 무엇입니까?

How to Correctly Select MySQL Data Between Two Dates Including Time?

MySQL: 두 날짜 사이의 데이터 선택

MySQL에서 날짜/시간 필드로 작업할 때 날짜의 미묘한 차이를 인식하는 것이 중요합니다. 서식을 지정합니다. 아시다시피 시간을 고려하지 않고 '2011-12-06 10:45:36' 날짜 형식을 사용하면 특정 날짜 사이의 데이터를 검색하려고 할 때 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다.

Midnight Trap

MySQL의 날짜의 기본 단축 버전은 00:00:00을 하루의 시작으로 해석합니다. 즉, 귀하의 검색어는

SELECT `users`.* FROM `users` 
WHERE created_at >= '2011-12-01' 
AND created_at <p>실질적으로 다음과 같습니다.</p><pre class="brush:php;toolbar:false">SELECT `users`.* FROM `users` 
WHERE created_at >= '2011-12-01 00:00:00' 
AND created_at <p>결과적으로 귀하가 기대했던 항목은 '2011-12-06 10:45:36'입니다. 은(는) 시간 구성 요소가 지정된 범위를 벗어났기 때문에 제외되었습니다.</p><p><strong>Elegant Solutions</strong></p><p>이 문제를 해결하려면 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.</p>
  • 종료 날짜 연장: 전체 범위를 캡처하려면 다음 날을 포함하도록 쿼리를 변경하세요.
SELECT `users`.* FROM `users` 
WHERE created_at >= '2011-12-01' 
AND created_at 
  • DATE_ADD 사용: DATE_ADD 함수를 사용하여 종료 날짜에 간격을 추가합니다:
SELECT `users`.* from `users` 
WHERE created_at >= '2011-12-01' 
AND created_at 
  • BETWEEN 연산자 활용: 이 연산자는 지정하는 보다 간결한 방법을 제공합니다. 날짜 범위:
SELECT `users`.* from `users` 
WHERE created_at BETWEEN('2011-12-01', date_add('2011-12-01', INTERVAL 7 DAY));

위 내용은 시간을 포함한 두 날짜 사이의 MySQL 데이터를 올바르게 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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고 가용성, 고급 보안 및 우수한 통합이 필요한 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램 시나리오에서는 MySQL 대신 SQLServer를 선택해야합니다. 1) SQLServer는 고 가용성 및 고급 보안과 같은 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 2) VisualStudio 및 Powerbi와 같은 Microsoft Ecosystems와 밀접하게 통합되어 있습니다. 3) SQLSERVER는 성능 최적화에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 최적화 된 테이블 및 열 스토리지 인덱스를 지원합니다.

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MySQL 트리거는 특정 데이터 작업이 수행 될 때 일련의 작업을 수행하는 데 사용되는 테이블과 관련된 자동 실행 된 저장 프로 시저입니다. 1) 트리거 정의 및 기능 : 데이터 검증, 로깅 등에 사용됩니다. 2) 작업 원칙 : 전후에 나누어지고 행 수준 트리거링을 지원합니다. 3) 사용의 예 : 급여 변경을 기록하거나 재고를 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다. 4) 디버깅 기술 : ShowTriggers 및 ShowCreateTrigger 명령을 사용하십시오. 5) 성능 최적화 : 복잡한 작업을 피하고 인덱스 사용 및 거래 관리.

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다른 관계형 데이터베이스와 비교하여 MySQL의 단점에는 다음이 포함됩니다. 1. 성능 문제 : 대규모 데이터를 처리 할 때 병목 현상을 만날 수 있으며 PostgreSQL은 복잡한 쿼리 및 빅 데이터 처리에서 더 잘 수행됩니다. 2. 확장 성 : 수평 스케일링 능력은 Google 스패너 및 Amazon Aurora만큼 좋지 않습니다. 3. 기능 제한 : 고급 기능에서 PostgreSQL 및 Oracle만큼 좋지 않으면 일부 기능에는 더 많은 사용자 정의 코드 및 유지 관리가 필요합니다.

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