- select t.* from t_order t where if("" is null or "" = '',1=1,t.city like concat('%',"",'%')) and t.brand ="劳斯莱斯" and t.partner = "某合作商"
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- select t.* from t_order t where t.city like concat('%',"",'%') and t.brand="劳斯莱斯" and t.partner = "某合作商"
后面这个SQL,是查不到的city那一栏为null的数据的。
这样才是将“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”类型的t.call_time转变为date类型
select t.* from t_order t where if("" is null or "" ='' ,1= 1,t.product like concat('%',"",'%'));
如果你写成了
select t.* from t_order t where if("" is null,1= 1,t.product like concat('%',"",'%'));
少了一个对空字符串的判断,结果就是不一样的。
新增和修改的判断逻辑类似,但有区别。新增的时候,想好限制条件。
修改的时候 我不想让它重复,就需要考虑,根据条件查出来的,不为空而且【Id不是自己】才可以修改。
- BigDecimal d1 = new BigDecimal("2");
- BigDecimal d2 = new BigDecimal("3");
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- BigDecimal result1 = d1.divide(d2, new MathContext(2, RoundingMode.HALF_UP)).multiply(new BigDecimal(100));
-
- BigDecimal result2 = d1.divide(d2, new MathContext(4, RoundingMode.HALF_UP)).multiply(new BigDecimal(100)).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP);
-
- BigDecimal result3 = d1.multiply(new BigDecimal(100)).divide(d2, new MathContext(2, RoundingMode.HALF_UP));
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- BigDecimal result4= d1.divide(d2, 4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).multiply(new BigDecimal("100")).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
结果:
result1------67.00
result2------66.67
result3------67
result4------66.67
用result2 和 result4 会好一点。而且result4似乎更准确一点。
String a = "A";
String b = "a";
boolean equals = a.equals(b);
boolean ignoreCase = a.equalsIgnoreCase(b);
System.out.println("IgnoreCase"+ignoreCase);//结果为true
System.out.println(equals);//结果为false
- String json = "{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}";// 假设这是您要解析的 JSON 字符串
- Map<String, Object> map = JSONObject.parseObject(json, new TypeReference<Map<String, Object>>() {});
这样就可以把json字符串转为特定的Map
否则,如果你只是需要Map,那么这样就行了:
- String json = "{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}";// 假设这是您要解析的 JSON 字符串
- Map<String, Object> map = JSONObject.parseObject(json, Map.class);