Bei der Arbeit mit relationalen Datenbanken und der strukturierten Abfragesprache SQL k\u00f6nnen Sie Daten in einem relationalen Datenbankmanagementsystem speichern, verwalten und abrufen. SQL kann Daten unver\u00e4ndert so abrufen, wie sie in der Datenbank gespeichert wurden.<\/p>\n
SQL kann mithilfe von Funktionen auch Berechnungen durchf\u00fchren und Daten bearbeiten. Beispielsweise k\u00f6nnen Sie Funktionen verwenden, um auf den n\u00e4chsten Dollar gerundete Produktpreise abzurufen, die durchschnittliche Anzahl der Produktk\u00e4ufe zu berechnen oder die verbleibenden Tage bis zum Ablauf der Garantie f\u00fcr einen Kauf zu ermitteln.<\/p>\n
In diesem Tutorial verwenden Sie verschiedene SQL-Funktionen, um mathematische Berechnungen durchzuf\u00fchren, Zeichenketten und Datumsangaben zu bearbeiten und mithilfe von Aggregatfunktionen Zusammenfassungen zu berechnen.<\/p>\n
Um dieser Anleitung folgen zu k\u00f6nnen, ben\u00f6tigen Sie einen Computer mit einem SQL-basierten relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS). Die Anweisungen und Beispiele in dieser Anleitung wurden in der folgenden Umgebung validiert:<\/p>\n
Hinweis: Viele relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) verwenden ihre eigene SQL-Implementierung. Obwohl die in diesem Tutorial beschriebenen Befehle in den meisten RDBMS funktionieren, definiert die Standard-SQL-Syntax nur eine begrenzte Anzahl von Funktionen. Dar\u00fcber hinaus variiert die Unterst\u00fctzung der Standard-Syntax je nach Datenbank-Engine. Die genaue Syntax oder Ausgabe kann abweichen, wenn Sie die Befehle auf einem anderen System als MySQL testen.<\/span><\/p>\n Sie ben\u00f6tigen au\u00dferdem eine Datenbank mit Tabellen, die mit Beispieldaten gef\u00fcllt sind, um die Funktionen nutzen zu k\u00f6nnen. Wir empfehlen Ihnen, den Abschnitt \u201cVerbindung zu MySQL herstellen und eine Beispieldatenbank einrichten\u201d zu lesen, um detaillierte Informationen zum Verbinden mit einem MySQL-Server und zum Erstellen der in den Beispielen dieses Leitfadens verwendeten Testdatenbank zu erhalten.<\/p>\n In diesem Abschnitt stellen Sie eine Verbindung zu einem MySQL-Server her und erstellen eine Beispieldatenbank, damit Sie den Beispielen in diesem Leitfaden folgen k\u00f6nnen.<\/p>\n Wenn Ihr SQL-Datenbanksystem auf einem Remote-Server l\u00e4uft, melden Sie sich \u00fcber SSH bei Ihrem Server an:<\/p>\n \u00d6ffnen Sie anschlie\u00dfend die MySQL-Serverumgebung, anstatt Erstelle eine Datenbank namens Buchhandlung:<\/p>\n Wenn die Datenbank erfolgreich erstellt wurde, erhalten Sie eine Ausgabe \u00e4hnlich der folgenden:<\/p>\n Um die Buchhandelsdatenbank auszuw\u00e4hlen, f\u00fchren Sie den Befehl USE aus:<\/p>\n Sie sehen folgende Ausgabe:<\/p>\n Sobald Sie eine Datenbank ausgew\u00e4hlt haben, k\u00f6nnen Sie darin Beispieltabelle erstellen. In dieser Anleitung verwenden wir eine fiktive Bibliothek, die eine Vielzahl von B\u00fcchern verschiedener Autoren verkauft.<\/p>\n Die Inventartabelle enth\u00e4lt Informationen \u00fcber die im Buchladen verf\u00fcgbaren B\u00fccher. Sie enth\u00e4lt die folgenden Spalten:<\/p>\n Erstellen Sie die Beispieltabelle mit folgendem Befehl:<\/p>\n Wenn die folgende Ausgabe gedruckt wird, wurde die Tabelle erstellt:<\/p>\n Laden Sie anschlie\u00dfend die Tabelle \u201epurchases\u201c mit Beispieldaten, indem Sie die folgende INSERT INTO-Operation ausf\u00fchren:<\/p>\n Der INSERT INTO-Vorgang f\u00fcgt der Inventartabelle f\u00fcnf B\u00fccher mit den angegebenen Werten hinzu. Die folgende Ausgabe zeigt, dass alle f\u00fcnf Zeilen hinzugef\u00fcgt wurden:<\/p>\n Damit sind Sie bereit, dem Rest der Anleitung zu folgen und mit der Verwendung von Funktionen in SQL zu beginnen.<\/p>\n Funktionen sind benannte Ausdr\u00fccke, die einen oder mehrere Werte entgegennehmen, Berechnungen oder Transformationen an den Daten durchf\u00fchren und als Ergebnis einen neuen Wert zur\u00fcckgeben. SQL-Funktionen lassen sich \u00e4hnlich wie mathematische Funktionen betrachten. Beispielsweise nimmt die Funktion log(x) einen Wert x entgegen und gibt den Logarithmus von x zur\u00fcck.<\/p>\n Wenn Sie beispielsweise alle Buchtitel mit ihren Preisen in der Reihenfolge vom teuersten zum g\u00fcnstigsten Buch abrufen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie folgenden Befehl ausf\u00fchren:<\/p>\n Sie erhalten eine Ausgabe, die in etwa wie folgt aussieht:<\/p>\n In diesem Befehl, M\u00f6glicherweise m\u00f6chten Sie jedoch Werte aus der Datenbank nach einer gewissen Verarbeitung oder Manipulation abrufen. Beispielsweise k\u00f6nnten Sie an Buchpreisen auf den n\u00e4chsten Dollar gerundet, Buchtiteln in Gro\u00dfbuchstaben oder dem Erscheinungsjahr (ohne Monat und Tag) interessiert sein. In diesem Fall verwenden Sie eine Funktion.<\/p>\n SQL-Funktionen lassen sich grob in verschiedene Gruppen einteilen, je nachdem, mit welcher Art von Daten sie arbeiten. Dies sind die am h\u00e4ufigsten verwendeten Funktionen:<\/p>\n Hinweis: Die meisten relationalen Datenbanken, einschlie\u00dflich MySQL, erweitern den im SQL-Standard definierten Funktionsumfang um zus\u00e4tzliche, datenbankspezifische Operationen. Viele Funktionen au\u00dferhalb des SQL-Standards funktionieren in vielen Datenbanken \u00e4hnlich, w\u00e4hrend andere spezifisch f\u00fcr ein bestimmtes RDBMS und dessen Besonderheiten sind. In der Dokumentation Ihrer gew\u00e4hlten Datenbank finden Sie weitere Informationen zu den von ihr bereitgestellten Funktionen. Im Fall von MySQL finden Sie dort Informationen zu integrierten Funktionen und Operatorreferenzen.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt die allgemeine Syntax f\u00fcr die Verwendung einer fiktiven, nicht existierenden Funktion namens EXAMPLE, um die Ergebnisse f\u00fcr Preiswerte in einer Buchhandelsinventardatenbank mithilfe einer SELECT-Abfrage zu \u00e4ndern:<\/span><\/p>\n Die Funktion (EXAMPLE) erwartet den Spaltennamen (price) als Argument in Klammern. Dieser Teil der Abfrage weist die Datenbank an, die Funktion EXAMPLE auf die Preiswerte in der Spalte anzuwenden und die Ergebnisse zur\u00fcckzugeben. AS new_price weist die Datenbank an, den berechneten Werten einen tempor\u00e4ren Namen (new_price) zuzuweisen. Dadurch lassen sich die Funktionsergebnisse in der Ausgabe identifizieren und mithilfe der WHERE- und ORDER BY-Klauseln auf die berechneten Werte zugreifen.<\/p>\n Im folgenden Abschnitt verwenden Sie mathematische Funktionen, um g\u00e4ngige Berechnungen durchzuf\u00fchren.<\/p>\n Mathematische Funktionen verarbeiten numerische Werte, wie beispielsweise den Preis eines Buches oder die Anzahl der in der Beispieldatenbank vorhandenen B\u00fccher. Sie k\u00f6nnen verwendet werden, um Berechnungen in der Datenbank durchzuf\u00fchren und die Ergebnisse an Ihre Bed\u00fcrfnisse anzupassen.<\/p>\n Runden ist eine der h\u00e4ufigsten Anwendungen mathematischer Funktionen in SQL. Angenommen, Sie m\u00f6chten die Preise aller B\u00fccher abrufen, aber nur die auf den n\u00e4chsten Dollar gerundeten Werte. Dazu k\u00f6nnen Sie die Funktion verwenden. F\u00fchren Sie folgenden Befehl aus:<\/p>\n Sie sehen eine Ausgabe, die in etwa wie folgt aussieht:<\/p>\n Der obige Befehl gibt die Werte der Spalten zur\u00fcck. Die Funktion ROUND akzeptiert auch zus\u00e4tzliche Argumente, die die Anzahl der Dezimalstellen f\u00fcr die Rundung sowie arithmetische Operationen anstelle eines Spaltennamens angeben. F\u00fchren Sie beispielsweise die folgende Abfrage aus:<\/p>\n Sie erhalten folgende Ausgabe:<\/p>\n Ausf\u00fchrung Zu den weiteren in MySQL integrierten mathematischen Funktionen geh\u00f6ren trigonometrische Funktionen, Quadratwurzeln, Potenzen, Logarithmen und Exponentialfunktionen. Mehr \u00fcber die Verwendung mathematischer Funktionen in SQL erfahren Sie im Tutorial \u201eMathematische Ausdr\u00fccke und Aggregationsfunktionen in SQL verwenden\u201c.<\/p>\n Im n\u00e4chsten Abschnitt werden Sie mithilfe von SQL-Funktionen Texte aus der Datenbank bearbeiten.<\/p>\n Mit Textfunktionen in SQL lassen sich Zeichenketten bearbeiten und ver\u00e4ndern. Beispielsweise k\u00f6nnen Sie Buchtitel \u00fcbersichtlicher abrufen, indem Sie \u00fcberfl\u00fcssige Leerzeichen am Anfang und Ende entfernen.<\/p>\n Dazu k\u00f6nnen Sie die Funktion verwenden Betrachten Sie folgendes Beispiel:<\/p>\n Folgende Ausgabe wird auf dem Bildschirm angezeigt:<\/p>\n Die SQL-Funktion LOWER nimmt ein einzelnes Argument entgegen und wandelt dessen Inhalt in Kleinbuchstaben um. Mithilfe des Alias-Spalte AS title_downcase werden die resultierenden Daten in einer tempor\u00e4ren Spalte namens title_downcase angezeigt.<\/p>\n Rufen Sie nun alle Autoren ab, diesmal in Gro\u00dfbuchstaben. Versuchen Sie, die folgende SQL-Abfrage auszuf\u00fchren:<\/p>\n Sie erhalten folgende Ausgabe:<\/p>\n Anstelle der Funktion LOWER haben Sie die Funktion UPPER verwendet, die \u00e4hnlich funktioniert, den Text aber in Gro\u00dfbuchstaben umwandelt. Beide Funktionen k\u00f6nnen verwendet werden, wenn Sie beim Abrufen von Daten die Gro\u00df-\/Kleinschreibung sicherstellen m\u00f6chten.<\/p>\n Eine weitere n\u00fctzliche Funktion zur Stringmanipulation ist CONCAT. Sie nimmt mehrere Argumente mit Textwerten entgegen und verkettet diese. Versuchen Sie, Autoren und Buchtitel in einer einzigen Spalte abzurufen. F\u00fchren Sie dazu die folgende Anweisung aus:<\/p>\n Dieser Befehl liefert folgende Ausgabe:<\/p>\n Die Funktion CONCAT verkn\u00fcpft mehrere Zeichenketten und wird mit drei Argumenten aufgerufen. Das erste Argument, author, verweist auf die Spalte mit dem Namen des Autors. Das zweite Argument, :, ist ein beliebiger Zeichenkettenwert, der Autoren und Buchtitel durch einen Doppelpunkt trennt. Das letzte Argument, title, verweist auf die Spalte mit den Buchtiteln.<\/p>\n Als Ergebnis dieser Abfrage werden die Autoren und Titel in einer tempor\u00e4ren Spalte namens full_title zur\u00fcckgegeben, die von der Datenbank-Engine direkt verkettet wird.<\/p>\n Weitere in MySQL integrierte String-Funktionen umfassen Funktionen zum Suchen und Ersetzen von Zeichenketten, zum Abrufen von Teilzeichenketten, zum Auff\u00fcllen und K\u00fcrzen von Zeichenkettenwerten sowie zum Anwenden regul\u00e4rer Ausdr\u00fccke usw. Mehr \u00fcber die Verwendung von SQL-Funktionen zum Verketten mehrerer Werte erfahren Sie im Tutorial \u201eDatenmanipulation mit CAST-Funktionen und Verkettungsausdr\u00fccken in SQL\u201c. Weitere Informationen finden Sie in der MySQL-Dokumentation unter \u201eString-Funktionen und -Operatoren\u201c.<\/p>\n Im n\u00e4chsten Abschnitt verwenden Sie SQL-Funktionen, um Datumsangaben aus der Datenbank zu bearbeiten.<\/p>\n Datums- und Zeitfunktionen in SQL erm\u00f6glichen die Bearbeitung von Werten in Spalten, die Datums- und Zeitstempel enthalten, w\u00e4hrend der Verarbeitung von SQL-Abfragen. Sie k\u00f6nnen verwendet werden, um Teile von Datumsinformationen zu extrahieren, Datumsberechnungen durchzuf\u00fchren oder Datums- und Zeitstempel in die gew\u00fcnschten Ausgabeformate zu formatieren.<\/p>\n Angenommen, Sie m\u00fcssen das Erscheinungsdatum des Buches in Jahr, Monat und Tag aufteilen, anstatt eine einzige Datumsspalte in der Ausgabe zu haben.<\/p>\n Versuchen Sie, folgenden Befehl auszuf\u00fchren:<\/p>\n Sie sehen eine Ausgabe, die in etwa wie folgt aussieht:<\/p>\n Diese SQL-Anweisung verwendet drei separate Funktionen: YEAR, MONTH und DAY. Jede Funktion ben\u00f6tigt den Namen der Spalte, in der die Datumsangaben gespeichert sind, als Argument und extrahiert jeweils nur einen Teil des vollst\u00e4ndigen Datums: das Jahr, den Monat oder den Tag. Mithilfe dieser Funktionen k\u00f6nnen Sie in SQL-Abfragen auf einzelne Bestandteile eines Datums zugreifen.<\/p>\n Eine weitere n\u00fctzliche Funktion zur Datumsbearbeitung ist DATEDIFF, mit der Sie die Anzahl der Tage zwischen zwei Daten ermitteln k\u00f6nnen. Pr\u00fcfen Sie nun, wie viele Tage zwischen dem Erscheinungsdatum jedes Buches und dem aktuellen Datum vergangen sind.<\/p>\n F\u00fchren Sie die folgende Abfrage aus:<\/p>\n Folgende Ausgabe wird auf dem Bildschirm angezeigt:<\/p>\n Die Funktion DATEDIFF ben\u00f6tigt zwei Argumente: ein Startdatum und ein Enddatum. Sie berechnet die Anzahl der Tage zwischen diesen beiden Zeitpunkten. Liegt das Enddatum fr\u00fcher, kann das Ergebnis negativ sein. In diesem Beispiel ist das erste Argument der Name der Spalte \u201eintroduction_date\u201c, die die Datumsangaben in der Inventartabelle enth\u00e4lt. Das zweite Argument ist die Funktion CURRENT_DATE, die das aktuelle Systemdatum repr\u00e4sentiert. Die Ausf\u00fchrung dieser Abfrage ermittelt die Anzahl der Tage zwischen diesen beiden Zeitpunkten und speichert das Ergebnis in einer tempor\u00e4ren Spalte namens \u201edays_since\u201c.<\/p>\n Hinweis: DATEDIFF geh\u00f6rt nicht zum offiziellen SQL-Standardfunktionsumfang. Obwohl viele Datenbanken diese Funktion unterst\u00fctzen, variiert die Syntax h\u00e4ufig zwischen verschiedenen Datenbank-Engines. Dieses Beispiel folgt der nativen MySQL-Syntax.<\/span><\/p>\n Weitere in MySQL integrierte Funktionen zur Datumsmanipulation umfassen das Addieren und Subtrahieren von Zeitintervallen und Datumsangaben, das Formatieren von Datumsangaben f\u00fcr verschiedene Sprachformate, das Abrufen von Tages- und Monatsnamen sowie das Erstellen neuer Datumswerte. Mehr \u00fcber die Arbeit mit Datumsangaben in SQL erfahren Sie im Tutorial \u201eArbeiten mit Datum und Uhrzeit in SQL\u201c. Weitere Informationen finden Sie in der MySQL-Dokumentation unter \u201eDatums- und Zeitfunktionen\u201c.<\/p>\n Im n\u00e4chsten Abschnitt lernen Sie, wie man Aggregatfunktionen verwendet.<\/p>\n In allen vorherigen Beispielen haben Sie SQL-Funktionen verwendet, um Transformationen oder Berechnungen auf einzelne Spaltenwerte in einer Zeile anzuwenden, die ein Buch in einer Buchhandlung repr\u00e4sentieren. SQL bietet die M\u00f6glichkeit, mathematische Berechnungen auf mehreren Zeilen durchzuf\u00fchren, um aggregierte Informationen \u00fcber den gesamten Datensatz zu ermitteln.<\/p>\n Sie k\u00f6nnen mehrere Aggregatfunktionen in Ihre SELECT-Abfrage einbinden. Angenommen, Sie m\u00f6chten die Anzahl der in einer Buchhandlung gelisteten B\u00fccher, den H\u00f6chstpreis jedes verf\u00fcgbaren Buches und den Durchschnittspreis des gesamten Katalogs \u00fcberpr\u00fcfen. F\u00fchren Sie dazu die folgende Anweisung aus:<\/p>\n Dieser Befehl liefert folgende Ausgabe:<\/p>\n Die obige Abfrage verwendet drei Aggregatfunktionen gleichzeitig. Die Funktion COUNT z\u00e4hlt die durchsuchten Zeilen. In diesem Beispiel wird der Titel als Argument \u00fcbergeben. Da die Anzahl der Zeilen f\u00fcr jede markierte Spalte gleich ist, k\u00f6nnen Sie jedoch jeden anderen Spaltennamen als Funktionsargument verwenden. Die Funktion MAX berechnet den Maximalwert aus der Spalte \u201ePreis\u201c. Hierbei ist der Spaltenname wichtig, da die Berechnung auf den Werten dieser Spalte basiert. Die letzte Funktion ist die Funktion AVG, die den Durchschnitt aller Preise aus der Spalte \u201ePreis\u201c berechnet.<\/p>\n Die Verwendung von Aggregatfunktionen auf diese Weise f\u00fchrt dazu, dass eine Zeile mit tempor\u00e4ren Spalten, die die Werte der Aggregatberechnungen darstellen, an die Datenbank zur\u00fcckgegeben wird. Die Quellzeilen werden intern f\u00fcr die Berechnung verwendet, aber nicht \u00fcber die Abfrage zur\u00fcckgegeben. In diesem Beispiel haben Sie Aggregatfunktionen verwendet, um statistische Werte aus der gesamten Inventartabelle gleichzeitig zu berechnen und dabei alle Zeilen f\u00fcr die Zusammenfassung zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n Mit SQL k\u00f6nnen Sie die Zeilen einer Tabelle in Gruppen unterteilen und anschlie\u00dfend die Summe dieser Gruppen separat berechnen. Beispielsweise k\u00f6nnen Sie den Durchschnittspreis von B\u00fcchern verschiedener Autoren ermitteln, um herauszufinden, welcher Autor die teuersten Titel ver\u00f6ffentlicht hat. Weitere Informationen zum Gruppieren von Zeilen f\u00fcr solche Berechnungen finden Sie im Tutorial \u201eVerwendung von GROUP BY und ORDER BY in SQL\u201c. Mehr \u00fcber die Verwendung von Aggregatfunktionen erfahren Sie im Tutorial \u201eVerwendung mathematischer Ausdr\u00fccke und Aggregatfunktionen in SQL\u201c.<\/p>\n In diesem Leitfaden haben Sie gelernt, wie Sie SQL-Funktionen verwenden, um Berechnungen mit Daten durchzuf\u00fchren und komplexere Abfragen zu erstellen. Diese Funktionen helfen Ihnen, Daten auf verschiedene Weise zu bearbeiten und bessere Ergebnisse zu erzielen. Beachten Sie, dass die genaue SQL-Syntax je nach verwendetem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) variieren kann.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Einleitung Bei der Arbeit mit relationalen Datenbanken und der strukturierten Abfragesprache (SQL) k\u00f6nnen Sie\u2026","protected":false},"author":1,"featured_media":16374,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_focuskw":"\u0646\u062d\u0648\u0647 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u062a\u0648\u0627\u0628\u0639 SQL","_yoast_wpseo_title":"","_yoast_wpseo_metadesc":"","_yoast_wpseo_canonical":"","_yoast_wpseo_opengraph-description":"","_yoast_wpseo_opengraph-image":"","_yoast_wpseo_twitter-description":"","_yoast_wpseo_twitter-image":"","_yoast_wpseo_focuskeywords":"","_yoast_wpseo_primary_category":"193","footnotes":""},"categories":[193,349],"tags":[403,456],"class_list":{"0":"post-16372","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-tutorials","8":"category-database","9":"tag-data-base","10":"tag-sql"},"yoast_head":"\nVerbindung zu MySQL herstellen und eine Beispieldatenbank einrichten<\/h3>\n
ssh sammy@your_server_ip<\/code><\/pre>\n<\/div>\nSammy<\/code> Geben Sie Ihren MySQL-Benutzernamen ein:<\/p>\nmysql -u sammy -p<\/code><\/pre>\n<\/div>\nCREATE DATABASE bookstore;<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\nQuery OK, 1 row affected (0.01 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nUSE bookstore;<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\nDatabase changed<\/code><\/pre>\n<\/div>\n\n
CREATE TABLE inventory (\r\nbook_id int,\r\nauthor varchar(50),\r\ntitle varchar(200),\r\nintroduction_date date,\r\nstock int,\r\nprice decimal(5, 2),\r\nPRIMARY KEY (book_id)\r\n);<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\nQuery OK, 0 rows affected (0.00 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nINSERT INTO inventory\r\nVALUES\r\n(1, 'Oscar Wilde', 'The Picture of Dorian Gray', '2022-10-01', 4, 20.83),\r\n(2, 'Jane Austen', 'Pride and Prejudice', '2022-10-04', 12, 42.13),\r\n(3, 'Herbert George Wells', 'The Time Machine', '2022-09-23', 7, 21.99),\r\n(4, 'Mary Shelley', 'Frankenstein', '2022-07-23', 9, 17.43),\r\n(5, 'Mark Twain', 'The Adventures of Huckleberry Finn', '2022-10-01', 14, 23.15);<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\nQuery OK, 5 rows affected (0.00 sec)\r\nRecords: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nSQL-Funktionen verstehen<\/h2>\n
SELECT title, price, introduction_date FROM inventory ORDER BY price DESC;<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+------------------------------------+-------+-------------------+\r\n| title | price | introduction_date |\r\n+------------------------------------+-------+-------------------+\r\n| Pride and Prejudice | 42.13 | 2022-10-04 |\r\n| The Adventures of Huckleberry Finn | 23.15 | 2022-10-01 |\r\n| The Time Machine | 21.99 | 2022-09-23 |\r\n| The Picture of Dorian Gray | 20.83 | 2022-10-01 |\r\n| Frankenstein | 17.43 | 2022-07-23 |\r\n+------------------------------------+-------+-------------------+\r\n5 rows in set (0.000 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nTitel<\/code>, Preis<\/code> Und Einf\u00fchrungsdatum<\/code> sind die Namen der Spalten, und in der Ausgabe zeigt die Datenbank die unver\u00e4nderten Werte an, die aus diesen Spalten f\u00fcr jedes Buch abgerufen wurden: den vollst\u00e4ndigen Titel des Buches, den Preis und das Datum, an dem das Buch in der Bibliothek eingetroffen ist.<\/p>\n\n
SELECT EXAMPLE(price) AS new_price FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nVerwendung mathematischer Funktionen<\/h2>\n
RUNDEN<\/code> Verwenden Sie die Funktion, die die Rundungsoperation durchf\u00fchrt.<\/p>\nSELECT title, price, ROUND(price) AS rounded_price FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+------------------------------------+-------+---------------+\r\n| title | price | rounded_price |\r\n+------------------------------------+-------+---------------+\r\n| The Picture of Dorian Gray | 20.83 | 21 |\r\n| Pride and Prejudice | 42.13 | 42 |\r\n| The Time Machine | 21.99 | 22 |\r\n| Frankenstein | 17.43 | 17 |\r\n| The Adventures of Huckleberry Finn | 23.15 | 23 |\r\n+------------------------------------+-------+---------------+\r\n5 rows in set (0.000 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nTitel<\/code> Und Preis<\/code> mit einer tempor\u00e4ren S\u00e4ule gerundeter Preis<\/code> was sich aus der Funktion ergibt RUNDEN(Preis)<\/code> Diese Funktion ben\u00f6tigt ein Argument, n\u00e4mlich den Spaltennamen (hier, Preis<\/code>) und rundet die Werte in dieser Spalte der Tabelle auf die n\u00e4chste ganze Zahl.<\/p>\nSELECT title, price, ROUND(price * stock, 1) AS stock_price FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+------------------------------------+-------+-------+-------------+\r\n| title | stock | price | stock_price |\r\n+------------------------------------+-------+-------+-------------+\r\n| The Picture of Dorian Gray | 4 | 20.83 | 83.3 |\r\n| Pride and Prejudice | 12 | 42.13 | 505.6 |\r\n| The Time Machine | 7 | 21.99 | 153.9 |\r\n| Frankenstein | 9 | 17.43 | 156.9 |\r\n| The Adventures of Huckleberry Finn | 14 | 23.15 | 324.1 |\r\n+------------------------------------+-------+-------+-------------+\r\n5 rows in set (0.000 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nROUND(Preis * Lagerbestand, 1)<\/code> Zun\u00e4chst wird der Preis eines einzelnen Buches mit der Anzahl der verf\u00fcgbaren B\u00fccher multipliziert und das Ergebnis anschlie\u00dfend auf eine Dezimalstelle gerundet. Das Ergebnis wird in der tempor\u00e4ren Spalte \u201eStock_Price\u201c angezeigt.<\/p>\nVerwendung von Textfunktionen<\/h2>\n
TRIMMEN<\/code> Mit dieser Funktion k\u00f6nnen Sie alle Leerzeichen und \u00fcberfl\u00fcssigen Zeichen am Anfang und Ende einer Zeichenkette entfernen.<\/p>\nSELECT LOWER(title) AS title_lowercase FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+------------------------------------+\r\n| title_lowercase |\r\n+------------------------------------+\r\n| the picture of dorian gray |\r\n| pride and prejudice |\r\n| the time machine |\r\n| frankenstein |\r\n| the adventures of huckleberry finn |\r\n+------------------------------------+\r\n5 rows in set (0.001 sec)\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nSELECT UPPER(author) AS author_uppercase FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+----------------------+\r\n| author_uppercase |\r\n+----------------------+\r\n| OSCAR WILDE |\r\n| JANE AUSTEN |\r\n| HERBERT GEORGE WELLS |\r\n| MARY SHELLEY |\r\n| MARK TWAIN |\r\n+----------------------+\r\n5 rows in set (0.000 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nSELECT CONCAT(author, ': ', title) AS full_title FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+------------------------------------------------+\r\n| full_title |\r\n+------------------------------------------------+\r\n| Oscar Wilde: The Picture of Dorian Gray |\r\n| Jane Austen: Pride and Prejudice |\r\n| Herbert George Wells: The Time Machine |\r\n| Mary Shelley: Frankenstein |\r\n| Mark Twain: The Adventures of Huckleberry Finn |\r\n+------------------------------------------------+\r\n5 rows in set (0.001 sec)<\/pre>\n<\/div>\n
Verwendung von Datums- und Zeitfunktionen<\/h2>\n
SELECT introduction_date, YEAR(introduction_date) as year, MONTH(introduction_date) as month, DAY(introduction_date) as day FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+-------------------+------+-------+------+\r\n| introduction_date | year | month | day |\r\n+-------------------+------+-------+------+\r\n| 2022-10-01 | 2022 | 10 | 1 |\r\n| 2022-10-04 | 2022 | 10 | 4 |\r\n| 2022-09-23 | 2022 | 9 | 23 |\r\n| 2022-07-23 | 2022 | 7 | 23 |\r\n| 2022-10-01 | 2022 | 10 | 1 |\r\n+-------------------+------+-------+------+\r\n5 rows in set (0.000 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nSELECT introduction_date, DATEDIFF(introduction_date, CURRENT_DATE()) AS days_since FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+-------------------+------------+\r\n| introduction_date | days_since |\r\n+-------------------+------------+\r\n| 2022-10-01 | -30 |\r\n| 2022-10-04 | -27 |\r\n| 2022-09-23 | -38 |\r\n| 2022-07-23 | -100 |\r\n| 2022-10-01 | -30 |\r\n+-------------------+------------+\r\n5 rows in set (0.000 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nVerwendung von Aggregatfunktionen<\/h2>\n
\n
SELECT COUNT(title) AS count, MAX(price) AS max_price, AVG(price) AS avg_price FROM inventory;\r\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nOutput\r\n+-------+-----------+-----------+\r\n| count | max_price | avg_price |\r\n+-------+-----------+-----------+\r\n| 5 | 42.13 | 25.106000 |\r\n+-------+-----------+-----------+\r\n1 row in set (0.001 sec)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nErgebnis<\/h2>\n