hh数据库

❶ 数据库：create table hh (dae datetime,id int,constraint nn primary key(dae desc))这个语句创建的表

没有根据dae来排序是非常正常的，oracle获取数据的时候是没有排序的，而是读到的物理地址是什么数据就呈现什么数据。如果你想要按照dae降序display data，最好的方法就是在select 后面加上order by dae desc

❷ 数据库里面时间格式是 yyyy-MM-dd-HH-MM，从数据库取出来后在JSP页面显示 yyyy

SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
String s = sdf.format(从数据库取出来的数据);

❸ 数据库的日期区间查询方法。

access中有个mid函数，可以用来截取字符串或者日期。

select * from 表名 where mid([TestTime],5,10) ='04/19/2013'其中，5代表截取的开始位置，从左数，10代表截取的长度。

数据库的日期区间查询有两种情况：

1：查询给定时间在开始时间列与结束时间列范围中数据；

2：查询日期列在开始时间列与结束时间列范围中数据。

第一种：<,>, <= , >=

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')。

第二种 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数据库扩展阅读：

sql数据库语句：

创建数据库：

CREATE DATABASE database-name。

删除数据库：

drop database dbname。

创建新表：

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

删除新表：

drop table tabname。

增加一个列：

Alter table tabname add column col type。

添加主键：

Alter table tabname add primary key(col)。

删除主键：

Alter table tabname drop primary key(col)。

创建索引：

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

删除索引：

drop index idxname。

创建视图：

create view viewname as select statement。

删除视图：

drop view viewname。

参考资料来源：网络-sql语句大全

❹ 如何处理数据库的时间

oracle为例吧：
1.分钟转成不同格式的时间
数据库里有个字段 存的分钟
① 现在想显示成HH：MM格式 假设为514分钟
SELECT to_char((to_date('00:00','HH24:MI')+514/24/60),'HH24:MI') from al
输出结果：
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
输出结果：
00:08:34
至于显示成其他的格式，也就不成问题了
2.时分相加
至于为什么要写这个，是因为Oracle里没有两个时间相加的处理，两个to_date相减可以，相加就出错了：
数据库里有两个字段 存的都是HH:MM格式的时间
假设一个是本月上午缺勤时间合计： 08:30(8个半小时)
另外一个是本月下午缺勤时间合计： 00:30(半小时)
现在想要总缺勤时间，显示成 HH：MM格式
做法有两种
① 正常的逻辑运算(代码或者PLSQL实现的应该比这个容易的多，仅限于SQL实现)：
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
看起来很复杂，而实际上就是把小时相加，分钟相加，之后把分钟满60的小时进位，取余的显示：
取前两位相加得小时：(是因为不确定数据储存的格式是不是严格的HH：MM，而不能借正则分隔“：”)
(substr('08:30',1,2) + substr('00:30',1,2)
取后两位相加得分钟：
(substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2))
把分钟满60的小时进位得显示用的小时： (substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2))/60
现在小时算完了，不足两位左补零：
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')
把分钟取余得显示用的分钟：
mod((substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2)),60)
现在分钟算完了，不足两位左补零： LPAD(mod((substr('08:30',length('08:30')-1,2)+substr('00:30',length('00:30')-1,2)),60),2,'0')
最后连上“:”就变成上述的SQL，得到的时间用HH：MM显示了
输出结果：
09:00
②函数实现：
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
同样看起来很复杂
首先把HH：MM的换成数值：
to_date('08:30','HH24:MI') - trunc(to_date('08:30','HH24:MI'))
输出结果：.(其实是代表了一个时间，是以天为单位的)
现在*24*60 把数值换成分钟：
(to_date('08:30','HH24:MI') - trunc(to_date('08:30','HH24:MI'))) *24*60
输出结果：510
也就是把08:30 变成了510分
(to_date('00:30','HH24:MI') - trunc(to_date('00:30','HH24:MI'))) *24*60
输出结果：30(时间是.)这两个
也就是把00:30 变成了30分
然后把两个分钟相加：
((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)
输出结果：540
剩下的就是显示处理了，和1里面的做法一致：
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')
输出结果：
3. 不论是方法①还是方法②，这里都存在一个问题：如果时间相加之后超出23:59，系统就会报错，目前我用的涉及不到这个 就没写出来，如果有用到的直接再转成DD：HH：MM的格式就行了，也就是把小时数满24的进位取显示用的天
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
输出结果：01 01:00(25小时)
oracle 时间相减
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;
对当前日期增加50分种
SQL> select sysdate, sysdate+numtodsinterval(50,’minute’) from al ;
SYSDATE SYSDATE+NUMTODSINTE
——————- ——————-
2010-10-14 21:39:12 2010-10-14 22:29:12
对当前日期增加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
对当前日期增加3天
SQL> select sysdate, sysdate+3 from al ;
SYSDATE SYSDATE+3
——————- ——————-
2010-10-14 21:40:46 2010-10-17 21:40:46
对当前日期增加4个月
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
对当前日期增加一个小时：
SQL> select sysdate, sysdate+numtodsinterval(1,’hour’) from al ;
SYSDATE SYSDATE+NUMTODSINTE
——————- ——————-
2010-10-14 21:38:19 2010-10-14 22:38:19
对当前日期增加50分种

❺ sql数据库中的时间类型

满意答案。9级2010-11-29使用nvarchar对于前期的实现比较容易，但性能及后期使用及后期需求开发比较困难
如按时间排序，数据库类型校验，根据时间段查询，根据时间的分组统计等等方面造成的影响比较大
追问：
如果用datetime
我的MyEclipse用Hibernate转换时是timestamp类型的
在用模糊查询查时间时有点纠结啊
老是报不能转换的错误
回答：
用hibernate啊
那你在配置文件注入类型不用时间戳
改成这个试试java.util.Date
补充：
hibernate项目好几年没做过了
原来在数据库时间建模和操纵时习惯用java.sql.Timestamp与数据库中DateTime对应，但业务流通层，模型里还是用java.util.Date
因为这些时间直接的转换都是一样的方便，而且这样做逻辑理解上比较直观
记忆中是没有出现过错误,Timestamp在现在使用数据源时经常使用
追问：
知道用date类型的哇
但是hibernate自动生成的就是timestamp类型
不改配置文件
就用timestamp怎么做啊？总不能每次生成就改一次配置文件吧.....
追问：
还有我做的是模糊查询
在form里面时间又是string类型的
转换有点麻烦
回答：
你在createSQLQuery方法后面在使用
addScalar方法传入你datetime的实体对应名和hibernate类型试一下吧
补充：
这个的确比较麻烦，你可以写个公共转换方法进行转换
就是字符串根据你的时间格式进行取出时间long
然后转换就可以了
大概这样子
SimpleDateFormat
simpleDateFormat
=
new
SimpleDateFormat();

❻ mysql数据库 yyyy-MM-dd hh:mm 格式写入数据库

可以再数据库中自定义一个 yyyy-MM-dd HH:mm这个类型的 数据类型 再使用这个自定义的数据类型...

❼ 松下显示hh是什么故障

内容大纲：

• RocketMQ的简介与演进

• RocketMQ的架构设计

• RocketMQ的关键特性

• RocketMQ的应用场景

RocketMQ的简介

RocketMQ一个纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是MetaQ，是阿里研发的一个队列模型的消息中间件，后开源给apache基金会成为了apache的顶级开源项目，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。

RocketMQ的演进

RocketMQ一共前后经历了三代演进：

1.第一代，推模式

数据存储采用关系型数据库，典型代表包括Notify、Napoli。

2.第二代，拉模式

自研的专有消息存储，在日志处理方面参考Kafka，典型代表MetaQ。

3.第三代，以拉模式为主，兼有推模式

低延迟消息引擎RocketMQ，在二代功能特性的基础上，为电商金融领域添加了可靠重试、基于文件存储的分布式事务等特性。使用在了阿里大量的应用上，典型如双11场景，具有万亿级消息流转。

RocketMQ的架构设计

1.RocketMQ的核心组件

RocketMQ主要由NameServer、Broker、Procer以及Consumer四部分构成。

1）NameServer：主要负责对于源数据的管理，包括了对于Topic和路由信息的管理。

NameServer是一个功能齐全的服务器，其角色类似Dubbo中的Zookeeper，但NameServer与Zookeeper相比更轻量。主要是因为每个NameServer节点互相之间是独立的，没有任何信息交互。

2） Procer

消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息。

• Procer由用户进行分布式部署，消息由Procer通过多种负载均衡模式发送到Broker集群，发送低延时，支持快速失败。




3 ）Broker

消息中转角色，负责存储消息，转发消息。

• Broker是具体提供业务的服务器，单个Broker节点与所有的NameServer节点保持长连接及心跳，并会定时将Topic信息注册到NameServer，顺带一提底层的通信和连接都是基于Netty实现的。

• Broker负责消息存储，以Topic为纬度支持轻量级的队列，单机可以支撑上万队列规模，支持消息推拉模型。

• 官网上有数据显示：具有上亿级消息堆积能力，同时可严格保证消息的有序性。

4）Consumer

消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。

• Consumer也由用户部署，支持PUSH和PULL两种消费模式，支持集群消费和广播消息，提供实时的消息订阅机制。




5）大致流程

Broker在启动的时候会去向NameServer注册并且定时发送心跳，Procer在启动的时候会到NameServer上去拉取Topic所属的Broker具体地址，然后向具体的Broker发送消息。具体如下图：

2.RocketMQ的消息领域模型

主要分为Message、Topic、Queue、Offset以及Group这几部分。

1）Topic

Topic表示消息的第一级类型，比如一个电商系统的消息可以分为：交易消息、物流消息等。一条消息必须有一个Topic。

最细粒度的订阅单位，一个Group可以订阅多个Topic的消息。

2）Tag

Tag表示消息的第二级类型，比如交易消息又可以分为：交易创建消息，交易完成消息等。RocketMQ提供2级消息分类，方便灵活控制。

3)Group

组，一个组可以订阅多个Topic。

4）Message Queue

消息的物理管理单位。一个Topic下可以有多个Queue，Queue的引入使得消息的存储可以分布式集群化，具有了水平扩展能力。

在RocketMQ 中，所有消息队列都是持久化，长度无限的数据结构，所谓长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长，访问其中的存储单元使用
Offset 来访问，offset 为 java long 类型，64 位，理论上在 100年内不会溢出，所以认为是长度无限。

也可以认为 Message Queue 是一个长度无限的数组，Offset 就是下标。

RocketMQ的关键特性

1.消息的顺序

消息的顺序指的是消息消费时，能按照发送的顺序来消费。例如：一个订单产生了 3 条消息，分别是订单创建、订单付款、订单完成。消费时，要按照这个顺序消费才有意义。但同时订单之间又是可以并行消费的。

RocketMQ是通过将“相同ID的消息发送到同一个队列，而一个队列的消息只由一个消费者处理“来实现顺序消息。如下图：

这样对于同一个订单的创建、付款和完成消息，确保按照这一顺序被发送和消费。

2.消息重复

1）消息重复的原因

消息领域有一个对消息投递的QoS定义，分为：

• 最多一次（At most once）

• 至少一次（At least once）

• 仅一次（ Exactly once）

• 几乎所有的MQ产品都声称自己做到了At

least
once。既然是至少一次，那避免不了消息重复，尤其是在分布式网络环境下。比如：网络原因闪断，ACK返回失败等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。

不同的消息队列发送的确认信息形式不同,例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念。

RocketMQ没有内置消息去重的解决方案，最新版本是否支持还需确认。

2）消息去重

1）去重原则：使用业务端逻辑保持幂等性

幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用，数据库的结果都是唯一的，不可变的。

只要保持幂等性，不管来多少条重复消息，最后处理的结果都一样，需要业务端来实现。

2）去重策略：保证每条消息都有唯一编号(比如唯一流水号)，且保证消息处理成功与去重表的日志同时出现。

建立一个消息表，拿到这个消息做数据库的insert操作。给这个消息做一个唯一主键（primary key）或者唯一约束，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，那么就不再处理这条消息。

RocketMQ的应用场景

1.削峰填谷

比如如秒杀等大型活动时会带来较高的流量脉冲，如果没做相应的保护，将导致系统超负荷甚至崩溃。如果因限制太过导致请求大量失败而影响用户体验，可以利用MQ 超高性能的消息处理能力来解决。

2.异步解耦

通过上、下游业务系统的松耦合设计，比如：交易系统的下游子系统（如积分等）出现不可用甚至宕机，都不会影响到核心交易系统的正常运转。

3.顺序消息

与FIFO原理类似，MQ提供的顺序消息即保证消息的先进先出，可以应用于交易系统中的订单创建、支付、退款等流程。

4.分布式事务消息

比如阿里的交易系统、支付红包等场景需要确保数据的最终一致性，需要引入 MQ 的分布式事务，既实现了系统之间的解耦，又可以保证最终的数据一致性。

将大事务拆分成小事务，减少系统间的交互，既高效又可靠。再利用MQ 的可靠传输与多副本技术确保消息不丢，At-Least-Once 特性来最终确保数据的最终一致性。

❽ 在数据库中的定义

整体意思是创建一个表djxx,共列出了七列，hh char(18) 定义：列名hh,字符型，长度18 ;dj number(8,6) 定义：列名dj , 数值型,NUMBER(8,6)
精度8位，小数最大6位