mysql转换integer日期格式yyyy-mm-dd
时间: 2024-01-03 13:04:15 浏览: 234
要在MySQL中转换整数日期格式为yyyy-mm-dd,你可以使用DATE_FORMAT函数。该函数用于将日期值格式化为指定的字符串。下面是一个示例查询:
SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(date_column), '%Y-%m-%d') AS formatted_date FROM table_name;
其中,date_column是存储整数日期的列名,table_name是表名。这将返回一个格式为yyyy-mm-dd的日期字符串。
相关问题
修改完整版的sql存储(积分兑换脚本),改写出可执行的shell create procedure "rptdev"."sp_wjq_jf_value_dhfz_show"( in @data_date integer default cast("dateformat"("now"()-1,'yyyymmdd') as integer), in @is_run_flag1 integer default 1, in @is_run_flag2 integer default 10 ) on exception resume /****************************************************************** -- Purpose : 兑换积分分析报表 -- Auther: xxx -- Date : 20210923 *******************************************************************/ begin declare @stat_date varchar(8); --统计日期 declare @month_id integer; --统计月份 declare @month_first_date varchar(8); --统计月的第一天 declare @month_last_date varchar(8); --统计月的最后一天 declare @last_month_first_date varchar(8); --上月的第一天 declare @last_month_last_date varchar(8); --上月的最后一天 declare @last_month integer; --上月 declare @last_last_month integer; --上上月 declare @last_month_this_day varchar(8); --上月当天 declare @last_year_this_month integer; --上年当月 declare @this_year_first_month integer; --本年首月 declare @last_year_last_month integer; --上年尾月 set @stat_date = convert(varchar(8),@data_date); set @month_id = @data_date/100; set @month_first_date = "dateformat"(@data_date,'yyyymm01'); --统计月的第一天 set @month_last_date = "dateformat"("dateadd"("dd",-1,"dateformat"("dateadd"("mm",1,@data_date),'yyyymm01')),'yyyymmdd'); --统计月的最后一天 set @last_month_first_date = "dateformat"("dateadd"("mm",-1,@data_date),'yyyymm01'); --上月第一天 set @last_month_last_date = "dateformat"("dateadd"("dd",-1,"dateformat"("dateadd"("mm",1,@data_date),'yyyymm01')),'yyyymmdd'); set @last_month = cast("dateformat"("dateadd"("month",-1,@data_date),'yyyymm') as integer); --上月 set @last_last_month = cast("dateformat"("dateadd"("month",-2,@data_date),'yyyymm') as integer); --上上月 set @last_month_this_day = "dateformat"("dateadd"("mm",-1,convert(date,@data_date)),'yyyymmdd'); --上月当天 set @last_year_this_month = convert(integer,"dateformat"("dateadd"("yy",-1,@last_month_this_day),'yyyymm')); --上年当月 set @this_year_first_month
Here's a modified version of the SQL code in a shell script that can be executed:
```
#!/bin/bash
mysql -u <username> -p<password> -e "CREATE PROCEDURE rptdev.sp_wjq_jf_value_dhfz_show(
IN data_date INTEGER DEFAULT CAST(DATE_FORMAT(NOW() - INTERVAL 1 DAY, '%Y%m%d') AS INTEGER),
IN is_run_flag1 INTEGER DEFAULT 1,
IN is_run_flag2 INTEGER DEFAULT 10
)
BEGIN
DECLARE stat_date VARCHAR(8);
DECLARE month_id INTEGER;
DECLARE month_first_date VARCHAR(8);
DECLARE month_last_date VARCHAR(8);
DECLARE last_month_first_date VARCHAR(8);
DECLARE last_month_last_date VARCHAR(8);
DECLARE last_month INTEGER;
DECLARE last_last_month INTEGER;
DECLARE last_month_this_day VARCHAR(8);
DECLARE last_year_this_month INTEGER;
DECLARE this_year_first_month INTEGER;
DECLARE last_year_last_month INTEGER;
SET stat_date = CONVERT(VARCHAR(8), data_date);
SET month_id = data_date / 100;
SET month_first_date = DATE_FORMAT(data_date, '%Y%m01');
SET month_last_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL 1 MONTH), '%Y%m01'), INTERVAL -1 DAY), '%Y%m%d');
SET last_month_first_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), '%Y%m01');
SET last_month_last_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL 1 MONTH), '%Y%m01'), INTERVAL -1 DAY), '%Y%m%d');
SET last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), '%Y%m') AS INTEGER);
SET last_last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -2 MONTH), '%Y%m') AS INTEGER);
SET last_month_this_day = DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), '%Y%m%d');
SET last_year_this_month = CONVERT(INTEGER, DATE_FORMAT(DATE_ADD(last_month_this_day, INTERVAL -1 YEAR), '%Y%m'));
SET this_year_first_month = CAST(DATE_FORMAT(CONCAT(YEAR(data_date), '0101'), '%Y%m') AS INTEGER);
SET last_year_last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(CONCAT(YEAR(data_date), '0101'), INTERVAL -1 DAY), '%Y%m') AS INTEGER);
END;"
```
Note: Replace `<username>` and `<password>` with your MySQL username and password respectively.
在基于SpringBoot的java后端中,对应的数据库是MySQL。现在需要开发一个功能。 已经知晓,从第三方系统中传过来了一个Json,保存在了数据库的表A中 需要从表B中取出已经添加好的Json标准模板。然后再将第三方系统的Json和Json标准模板进行比较。 需要校验第三方Json的结构,以及在模板中必填的项,必填项标志为:"^",需要校验是否填写了。同时在表B中要设计一个存储可能存在多个子集的项的字段。存储的项会用英文逗号分隔。 我解释一下什么是可能存在多个子集的项。比如说"凭证明细"是可能存在多个子集的项。 那传过来的第三方系统的Json的"凭证明细"部分可能是以下这样的: "凭证明细": [{ "电子文件号": "1020_2025_0100001587", "行号": "002", "摘要": "BXD202501170-报差旅费-160377|陆文兵", "分配": "00052444", "记账码": "40", "总账科目代码": "2221010138", "总账科目": "应交税费-应交增值税-进项税额-客运服务-非专票", "借方": "11.56", "贷方": "0", "原币金额": "11.56" }, { "电子文件号": "1020_2025_0100001587", "行号": "005", "摘要": "BXD202501170-报差旅费-160377|陆文兵", "分配": "BXD202501170", "记账码": "40", "总账科目代码": "5301011700", "总账科目": "研发支出-费用化支出-差旅费", "借方": "240", "贷方": "0", "原币金额": "240" }], 子集里面的信息都是需要校验的。 综上所述,请问如何去设计实现这个功能呢? 以下给出一个标准模板进行参考,其中:"凭证明细"、"关联凭证"字段,是可能存在多个子集的项: { "文件实体块": { "文件实体": { "来源": { "全宗名称": "^", "立档单位名称": "^", "电子文件号": "^" }, "档号": { "全宗号": "^", "目录号": "", "年度": "^", "保管期限": "", "机构或问题": "", "类别号": "^", "室编案卷号": "", "室编件号": "", "文档序号": "", "页号": "" }, "内容描述": { "单据类型": "^", "单位": "^", "财务主体代码": "^", "销售合同号": "^", "责任者": "^", "期间": "^YYYY-MM", "过账日期": "^YYYY-MM-DD", "凭证编号": "^", "货币": "^", "汇率": "^", "凭证类型": "^", "凭证抬头文本": "^", "凭证明细": [{ "行号": "^", "摘要": "^", "总账科目": "^", "明细对象": "^", "借方": "^", "贷方": "^", "原币金额": "^" }], "附件": "^", "合计借方金额": "^", "合计贷方金额": "^", "财务主管": "^", "财务主管工号": "^", "复审模式": "^", "复核": "^", "复核工号": "^", "制单": "^", "制单工号": "^", "经办人": "^", "经办人工号": "^", "备注": "^", "关联凭证": [{ "公司代码": "^", "凭证类型": "^", "凭证号": "^" }], "关联业务单据": [{ "系统代码": "^", "业务单据号": "^" }],
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Spring Boot应用中实现JSON数据验证的问题。用户的需求是从MySQL读取标准模板,然后验证第三方系统的JSON数据,检查必填项和处理多个子集的字段,比如凭证明细。我需要结合他们提供的引用信息,特别是关于Spring Data JPA和JSON类型处理的引用。
首先,我应该考虑如何存储和读取标准模板。引用[1]提到了使用Spring Data JPA配置MySQL连接,所以可能需要创建一个实体类来映射数据库中的模板表。模板可能有必填项和子集结构,这些可以存储为JSON类型字段。引用[2]中提到的JsonTypeHandler可以用来处理Java对象和数据库JSON字段的转换,这样在实体类中可以用自定义类型处理器来映射这些JSON字段。
接下来,验证逻辑部分。用户需要检查必填项,这些在模板中标记为'^',所以可能需要解析模板中的必填字段列表,然后在接收到的JSON中检查这些字段是否存在且不为空。对于子集字段,比如凭证明细,可能需要遍历每个子项并逐一验证。
然后,如何实现这些步骤呢?首先,定义实体类Template,使用JPA注解,对于JSON字段使用@TypeHandler注解指定自定义的JsonTypeHandler。这样从数据库读取时,JSON字段会自动转换为Java对象,比如Map或者自定义的模型类。
服务层的TemplateService需要注入TemplateRepository来获取模板数据。验证服务ValidationService需要接收第三方JSON和模板名称,获取对应的模板,然后进行必填项检查和子集验证。这里可能需要使用JSON解析库,比如Jackson,来遍历JSON节点,检查是否存在必填字段,以及处理子数组中的每个元素。
对于必填项的检查,可能需要递归遍历JSON结构,因为必填项可能嵌套在多层结构中。同时,子集字段如凭证明细可能有多个子项,每个都需要验证,所以要循环处理每个子项,并应用相同的必填项检查。
可能遇到的问题包括如何处理嵌套的JSON结构,如何动态地从模板中获取必填字段的路径,以及如何处理多个子集的情况。需要确保验证逻辑能够深入到JSON的每一个层次,并且正确应用模板中的规则。
测试方面,可能需要编写单元测试来模拟数据库读取和JSON验证过程,确保各种情况下的正确性,比如缺失必填项、子项中的错误等。
最后,整合所有部分,确保从数据库读取模板、转换JSON字段、验证逻辑都能正确工作,并返回详细的错误信息,方便第三方系统进行调整。还需要考虑性能问题,尤其是当JSON数据很大或子集很多时,验证过程是否高效。
总结步骤:配置数据库和JPA,定义实体和TypeHandler,实现模板读取,编写验证逻辑处理必填项和子集,测试验证功能。</think>### 分步实现方案
#### 1. 数据库表设计与模板存储
在MySQL中创建表`json_template`存储标准JSON模板,包含必填项标记和多子集字段定义:
```sql
CREATE TABLE json_template (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
template_name VARCHAR(50) UNIQUE,
required_fields JSON COMMENT '必填项路径标记,如["$.header.orderId^", "$.certificates[*].number^"]',
subset_fields JSON COMMENT '多子集字段定义,如{"certificates": {"min": 1, "max": 5}}'
);
```
#### 2. 实体类与JSON字段映射
使用Spring Data JPA定义实体类,结合引用[2]的`JsonTypeHandler`处理JSON字段:
```java
@Entity
@Table(name = "json_template")
public class Template {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String templateName;
@Column(columnDefinition = "json")
@Type(type = "com.example.handler.JsonTypeHandler")
private Map<String, Object> requiredFields;
@Column(columnDefinition = "json")
@Type(type = "com.example.handler.JsonTypeHandler")
private Map<String, SubsetRule> subsetFields;
// getters/setters
}
public class SubsetRule {
private Integer min;
private Integer max;
// getters/setters
}
```
#### 3. JSON验证核心逻辑
##### 3.1 必填项验证
```java
public List<String> validateRequiredFields(JsonNode inputJson, List<String> requiredPaths) {
List<String> missingFields = new ArrayList<>();
for (String path : requiredPaths) {
boolean isRequired = path.endsWith("^");
String cleanPath = isRequired ? path.substring(0, path.length()-1) : path;
JsonNode node = JsonPath.read(inputJson, cleanPath);
if (isRequired && (node == null || node.isNull())) {
missingFields.add(cleanPath);
}
}
return missingFields;
}
```
##### 3.2 多子集字段验证
```java
public List<String> validateSubsetFields(JsonNode inputJson, Map<String, SubsetRule> subsetRules) {
List<String> errors = new ArrayList<>();
subsetRules.forEach((field, rule) -> {
JsonNode arrayNode = inputJson.at(field);
if (!arrayNode.isArray()) {
errors.add(field + "不是数组类型");
return;
}
int size = arrayNode.size();
if (size < rule.getMin()) {
errors.add(field + "最少需要" + rule.getMin() + "个子项");
}
if (rule.getMax() != null && size > rule.getMax()) {
errors.add(field + "最多允许" + rule.getMax() + "个子项");
}
});
return errors;
}
```
#### 4. 完整服务流程
```java
@RestController
@RequestMapping("/validate")
public class ValidationController {
@Autowired
private TemplateRepository templateRepository;
@PostMapping("/{templateName}")
public ResponseEntity<?> validateJson(
@PathVariable String templateName,
@RequestBody JsonNode inputData) {
// 从数据库读取模板
Template template = templateRepository.findByTemplateName(templateName)
.orElseThrow(() -> new RuntimeException("模板不存在"));
// 执行验证
List<String> missingFields = validateRequiredFields(
inputData,
template.getRequiredFields()
);
List<String> subsetErrors = validateSubsetFields(
inputData,
template.getSubsetFields()
);
// 返回结果
Map<String, Object> response = new HashMap<>();
if (missingFields.isEmpty() && subsetErrors.isEmpty()) {
response.put("status", "VALID");
} else {
response.put("status", "INVALID");
response.put("missing_fields", missingFields);
response.put("subset_errors", subsetErrors);
}
return ResponseEntity.ok(response);
}
}
```
#### 5. 配置关键点
在`application.properties`中配置数据库连接(引用[1]):
```properties
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/validation_db
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
```
### 验证示例
假设模板配置:
```json
{
"requiredFields": ["$.header.orderId^", "$.certificates[*].number^"],
"subsetFields": {
"certificates": {"min": 1, "max": 5}
}
}
```
当接收以下JSON时:
```json
{
"header": {
"orderId": null
},
"certificates": [{
"number": "CERT-001"
}, {}]
}
```
系统将返回:
```json
{
"status": "INVALID",
"missing_fields": ["$.header.orderId", "$.certificates[1].number"],
"subset_errors": []
}
```
阅读全文
相关推荐















