大きな Bigint で DATEADD を使用するときに算術オーバーフロー エラーを回避するにはどうすればよいですか?
Bigint を使用した DATEADD の算術オーバーフローの克服
大きな bigint 値で DATEADD を使用するときに算術オーバーフロー エラーが発生すると、イライラすることがあります。この問題を解決するには、DATEADD 操作を複数の手順で実行し、秒や分などのより粗い時間単位から開始することが適切な回避策です。
発生したエラーで強調されているように、大きすぎる bigint 値を直接追加すると、日付式は算術オーバーフロー エラーを引き起こす可能性があります。これを解決するには、操作を小さなステップに分割します。
- 最初に大きな時間単位を減算します。 モジュロ計算を使用して、bigint 値に含まれる秒数または分数を決定します。 。日付式からこの値を減算します。
- より細かい時間単位を追加します: DATEADD を使用して、手順 1 で取得した結果に残りのミリ秒を追加します。
の場合たとえば、大きな電流持続期間を考慮して開始時間を計算する場合(ミリ秒):
DECLARE @large_duration_ms BIGINT = 569337307200000; -- Step 1: Subtract minutes (60000ms) -- (a) Determine number of minutes DECLARE @minutes_to_subtract BIGINT = @large_duration_ms / 60000; -- (b) Subtract minutes DECLARE @start_time_minutes DATETIME = DATEADD(MINUTE, -@minutes_to_subtract, GETDATE()); -- Step 2: Add remaining milliseconds DECLARE @milli_seconds_to_add BIGINT = @large_duration_ms % 60000; DECLARE @start_time_final DATETIME = DATEADD(MILLISECOND, @milli_seconds_to_add, @start_time_minutes); SELECT @start_time_final;
この複数ステップのアプローチを使用すると、潜在的なオーバーフロー エラーを回避し、大きな bigint 値から日付を正確に計算できます。
以上が大きな Bigint で DATEADD を使用するときに算術オーバーフロー エラーを回避するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

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他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

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MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。
