hh資料庫

❶ 資料庫：create table hh (dae datetime,id int,constraint nn primary key(dae desc))這個語句創建的表

沒有根據dae來排序是非常正常的，oracle獲取數據的時候是沒有排序的，而是讀到的物理地址是什麼數據就呈現什麼數據。如果你想要按照dae降序display data，最好的方法就是在select 後面加上order by dae desc

❷ 資料庫裡面時間格式是 yyyy-MM-dd-HH-MM，從資料庫取出來後在JSP頁面顯示 yyyy

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
String s = sdf.format(從資料庫取出來的數據);

❸ 資料庫的日期區間查詢方法。

access中有個mid函數，可以用來截取字元串或者日期。

select * from 表名 where mid([TestTime],5,10) ='04/19/2013'其中，5代表截取的開始位置，從左數，10代表截取的長度。

資料庫的日期區間查詢有兩種情況：

1：查詢給定時間在開始時間列與結束時間列范圍中數據；

2：查詢日期列在開始時間列與結束時間列范圍中數據。

第一種：<,>, <= , >=

select * from 表名 where 日期列 >= to_date('2015-10-20 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')

and t.日期列 <= to_date('2015-10-20 23:59:59','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')。

第二種 between and

select * from 表名 where 日期列 between to_date('2015-10-20 00:00:00','yyyy-mm-dd

hh24:mi:ss')and to_date('2015-10-20 23:59:59','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')。

(3)hh資料庫擴展閱讀：

sql資料庫語句：

創建資料庫：

CREATE DATABASE database-name。

刪除資料庫：

drop database dbname。

創建新表：

create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)。

刪除新表：

drop table tabname。

增加一個列：

Alter table tabname add column col type。

添加主鍵：

Alter table tabname add primary key(col)。

刪除主鍵：

Alter table tabname drop primary key(col)。

創建索引：

create [unique] index idxname on tabname(col….)。

刪除索引：

drop index idxname。

創建視圖：

create view viewname as select statement。

刪除視圖：

drop view viewname。

參考資料來源：網路-sql語句大全

❹ 如何處理資料庫的時間

oracle為例吧：
1.分鍾轉成不同格式的時間
資料庫里有個欄位 存的分鍾
① 現在想顯示成HH：MM格式 假設為514分鍾
SELECT to_char((to_date('00:00','HH24:MI')+514/24/60),'HH24:MI') from al
輸出結果：
08:34
②如果存的是秒 同理
SELECT to_char((to_date('00:00:00','HH24:MI:SS')+514/24/60/60),'HH24:MI:SS') from al
輸出結果：
00:08:34
至於顯示成其他的格式，也就不成問題了
2.時分相加
至於為什麼要寫這個，是因為Oracle里沒有兩個時間相加的處理，兩個to_date相減可以，相加就出錯了：
資料庫里有兩個欄位 存的都是HH:MM格式的時間
假設一個是本月上午缺勤時間合計： 08:30(8個半小時)
另外一個是本月下午缺勤時間合計： 00:30(半小時)
現在想要總缺勤時間，顯示成 HH：MM格式
做法有兩種
① 正常的邏輯運算(代碼或者PLSQL實現的應該比這個容易的多，僅限於SQL實現)：
select LPAD((substr('08:30',1,2) + substr('00:30',1,2)+(substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2))/60),2,'0') || ':' || LPAD(mod((substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2)),60),2,'0') from al
看起來很復雜，而實際上就是把小時相加，分鍾相加，之後把分鍾滿60的小時進位，取余的顯示：
取前兩位相加得小時：(是因為不確定數據儲存的格式是不是嚴格的HH：MM，而不能借正則分隔「：」)
(substr('08:30',1,2) + substr('00:30',1,2)
取後兩位相加得分鍾：
(substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2))
把分鍾滿60的小時進位得顯示用的小時： (substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2))/60
現在小時算完了，不足兩位左補零：
LPAD((substr('08:30',1,2) + substr('00:30',1,2)+(substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2))/60),2,'0')
把分鍾取余得顯示用的分鍾：
mod((substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2)),60)
現在分鍾算完了，不足兩位左補零： LPAD(mod((substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2)),60),2,'0')
最後連上「:」就變成上述的SQL，得到的時間用HH：MM顯示了
輸出結果：
09:00
②函數實現：
SELECT to_char(to_date('00:00','HH24:MI') +(((to_date('08:30','HH24:MI') - trunc(to_date('08:30','HH24:MI'))) *24*60 + (to_date('00:30','HH24:MI') - trunc(to_date('00:30','HH24:MI'))) *24*60)/24/60),'HH24:MI') from al
同樣看起來很復雜
首先把HH：MM的換成數值：
to_date('08:30','HH24:MI') - trunc(to_date('08:30','HH24:MI'))
輸出結果：.(其實是代表了一個時間，是以天為單位的)
現在*24*60 把數值換成分鍾：
(to_date('08:30','HH24:MI') - trunc(to_date('08:30','HH24:MI'))) *24*60
輸出結果：510
也就是把08:30 變成了510分
(to_date('00:30','HH24:MI') - trunc(to_date('00:30','HH24:MI'))) *24*60
輸出結果：30(時間是.)這兩個
也就是把00:30 變成了30分
然後把兩個分鍾相加：
((to_date('08:30','HH24:MI') - trunc(to_date('08:30','HH24:MI'))) *24*60 + (to_date('00:30','HH24:MI') - trunc(to_date('00:30','HH24:MI'))) *24*60)
輸出結果：540
剩下的就是顯示處理了，和1裡面的做法一致：
to_char(to_date('00:00','HH24:MI') +(((to_date('08:30','HH24:MI') - trunc(to_date('08:30','HH24:MI'))) *24*60 + (to_date('00:30','HH24:MI') - trunc(to_date('00:30','HH24:MI'))) *24*60)/24/60),'HH24:MI')
輸出結果：
3. 不論是方法①還是方法②，這里都存在一個問題：如果時間相加之後超出23:59，系統就會報錯，目前我用的涉及不到這個 就沒寫出來，如果有用到的直接再轉成DD：HH：MM的格式就行了，也就是把小時數滿24的進位取顯示用的天
SELECT to_char(to_date('01 00:00','DD HH24:MI') +(((to_date('23:30','HH24:MI') - trunc(to_date('23:30','HH24:MI'))) *24*60 + (to_date('01:30','HH24:MI') - trunc(to_date('01:30','HH24:MI'))) *24*60)/24/60-1),'DD HH24:MI') from al
輸出結果：01 01:00(25小時)
oracle 時間相減
select to_char((TO_DATE('1970-01-01', 'yyyy-MM-dd') +
(to_date('10:10:10', 'HH24:mi:ss') -
to_date('12:10:10', 'HH24:mi:ss'))), 'HH24:mi:ss')
from al;
對當前日期增加50分種
SQL> select sysdate, sysdate+numtodsinterval(50,』minute』) from al ;
SYSDATE SYSDATE+NUMTODSINTE
——————- ——————-
2010-10-14 21:39:12 2010-10-14 22:29:12
對當前日期增加45秒
SQL> select sysdate, sysdate+numtodsinterval(45,』second』) from al ;
SYSDATE SYSDATE+NUMTODSINTE
——————- ——————-
2010-10-14 21:40:06 2010-10-14 21:40:51
對當前日期增加3天
SQL> select sysdate, sysdate+3 from al ;
SYSDATE SYSDATE+3
——————- ——————-
2010-10-14 21:40:46 2010-10-17 21:40:46
對當前日期增加4個月
SQL> select sysdate, add_months(sysdate,4) from al ;
SYSDATE ADD_MONTHS(SYSDATE,
——————- ——————-
2010-10-14 21:41:43 2011-02-14 21:41:43
對當前日期增加一個小時：
SQL> select sysdate, sysdate+numtodsinterval(1,』hour』) from al ;
SYSDATE SYSDATE+NUMTODSINTE
——————- ——————-
2010-10-14 21:38:19 2010-10-14 22:38:19
對當前日期增加50分種

❺ sql資料庫中的時間類型

滿意答案。9級2010-11-29使用nvarchar對於前期的實現比較容易，但性能及後期使用及後期需求開發比較困難
如按時間排序，資料庫類型校驗，根據時間段查詢，根據時間的分組統計等等方面造成的影響比較大
追問：
如果用datetime
我的MyEclipse用Hibernate轉換時是timestamp類型的
在用模糊查詢查時間時有點糾結啊
老是報不能轉換的錯誤
回答：
用hibernate啊
那你在配置文件注入類型不用時間戳
改成這個試試java.util.Date
補充：
hibernate項目好幾年沒做過了
原來在資料庫時間建模和操縱時習慣用java.sql.Timestamp與資料庫中DateTime對應，但業務流通層，模型里還是用java.util.Date
因為這些時間直接的轉換都是一樣的方便，而且這樣做邏輯理解上比較直觀
記憶中是沒有出現過錯誤,Timestamp在現在使用數據源時經常使用
追問：
知道用date類型的哇
但是hibernate自動生成的就是timestamp類型
不改配置文件
就用timestamp怎麼做啊？總不能每次生成就改一次配置文件吧.....
追問：
還有我做的是模糊查詢
在form裡面時間又是string類型的
轉換有點麻煩
回答：
你在createSQLQuery方法後面在使用
addScalar方法傳入你datetime的實體對應名和hibernate類型試一下吧
補充：
這個的確比較麻煩，你可以寫個公共轉換方法進行轉換
就是字元串根據你的時間格式進行取出時間long
然後轉換就可以了
大概這樣子
SimpleDateFormat
simpleDateFormat
=
new
SimpleDateFormat();

❻ mysql資料庫 yyyy-MM-dd hh:mm 格式寫入資料庫

可以再資料庫中自定義一個 yyyy-MM-dd HH:mm這個類型的 數據類型 再使用這個自定義的數據類型...

❼ 松下顯示hh是什麼故障

內容大綱：

• RocketMQ的簡介與演進

• RocketMQ的架構設計

• RocketMQ的關鍵特性

• RocketMQ的應用場景

RocketMQ的簡介

RocketMQ一個純java、分布式、隊列模型的開源消息中間件，前身是MetaQ，是阿里研發的一個隊列模型的消息中間件，後開源給apache基金會成為了apache的頂級開源項目，具有高性能、高可靠、高實時、分布式特點。

RocketMQ的演進

RocketMQ一共前後經歷了三代演進：

1.第一代，推模式

數據存儲採用關系型資料庫，典型代表包括Notify、Napoli。

2.第二代，拉模式

自研的專有消息存儲，在日誌處理方面參考Kafka，典型代表MetaQ。

3.第三代，以拉模式為主，兼有推模式

低延遲消息引擎RocketMQ，在二代功能特性的基礎上，為電商金融領域添加了可靠重試、基於文件存儲的分布式事務等特性。使用在了阿里大量的應用上，典型如雙11場景，具有萬億級消息流轉。

RocketMQ的架構設計

1.RocketMQ的核心組件

RocketMQ主要由NameServer、Broker、Procer以及Consumer四部分構成。

1）NameServer：主要負責對於源數據的管理，包括了對於Topic和路由信息的管理。

NameServer是一個功能齊全的伺服器，其角色類似Dubbo中的Zookeeper，但NameServer與Zookeeper相比更輕量。主要是因為每個NameServer節點互相之間是獨立的，沒有任何信息交互。

2） Procer

消息生產者，負責產生消息，一般由業務系統負責產生消息。

• Procer由用戶進行分布式部署，消息由Procer通過多種負載均衡模式發送到Broker集群，發送低延時，支持快速失敗。




3 ）Broker

消息中轉角色，負責存儲消息，轉發消息。

• Broker是具體提供業務的伺服器，單個Broker節點與所有的NameServer節點保持長連接及心跳，並會定時將Topic信息注冊到NameServer，順帶一提底層的通信和連接都是基於Netty實現的。

• Broker負責消息存儲，以Topic為緯度支持輕量級的隊列，單機可以支撐上萬隊列規模，支持消息推拉模型。

• 官網上有數據顯示：具有上億級消息堆積能力，同時可嚴格保證消息的有序性。

4）Consumer

消息消費者，負責消費消息，一般是後台系統負責非同步消費。

• Consumer也由用戶部署，支持PUSH和PULL兩種消費模式，支持集群消費和廣播消息，提供實時的消息訂閱機制。




5）大致流程

Broker在啟動的時候會去向NameServer注冊並且定時發送心跳，Procer在啟動的時候會到NameServer上去拉取Topic所屬的Broker具體地址，然後向具體的Broker發送消息。具體如下圖：

2.RocketMQ的消息領域模型

主要分為Message、Topic、Queue、Offset以及Group這幾部分。

1）Topic

Topic表示消息的第一級類型，比如一個電商系統的消息可以分為：交易消息、物流消息等。一條消息必須有一個Topic。

最細粒度的訂閱單位，一個Group可以訂閱多個Topic的消息。

2）Tag

Tag表示消息的第二級類型，比如交易消息又可以分為：交易創建消息，交易完成消息等。RocketMQ提供2級消息分類，方便靈活控制。

3)Group

組，一個組可以訂閱多個Topic。

4）Message Queue

消息的物理管理單位。一個Topic下可以有多個Queue，Queue的引入使得消息的存儲可以分布式集群化，具有了水平擴展能力。

在RocketMQ 中，所有消息隊列都是持久化，長度無限的數據結構，所謂長度無限是指隊列中的每個存儲單元都是定長，訪問其中的存儲單元使用
Offset 來訪問，offset 為 java long 類型，64 位，理論上在 100年內不會溢出，所以認為是長度無限。

也可以認為 Message Queue 是一個長度無限的數組，Offset 就是下標。

RocketMQ的關鍵特性

1.消息的順序

消息的順序指的是消息消費時，能按照發送的順序來消費。例如：一個訂單產生了 3 條消息，分別是訂單創建、訂單付款、訂單完成。消費時，要按照這個順序消費才有意義。但同時訂單之間又是可以並行消費的。

RocketMQ是通過將「相同ID的消息發送到同一個隊列，而一個隊列的消息只由一個消費者處理「來實現順序消息。如下圖：

這樣對於同一個訂單的創建、付款和完成消息，確保按照這一順序被發送和消費。

2.消息重復

1）消息重復的原因

消息領域有一個對消息投遞的QoS定義，分為：

• 最多一次（At most once）

• 至少一次（At least once）

• 僅一次（ Exactly once）

• 幾乎所有的MQ產品都聲稱自己做到了At

least
once。既然是至少一次，那避免不了消息重復，尤其是在分布式網路環境下。比如：網路原因閃斷，ACK返回失敗等等故障，確認信息沒有傳送到消息隊列，導致消息隊列不知道自己已經消費過該消息了，再次將該消息分發給其他的消費者。

不同的消息隊列發送的確認信息形式不同,例如RabbitMQ是發送一個ACK確認消息，RocketMQ是返回一個CONSUME_SUCCESS成功標志，kafka實際上有個offset的概念。

RocketMQ沒有內置消息去重的解決方案，最新版本是否支持還需確認。

2）消息去重

1）去重原則：使用業務端邏輯保持冪等性

冪等性：就是用戶對於同一操作發起的一次請求或者多次請求的結果是一致的，不會因為多次點擊而產生了副作用，資料庫的結果都是唯一的，不可變的。

只要保持冪等性，不管來多少條重復消息，最後處理的結果都一樣，需要業務端來實現。

2）去重策略：保證每條消息都有唯一編號(比如唯一流水號)，且保證消息處理成功與去重表的日誌同時出現。

建立一個消息表，拿到這個消息做資料庫的insert操作。給這個消息做一個唯一主鍵（primary key）或者唯一約束，那麼就算出現重復消費的情況，就會導致主鍵沖突，那麼就不再處理這條消息。

RocketMQ的應用場景

1.削峰填谷

比如如秒殺等大型活動時會帶來較高的流量脈沖，如果沒做相應的保護，將導致系統超負荷甚至崩潰。如果因限制太過導致請求大量失敗而影響用戶體驗，可以利用MQ 超高性能的消息處理能力來解決。

2.非同步解耦

通過上、下游業務系統的松耦合設計，比如：交易系統的下遊子系統（如積分等）出現不可用甚至宕機，都不會影響到核心交易系統的正常運轉。

3.順序消息

與FIFO原理類似，MQ提供的順序消息即保證消息的先進先出，可以應用於交易系統中的訂單創建、支付、退款等流程。

4.分布式事務消息

比如阿里的交易系統、支付紅包等場景需要確保數據的最終一致性，需要引入 MQ 的分布式事務，既實現了系統之間的解耦，又可以保證最終的數據一致性。

將大事務拆分成小事務，減少系統間的交互，既高效又可靠。再利用MQ 的可靠傳輸與多副本技術確保消息不丟，At-Least-Once 特性來最終確保數據的最終一致性。

❽ 在資料庫中的定義

整體意思是創建一個表djxx,共列出了七列，hh char(18) 定義：列名hh,字元型，長度18 ;dj number(8,6) 定義：列名dj , 數值型,NUMBER(8,6)
精度8位，小數最大6位