MySQL 内置函数入门:基于 JAVA 基础的学习思考

作为一名刚接触 MySQL 仅 10 天的零基础新手,最初面对一堆陌生的内置函数时,总觉得记不住、用不好。但好在有一点 JAVA 基础,试着把 MySQL 函数和熟悉的 JAVA 方法做类比后,突然发现原本抽象的函数语法,一下子变得好理解多了。这篇笔记就聊聊我从 JAVA 视角学习 MySQL 内置函数的思考和感悟。

初学 MySQL 函数时,我最先意识到的核心共性是:MySQL 内置函数和 JAVA 的 API 方法本质都是 “封装好的功能”。就像在 JAVA 里,我们不会自己手写 “求绝对值” 的逻辑,而是直接调用 Math.abs ();在 MySQL 里,也不用手动写代码统计某列的平均值、计算字符串长度,只需要调用现成的内置函数即可,本质都是为了减少重复开发,提高效率。

举个最直观的例子,在 JAVA 中如果想统计一个数组的长度,或者对数字做向上取整,我们会这样写:

public class Test { public static void main(String[] args) { // 统计数组长度,直接调用length属性(类似函数) String[] students = {"张三", "李四", "王五"}; System.out.println("数组长度:" + students.length); // 向上取整,调用Math类的ceil方法 double score = 85.2; System.out.println("分数向上取整:" + Math.ceil(score)); } }

而在 MySQL 里,对应的需求用内置函数实现会更简洁。比如统计学生表的行数(对应数组长度)、对分数字段向上取整,代码如下:

-- 统计student表的总行数,对应JAVA的数组length SELECT COUNT(*) FROM student; -- 对score字段向上取整,对应JAVA的Math.ceil() SELECT CEIL(score) FROM student WHERE name = '张三';

除了 “封装性”,参数的使用逻辑也高度相似。在 JAVA 中调用方法时,参数类型和数量必须匹配,比如给 Math.max () 传字符串就会报错;MySQL 函数也是如此,参数类型不对要么报错,要么结果不符合预期。比如 JAVA 里写 Math.max ("10", 20) 会提示类型不匹配,而在 MySQL 中,如果给统计函数 COUNT () 传一个不存在的列名,也会返回错误,这和 JAVA 方法调用的参数规范是完全一致的。

我还摸索出一个新手学习小技巧:像调试 JAVA 方法一样调试 MySQL 函数。初学阶段,我不会直接把函数嵌套在复杂语句里,而是先单独执行函数看结果。比如想计算学生表的平均分,先单独运行SELECT AVG(score) FROM student;确认结果正确,再把这个函数结果嵌入到 WHERE 条件中,就像在 JAVA 里先调试内层方法,再在外层调用一样,能大幅减少出错概率。

当然,两者也有直观的区别。JAVA 方法可以自由自定义,比如我能写一个自己的 getAvgScore () 方法;而我目前只学了 MySQL 的内置函数,还没接触自定义函数。另外,MySQL 函数是面向数据表和列的,比如 AVG (score) 必须指定具体的列名,而 JAVA 方法更通用,不用绑定 “数据表” 这种载体,这也是新手需要注意的差异点。

短短 10 天的学习让我体会到,有其他编程语言基础学 MySQL 真的不用从零开始。把陌生的 MySQL 函数和熟悉的 JAVA 方法做类比,既能快速理解核心逻辑,又能减少死记硬背的压力。接下来我打算多练习函数的组合使用,比如把 AVG () 和 WHERE 条件结合,就像在 JAVA 里组合调用多个 API 方法一样,慢慢熟练就能真正用好这些函数。

总结

  1. MySQL 内置函数和 JAVA API 方法核心共性是 “封装性”,都是调用现成功能,无需重复编写基础逻辑;
  2. 两者参数使用逻辑一致,参数类型 / 数量不匹配都会出错,新手可沿用 JAVA 调试方法的思路调试 MySQL 函数;
  3. 区别在于 MySQL 函数面向数据表 / 列,而 JAVA 方法更通用,新手学习时需关注这种场景差异。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1206935.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

51c视觉~OCR~合集2

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft143/14456574 一、xxx .... 二、xxx .... 三、LightOnOCR OCR迎来“闪电时刻”:LightOnOCR-2以1B模型击败9B竞品,开源即达SOTA! 最近,Light…

26年寒假生活指导1.23

以下是根据今日工作内容整理的学习日志: 📅 今日学习日志 - 日结单审批系统全栈开发与优化 日期:2026-01-23 项目:日结单管理系统 (RjdDailyWork)1. 🎯 核心目标 完成“日结单审批”功能的端到端开发,解决页面…

综合长文档效率战|万字毕业论文,用“快降重”统一风格、抢救AI率

摘要 毕业论文终稿往往是多部分拼合而成,风格不一,AI率参差不齐。最后一篇实测,我将一篇混合了引言、方法、分析、结论的万字长文档整体处理,测试“快降重”在大体量、混合内容下的综合表现与效率。 真实情况说明 我的论文不同章节…

视频推理帧率优化实战

💓 博客主页:借口的CSDN主页 ⏩ 文章专栏:《热点资讯》 视频推理帧率优化实战:从瓶颈突破到智能节能 目录 视频推理帧率优化实战:从瓶颈突破到智能节能 引言:视频推理的帧率困境 一、问题与挑战&#xff1a…

基于微信小程序的儿童预防接种预约系统【源码+文档+调试】

🔥🔥作者: 米罗老师 🔥🔥个人简介:混迹java圈十余年,精通Java、小程序、数据库等。 🔥🔥各类成品Java毕设 。javaweb,ssm,springboot等项目&#…

基于微信小程序的家政预约服务平台【源码+文档+调试】

🔥🔥作者: 米罗老师 🔥🔥个人简介:混迹java圈十余年,精通Java、小程序、数据库等。 🔥🔥各类成品Java毕设 。javaweb,ssm,springboot等项目&#…

Remotion Agent Skills:AI 写代码生成视频的时代来了

Remotion Agent Skills:AI 写代码生成视频的时代来了 关键词:Remotion、AI 生成视频、Claude Code、前端生成视频、视频即代码、Agent Skills 如果你现在做视频,还在时间轴里拖动画、对着剪辑软件一帧一帧调关键帧,那我可以很直接地说一句: 你可能已经错过了视频创作的下…

Docker 入门前置:容器虚拟化基础之 cgroups 资源控制与 LXC 容器

文章目录 一、资源控制1.1 cgroups1.2 pidstat1.3 stress1.4 实操1.4.1 对内存进行控制1.4.2 对 CPU 进行控制 二、LXC 容器2.1 LXC 认识2.2 LXC 命令2.3 安装 LXC2.4 LXC 容器实操 一、资源控制 1.1 cgroups cgroups(Control Groups)是 Linux 内核提供…

基于SpringBoot的大学生创新创业项目管理系统毕设

博主介绍:✌ 专注于Java,python,✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。 一、研究目的 本研究旨在构建一个基于SpringBoot的大学生创新创业项目管理系统,以实现以下研究目的: 首先,通过构建该系统,…

基于SpringBoot的学生信息管理系统毕业设计源码

博主介绍:✌ 专注于Java,python,✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。 一、研究目的 本研究旨在开发并实现一个基于SpringBoot框架的学生信息管理系统,以满足现代教育信息化背景下对学生信息管理的需求。具体研究目的如下&#xff…

No.10质量控制

质量控制 一、考情分析 质量控制是为满足质量要求所开展的作业技术和活动。信息系统工程质量控制分为信息系统工程的质量和信息系统工程建设过程的质量,其中工程建设过程的质量控制是工程质量控制的基础,工程的质量控制是工程建设过程质量控制的最终目标…

No.11 进度控制

进度控制 前言 在信息系统工程建设项目管理中,进度控制是与质量控制、成本控制并列的三大核心目标之一,更是保障项目按期交付、发挥投资效益的关键手段。作为信息系统监理师,掌握科学的进度控制理论、方法和流程,是开展监理工作的…

2026年网络安全就业指南:人才缺口超 200 万,这些方向最吃香

在数字经济时代,网络安全早已不是 “技术冷门”,而是关系到每个人、每家企业、每个国家的核心领域。从个人隐私泄露到国家级网络攻击,从企业数据被盗到关键基础设施瘫痪,网络安全的重要性正以肉眼可见的速度攀升。如果你正在考虑职…

AI应用架构师与社会网络AI分析平台的持续进化

元数据框架 标题:AI应用架构师助力社会网络AI分析平台的持续进化关键词:AI应用架构师;社会网络AI分析平台;架构设计;持续进化;数据驱动摘要:本文聚焦于AI应用架构师在社会网络AI分析平台持续进…

[langgraph langchain 关于多agent编排]

Q: lang chain 它是一个 agent,然后下面有好多的 SUB agent,是这样吗? 它可以有好多 agent 进行一个编排吗?他们它有没有这种 agent a agent b agent c 这样一个编排的一个东西?A: 你这个理解方向是对的!先给核心…

8个降AIGC工具推荐!研究生高效降AI率指南

8个降AIGC工具推荐!研究生高效降AI率指南 AI降重工具:研究生论文的“隐形助手” 随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的研究生在撰写论文时开始借助AI工具进行辅助。然而,AI生成的内容往往带有明显的“痕迹”,不仅容…

2026年AI测试工具包:软件测试从业者的高效利器

随着人工智能技术的飞速发展,AI测试工具已成为软件测试领域的核心驱动力。2026年,AI不仅改变了传统测试模式,还通过自愈能力、智能用例生成和跨平台支持等功能,大幅降低维护成本并提升覆盖范围。测试从业者正从“脚本编写者”转型…

2026年AI测试市场增长预测报告

一、市场规模与增长驱动力 2026年,全球AI测试工具市场规模已突破50亿美元(约合人民币350亿元),远超“百亿”人民币门槛,标志着AI驱动的测试范式从“辅助工具”跃升为“质量基础设施”。这一增长主要由三重引擎驱动&am…

爆款故事:AI如何帮小团队打败大公司‌

第一章 绝望不等式 凌晨三点的“萤火测试”办公室,五台电脑屏幕映着五张枯槁的脸。测试经理陈岩盯着崩溃的JIRA看板,红色警告像溃堤洪水般淹没屏幕——这是竞争对手“星海科技”凌晨突袭上线的金融APP第8次迭代,而他们仅有的5人测试团队&…

‌AI公平性验证:测试数据集构建指南‌

一、公平性数据集的战略价值 在贷款审批AI中,不同邮政编码申请人的通过率差异可达40%;医疗诊断模型对深肤色患者的误诊率高出白种人15%。这些触目惊心的数据揭示:数据集质量直接决定AI系统的伦理底线。对测试工程师而言,构建无偏…