SQL EXP() 函数
SQL EXP() 函数接受一个数字值作为参数,并计算自然对数的底数 e 的给定值次幂。换句话说,该函数返回 Ex,其中 x 是参数,E 是自然对数的底数,即欧拉数。
欧拉数简单地定义为一个通常用作自然对数的底数的数学表达式。它是一个无限不循环的小数,其值为2.718281828459045… 然而,在大多数问题中,该数被约束为仅保留两位小数,即2.71。这个欧拉数主要用于处理指数函数的问题(增加或减少)。该数字以字母 e 表示。
语法
以下是 SQL EXP() 函数的语法−
EXP(x)
where, x 是需要计算指数值的值。
示例
0 的指数值为 1。
在以下示例中,我们尝试将值 0 作为参数传递给该方法。
SELECT EXP(0)
AS exp_value
当我们运行上面的程序时,会产生以下结果−
+-----------+
| exp_Value |
+-----------+
| 1 |
+-----------+
示例
在这里,我们将76.45作为参数传递给方法−
SELECT EXP(76.45)
AS exp_value
执行以上代码时,我们会得到以下输出结果−
+----------------------+
| exp_Value |
+----------------------+
| 1.59152381451917E+33 |
+----------------------+
示例
现在,我们尝试将值’1’作为字符串传递给这个函数。
SELECT EXP('1')
AS exp_value
以下是上述代码的输出−
+------------------+
| exp_Value |
+------------------+
| 2.71828182845905 |
+------------------+
示例
我们也可以将负值作为该函数的参数传入,如下所示:
SELECT EXP(-76)
AS exp_value
上述代码的输出结果如下:
+----------------------+
| exp_Value |
+----------------------+
| 9.85415468611126E-34 |
+----------------------+
示例
我们还可以将数学常数PI作为参数传递给该函数,它将返回相应的指数值。
SELECT EXP(PI())
AS exp_value
以上代码的输出如下-
+------------------+
| exp_Value |
+------------------+
| 23.1406926327793 |
+------------------+
示例
假设我们已经创建了一个名为CUSTOMERS的表,如下所示−
create table CUSTOMERS(ID INT NOT NULL,
NAME VARCHAR(20) NOT NULL,
AGE INT NOT NULL,
ADDRESS CHAR(25),
SALARY DECIMAL(18, 2),
PRIMARY KEY(ID));
Commands completed successfully.
让我们将 r 的值插入其中 –
insert INTO CUSTOMERS VALUES(1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 2000.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(2, 'Khilan', 25, 'Delhi', 1500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(3, 'kaushik', 23, 'Kota', 2000.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(4, 'Chaitali', 25, 'Mumbai', 6500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(5, 'Hardik', 27, 'Bhopal', 8500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(6, 'Komal', 22, 'MP', 4500.00);
insert INTO CUSTOMERS VALUES(7, 'Muffy', 24, 'Indore', 10000.00);
以下查询计算所有客户年龄的指数值−
SELECT NAME, AGE, SALARY,
EXP(AGE)
AS exp_salaryvalue
FROM CUSTOMERS
结果如下:
+----------+-----+----------+------------------+
| NAME | AGE | SALARY | exp_agevalue |
+----------+-----+----------+------------------+
| Ramesh | 32 | 2000.00 | 78962960182680.7 |
| Khilan | 25 | 1500.00 | 72004899337.3859 |
| kaushik | 23 | 2000.00 | 9744803446.2489 |
| Chaitali | 25 | 6500.00 | 72004899337.3859 |
| Hardik | 27 | 8500.00 | 532048240601.799 |
| Komal | 22 | 4500.00 | 3584912846.13159 |
| Muffy | 24 | 10000.00 | 26489122129.8435 |
+----------+-----+----------+------------------+