对于之前的大数据,不知道大家是否还有熟悉的感觉的呢?其实,我们对数据的处理的时候,需要一些存储的,那么SQL会帮助我们很多,那么针对SQL的内容,我们展开了一些内容进行研究,就是“简单SQL实现数据补零操作”,这个是一个很重要的问题,那么接下来我们分析一下,如何解决这个问题吧。
朋友们,我们在对数据库字段进行处理时,经常会把整数强制转换为varchar类型,数字本身可分大小,但转换为字符串之后,原来的大小概念就被颠覆了。
比如88和800两个整数,在作为数字类型时,800大于88是毋庸置疑的,但转换为字符串后,'800'和'88'的大小就被颠覆了,我们就做一个小实验,权当做一个验证,脚本如下:
运行结果如下:
其实很容易理解,这是因为varchar大小的比较是从第一位开始,比较其ascii码大小,出现第一个大于另一个时,那整个varchar的大小就这样定了的。
基于这样的逻辑,我们在将int转为varchar时,可能要用来排序或者与其它字段进行合并,如果大小或者顺序混乱了,对我们的操作可能就会有影响,那这种情况应该如何处理呢?
其实很简单,我们可以固定转换后的位数,不够位数的在左侧补零即可。比如我们固定7位,“88”对应的就是“0000088”、“800”对应的就是“0000800”,这时候再比较或者排序,就不会乱了。
那如何补零呢?道理非常简单,我们先用6个零组成的字符串加上数字转成的字符串,然后再使用right函数截取最右边的7位就行了,参看下面的脚本:
这个方法是最简单的,如果您觉得不过瘾,也可以计算下int转为varchar后的长度,根据长度再根据replicate函数制造缺失的零即可,参看下面的脚本:
明显看上去第一种方法更直观。如果您还嫌不过瘾,您也可以使用case语句判断不同长度直接补不同位数的零,参看下面的脚本:
这明显有点作了,相信没几个人会这么干,但这种方法也是可行的。
各种方式处理的效果参看下图:
同理,如果您想在右边补零,道理也是一样的,这里要用到left函数,比如可以这样:
不过是在后面补零,从左边截取而已。
小编结语:相信大家看完这篇教程之后,都会感觉到SQL其实并不是很难,只要大家用心去学,那么就可以学好的,而且要注意今天我们这个教程的内容,简单SQL实现数据如何实现补零操作,希望能够给大家带来帮助,感谢大家的支持。
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