MySQL 8 教程

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MySQL 触发器

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MySQL - 正则表达式 MySQL - RLIKE 运算符 MySQL - NOT LIKE 运算符 MySQL - NOT REGEXP 运算符 MySQL - regexp_instr() 函数 MySQL - regexp_like() 函数 MySQL - regexp_replace() 函数 MySQL - regexp_substr() 函数

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MySQL8 函数和运算符

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MySQL 8 其他概念

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MySQL 8 实用资源

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MySQL - POW() 函数

MySQL POW() 函数用于计算数字的幂。它接受两个参数:底数和指数。该函数返回底数乘以指数的结果。

语法

以下是 MySQL POW() 函数的语法 -

POW(X,Y);

参数

此函数以底数 (x) 和指数 (y) 作为参数。

返回值

此函数返回 x 的 y 次方值。

示例

在下面的示例中,我们使用 MySQL POW() 函数计算 144 的 3 次方结果 -

SELECT POW(144, 3) As Result;

输出

上述查询的输出如下所示 -

Result
2985984

示例

我们也可以将此函数的参数作为字符串值传递 -

SELECT POW('5', '3') As Result;

输出

这将产生以下结果 -

Result
125

示例

我们可以将负值作为参数传递给此方法。

这里,我们计算 7 的负整数"-3"次方的结果 -

SELECT POW(7, -3) As Result;

这将产生以下结果 -

Result
0.0029154518950437317

现在,我们计算"-25"的"-3"次方的结果 -

SELECT POW(-25, -3) As Result;

以下是输出 -

Result
-0.000064

示例

如果将任何值进行 0 次方运算,结果将为 1 -

SELECT POW(7, 0) As Result;

输出

输出结果如下 -

Result
1

示例

我们也可以使用 POWER 函数来计算各种记录的平方。为此,我们使用以下查询创建一个名为 CUSTOMERS 的表 -

CREATE TABLE CUSTOMERS (
   ID INT AUTO_INCREMENT,
   NAME VARCHAR(20) NOT NULL,
   AGE INT NOT NULL,
   ADDRESS CHAR (25),
   SALARY DECIMAL (18, 2),
   PRIMARY KEY (ID)
);

以下查询将 7 条记录插入到上面创建的表中 -

INSERT INTO CUSTOMERS (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) VALUES 
(1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 2000.00 ),
(2, 'Khilan', 25, 'Delhi', 1500.00 ),
(3, 'Kaushik', 23, 'Kota', 2000.00 ),
(4, 'Chaitali', 25, 'Mumbai', 6500.00 ),
(5, 'Hardik', 27, 'Bhopal', 8500.00 ),
(6, 'Komal', 22, 'Hyderabad', 4500.00 ),
(7, 'Muffy', 24, 'Indore', 10000.00 );

执行以下查询以显示 CUSTOMERS 表中存在的所有记录 -

Select * From CUSTOMERS;

以下是 CUSTOMERS 表 -

ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Ramesh 32 Ahmedabad 2000.00
2 Khilan 25 Delhi 1500.00
3 Kaushik 23 Kota 2000.00
4 Chaitali 25 Mumbai 6500.00
5 Hardik 27 Bhopal 8500.00
6 Komal 22 Hyderabad 4500.00
7 Muffy 24 Indore 10000.00

现在,我们使用 POW() 函数计算 "SALARY" 列值的平方 -

SELECT *, POW(SALARY, 2) FROM CUSTOMERS;

上述查询的输出如下所示 -

ID NAME AGE ADDRESS SALARY POW(SALARY, 2)
1 Ramesh 32 Ahmedabad 2000.00 4000000
2 Khilan 25 Delhi 1500.00 2250000
3 Kaushik 23 Kota 2000.00 4000000
4 Chaitali 25 Mumbai 6500.00 42250000
5 Hardik 27 Bhopal 8500.00 72250000
6 Komal 22 Hyderabad 4500.00 20250000
7 Muffy 24 Indore 10000.00 100000000