SQL 中的 LOG 函数

2024 年 8 月 29 日 | 4 分钟阅读

LOG 是 SQL 中的一个字符串函数，它返回给定数字的对数。或者说，它显示给定底数的数字的对数。

LOG 函数的语法

在 LOG 语法中，Number1 必须大于 0，它是我们要查找其对数的数字。Number2 是底数。

在结构化查询语言中，我们也可以像下面的代码块所示那样使用带有表列的 LOG 函数

在此语法中，我们必须定义要对其执行 LOG 函数的表名称和列。

LOG 函数示例

示例 1：此示例获取数字 2 的对数

输出

Logarithm_of_2
0.69314718055994529

示例 2：此示例在输出中返回以 2 为底的数字 2 的对数

输出

Logarithm_of_2bybase_2
1

示例 3：此示例在输出中返回以 6 为底的数字 8 的对数

输出

Logarithm_of_8bybase_6
1.1606

示例 4：此示例在输出中返回以 4 为底的数字 255 的对数

输出

Logarithm_of_255bybase_4
3.997

示例 5：此示例将 LOG 函数与 SQL 表一起使用。在此示例中，我们将创建一个新表，通过该表，我们将对表的列执行 LOG 函数

以下显示了在 SQL 中创建新表的语法

CREATE TABLE Name_of_New_Table
(
First_Column_of_table Data Type (character_size of First Column),  
Second_Column_of_table Data Type (character_size of the Second column ),  
Third_Column_of_table Data Type (character_size of the Third column),  
.......,  
Last_Column_of_table Data Type (character_size of the Last column)
);  

以下 CREATE 语句创建了 Product_Details 表，用于存储产品的价格和数量

CREATE TABLE Product_Details
(
Product_ID INT NOT NULL,
Product_Name Varchar(50),
Product_Quantity INT,
Purchasing_Price INT,
Selling_Price INT,
Release_Date Date, 
Product_Rating INT
);

以下多个 INSERT 查询将带有销售价和购买价的产品的记录插入 Product_Details 表

INSERT INTO Product_Details (Product_ID, Product_Name, Product_ Quantity Purchasing_Price, Selling_Price, Release_Date, Product_Rating) VALUES (104, P1, 10, 945, NULL, 2022-04-30, NULL);

INSERT INTO Product_Details (Product_ID, Product_Name, Product_ Quantity Purchasing_Price, Selling_Price, Release_Date, Product_Rating) VALUES (202, P4, 15, 45, 75, 2022-01-28, 5);

INSERT INTO Product_Details (Product_ID, Product_Name, Product_ Quantity Purchasing_Price, Selling_Price, Release_Date, Product_Rating) VALUES (103, P2, 18, 25, NULL, 2022-02-18, 4);

INSERT INTO Product_Details (Product_ID, Product_Name, Product_ Quantity Purchasing_Price, Selling_Price, Release_Date, Product_Rating) VALUES (111, P7, 25, 5, 15, 2021-12-25, 9);

INSERT INTO Product_Details (Product_ID, Product_Name, Product_ Quantity Purchasing_Price, Selling_Price, Release_Date, Product_Rating) VALUES (210, P6, 15, 50, 70, 2021-10-15, NULL);

INSERT INTO Product_Details (Product_ID, Product_Name, Product_ Quantity Purchasing_Price, Selling_Price, Release_Date, Product_Rating) VALUES (212, P8, 19, 110, 250, 2022-01-28, 4);

INSERT INTO Product_Details (Product_ID, Product_Name, Product_ Quantity Purchasing_Price, Selling_Price, Release_Date, Product_Rating) VALUES (112, P10, 10, 550, 835, 2022-04-11, NULL);

以下 SELECT 语句显示了上面 Product_Details 表的已插入记录

Product_ID	Product_Name	产品数量	Purchasing_Price	Selling_Price	Release_Date	Product_Rating
104	P1	10	945	NULL	2022-04-30	NULL
202	P4	15	45	75	2022-01-28	5
103	P2	18	25	NULL	2022-02-18	4
111	P7	25	5	15	2021-12-25	9
210	P6	15	50	70	2021-10-15	NULL
212	P8	19	110	250	2022-01-28	4
112	P10	10	550	835	2022-04-11	NULL

查询 1：以下 SELECT 查询将 LOG 函数与 Product_Details 表的 Product_ID 列一起使用

SELECT Product_ID, LOG(Product_ID, 4) AS Logarithm_of_ProductID_bybase_4 FROM Product_Details;

此查询以 4 为底给出每个 product_id 的对数。

输出

Product_ID	Logarithm_of_ProductID_bybase_4
104	3.35
202	3.829
103	3.343
111	3.397
210	3.857
212	3.864
112	3.404

查询 2：以下 SELECT 查询将 LOG 函数与 Product_Details 表的 Purchasing_Price 列一起使用

SELECT Purchasing_Price, LOG(Purchasing_Price, 10) AS Logarithm_of_ProductID_bybase_10 FROM Product_Details;

此查询以 10 为底给出每个 Purchasing_Price 的对数。

输出

Purchasing_Price	Logarithm_of_Purchasing_Price_bybase_10
945	2.9754
45	1.6532
25	1.398
5	0.699
50	1.699
110	2.0414
550	2.7404

查询 3：以下 SELECT 查询将 LOG 函数与 Product_Details 表的 Product_Rating 列一起使用

SELECT LOG(Product_Rating, 6) AS Logarithm_ofratingbybase_6 FROM Product_Details;

此查询以 6 为底给出每个产品评分的对数。

输出

Product_Rating	Logarithm_ofratingbybase_6
NULL	-
5	0.8982
4	0.7737
9	1.2263
NULL	-
4	0.7737
NULL	-

查询 4：以下 SELECT 查询将 LOG 函数与 Product_Details 表的 Selling_Price 列一起使用

SELECT Selling_Price, LOG(Selling_Price, 4) AS Logarithm_of_ProductID_bybase_4 FROM Product_Details;

此查询以 4 为底给出每个 Selling_Price 的对数。

输出

Selling_Price	Logarithm_of_ProductID_bybase_4
NULL	-
75	3.1144
NULL	-
15	1.9534
70	3.0646
250	3.983
835	4.853

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