我们查询数据的时候，有时单纯的查询并不能得到我们想要的数据形式，此时需要我们对数据进行处理，在这个时候函数就登场，SQL中有一些内置的函数，如果能都记住，那是最好的。如果记不住的话，也尽可能地把所有的函数都看一遍，保证有印象，在遇到问题的时候，知道有函数可以解决这个问题，然后是上网去搜索，下次你在遇到类似的问题，就知道用那个函数了。学习过程中，遇到问题首先一定要先自己上网搜、上网搜索、上网搜索（这个很重要，不要直接去问别人）。sql 的函数和excel 的函数有很多类似的，如果你非常熟悉excel 函数，那么sql的函数学起来会很轻松，反之亦然。
我将函数大致分了三类：
1.文本处理函数
2.日期和时间处理函数
3.数值处理函数
1.文本处理函数
在提取文本数据时，我们有时会需要先对文本就行处理，比如提取某些特定的字符，删除多余的空格等等，这个时候我们可以使用文本处理相关的函数。
我这里举一个简单的例子，分享一下我的思路，方法不唯一，希望能起个抛砖引玉的作用。
英文单词在录入数据库时可能格式不统一 ，因此我在提取数据的时候，需要对其进行处理， 例如（'apple'，'bananA '，' MELON '）变为（'Apple'，'Banana','Melon'）这样首字母大写的格式。
原始数据:（'apple'，'bananA '，' MELON '） ，目标数据:（'Apple'，'Banana','Melon'） ，首先比较一下原始数据与目标数据的区别，如果消除这个区别就会得到目标数据，因此消除区别是解决问题的关键，在这个例子中，主要有两个区别：1.首字母大写，其他字母小写；2.前后无空格。
找到区别后，需要寻找解决方法（即相关函数），首先考虑是否有可以直接解决问题的函数，如果有则列出函数；如果没有，则分解问题，寻找可以直接用的函数，循环这个过程，直到所有分解的问题都找到对应的函数。
下面是我分析问题的一个思路流程
找到所有函数后，将函数组合起来，变成一个复合函数，利用这个复合函数，就可实现目标了。
假设对name字段进行处理，首先使用trim(name)删除多余空格；然后用left(trim(name),1) 提取首字母，之后使用upper(left(trim(name),1) )将首字母大写；我可以用 lower (trim(name))将所有字母变成小写，之后用substring( lower (trim(name)) ,2) 提取首字母之外的字母；最后再用concat(upper(left(trim(name),1) ) ,substring( lower (trim(name)) ,2) )将其拼接起来，就得到了将首字母大写的函数了。以上是我想到的一个思路，方法不唯一，比如说我可以用right()/mid()和length()函数代替substring()函数提取剩余字母。这里就不扩展了，有兴趣的同学可以自己想一下。
以上是我解决这个问题的一个思路，逐步拆解问题，寻找解决方法，最终汇总在一起。这个方法帮我们将一个复杂的问题，拆解成多个可以入手解决的小问题，让我们快速地找到解决问题的思路。
以下是常用到的一些处理文本相关的函数（不限这些）
常用的文本处理函数
2.日期和时间处理函数
在创建数据表的时候，需要定义字段的数据类型，不同的数据类型决定了数据储存格式。
时间日期类型(来源菜鸟教程)
以上的这些数据类型是数据表中常见的时间日期储存格式，但是这些格式有时并不能满足我们的需求，例如我需要：年-月，或者月-日-星期等格式，计算时间差，日期差等，这种情况下需要使用时间和日期相关的函数。
规定日期格式时可以用 DATE_FORMAT( )函数，例如年-月：YYYY-MM这种格式： DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m') 其中：%Y:年，4 位 %m:月，数值（00-12），可以在网上查询格式类型 ，例如菜鸟教程。
mysql 时间与日期的加减，不能直接用+、-符号直接计算，需要使用相应的函数。
为日期增加一个时间间隔：date_add()，date_add(now(), interval 1 day) 增加一天，如果需要增加1小时可以用hour 替换 day即可，年、月、分、秒的类似。
这里就不做详细的扩展了，有一点我要强调的是注意时区，虽然我们生活在中国，但是不代表数据库中的时间是以北京时间录入的。
常用日期与时间处理的函数
3.数值处理函数
在提取数据的时候，有时需要对数值型的数据进行计算，简单的+、- 、*、/等运算符无法满足我们运算时，我们可以使用数值处理的相关函数来进行计算。其中许多函数需要和group by结合使用。
我以这个表格为例子
成绩表 stu_core
在对成绩进行求和，首先想到是加法，其次是函数。如果不使用函数只用+是可以实现的，但是很麻烦。以下是我想到的一个方法（不唯一）。
以A、B的 成绩相加为例子
select distinct 'A+B' as '求和项', (select score from stu_core where name = 'A' ) + (select score from stu_core where name = 'B' ) as '求和结果' from stu_core;
非函数运算
可以看出直接用+ 号运算起来很麻烦，如果使用sum()，可以得到一样的结果，而且代码很简洁。
select 'A+B' as '求和项', sum(score) as '求和结果' from stu_core where name in ('A','B');
函数运算
因此在对数值型数据处理时，优先考虑是否有相关的函数。其中group by 经常会与数值型数据函数结合使用，group by可以理解为分组计算，例如我需要知道每个年龄段的平均成绩。不用group by的话，可能会分别去计算每个年龄段的成绩，然后用 union 进行汇总查询，这里简单的说一下这个方法的思路，有兴趣的同学可以回去试一下。我主要想说一下group by，可以看一下面的分组结构图。
分组结构
group by会将具有相同年龄的数据分到一组，让后执行计算，我需要的是平均值，所以选用avg()函数。
select age,avg(score) from stu_core group by age;
分组平均值的结果
group by分组计算一步到位，其中我认为分组计算时，最重要的是：要非常清楚按照什么分组，以什么分组，如果想明白了这点，分组计算将变得非常简单。
以上只是我的一些思路，函数有很多，大家可以多去了解一下，下面是一些常用的数值型函数。
常用数值处理函数
虽然标题取名为数据处理相关函数，但是全文下来并没有介绍太多的函数，我只分享了一下我的思路，我认为与其介绍很多函数的含义，不如分享一下我看到问题后寻找相关函数的思路，函数太多了，不太可能记住所有的函数的用法，主要会分解问题，然后在网上搜索即可找到相关的函数。（授之以鱼不如授之以渔）
如果文中哪里介绍的不对，烦请及时指出，让我学习学习。
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