?
序言:
用户注册时候,录入了全角手机号码,所以导致短信系统根据手机字段发送短信失败,现在问题来了,如何把全角手机号码变成半角手机号码?
1,手机号码全角转换成半角
先查询出来全角半角都存在的手机号码的数据
SELECT a.username ,COUNT(1) AS num
FROM(
SELECT REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(uu.user_name,'0','0'),'1','1'),'2','2'),'3','3'),'4','4') ,'5','5'),'6','6'),'7','7') ,'8','8'),'9','9') AS username
FROM UC_USER uu WHERE uu.`USER_NAME` IS NOT NULL
)a GROUP BY a.username HAVING (COUNT(1)>1)
;
得到如下重复记录:
("MB.134xx76802x" ,
"MB.136xx88105x" ,
"MB.152xx80801x" ,
"MB.157xx49518x" ,
"MB.186xx88282x" ,
"MB.189xx94855x" ); )
然后删除掉已经存在半角的全角手机号码记录,不然转换后会有重复的手机号码。
DELETE FROM `UC_USER`
WHERE MOBILE LIKE '%1%'
AND REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(user_name,'0','0'),'1','1'),'2','2'),'3','3'),'4','4') ,'5','5'),'6','6'),'7','7') ,'8','8'),'9','9')
IN("MB.134xx76802x" ,
"MB.136xx88105x" ,
"MB.152xx80801x" ,
"MB.157xx49518x" ,
"MB.186xx88282x" ,
"MB.189xx94855x" );
之后再修改全角手机号码为半角手机号码
UPDATE UC_USER uu
SET uu.`MOBILE`=REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(uu.`MOBILE`,'0','0'),'1','1'),'2','2'),'3','3'),'4','4') ,'5','5'),'6','6'),'7','7') ,'8','8'),'9','9'),
uu.`USER_NAME`=REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(REPLACE(uu.user_name,'0','0'),'1','1'),'2','2'),'3','3'),'4','4') ,'5','5'),'6','6'),'7','7') ,'8','8'),'9','9')
WHERE uu.`MOBILE` IS NOT NULL;
2,如何把所以的全角转换成半角
上面只是人为用比较笨拙的10个replace将全角转换成了半角,有没有一种通用的思路或者方法来实现呢?于是google了很多资料,写下如下的存储函数。
DELIMITER $$
USE csdn $$
CREATE FUNCTION `csdn`.`func_convert`(p_str VARCHAR(200),flag INT)
RETURNS VARCHAR(200)
BEGIN
DECLARE pat VARCHAR(8);
DECLARE step INT ;
DECLARE i INT ;
DECLARE spc INT;
DECLARE str VARCHAR(200);
SET str=p_str;
IF flag=0 THEN /**全角换算半角*/
SET pat= N'%[!-~]%' ;
SET step= -65248 ;
SET str = REPLACE(str,N' ',N' ');
ELSE /**半角换算全角*/
SET pat= N'%[!-~]%' ;
SET step= 65248 ;
SET str= REPLACE(str,N' ',N' ') ;
END IF;
SET i=LOCATE(pat,str) ;
loop1:WHILE i>0 DO
/**开始将全角转换成半角*/
SET str= REPLACE(str, SUBSTRING(str,i,1), CHAR(UNICODE(SUBSTRING(str,i,1))+step));
SET i=INSTR(str,pat) ;
END WHILE loop1;
RETURN(str)
END $$
DELIMITER ;
3,google出来的sqlserver中的全角半角转换函数。
DELIMITER $$
CREATE
/*[DEFINER = { user | CURRENT_USER }]*/
FUNCTION `test`.`u_convert`(@str NVARCHAR(4000),@flag BIT )
RETURNS NVARCHAR
BEGIN
DECLARE @pat NVARCHAR(8);
DECLARE @step INTEGER;
DECLARE @i INTEGER;
DECLARE @spc INTEGER;
IF @flag=0
BEGIN
SELECT N'%[!-~]%' INTO @pat;
SELECT -65248 INTO @step;
SELECT REPLACE(@str,N' ',N' ') INTO @str;
END
ELSE
BEGIN
SELECT N'%[!-~]%' INTO @pat;
SELECT 65248 INTO @step;
SELECT REPLACE(@str,N' ',N' ') INTO @str;
END
SELECT patindex(@pat COLLATE LATIN1_GENERAL_BIN,@str) INTO @i;
WHILE @i>0 DO
SELECT REPLACE(@str, SUBSTRING(@str,@i,1), NCHAR(UNICODE(SUBSTRING(@str,@i,1))+@step)) INTO @str;
SELECT patindex(@pat COLLATE LATIN1_GENERAL_BIN,@str) INTO @i;
END WHILE
RETURN(@str)
END $$
DELIMITER ;
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
原博客地址: http://blog.itpub.net/26230597/viewspace-1316445/
原作者:黄杉 (mchdba)
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna