周五怎么表示mysql 周五的时间

星期五的英文缩写是什么?

1、星期一：Monday，缩写Mon。星期二：Tuesday，缩写Tue。星期三：Wednesday，缩写Wed。星期四：Thursday，缩写Thu。星期五：Friday，缩写Fri。星期六：Saterday，缩写Sat。星期日：Sunday，缩写Sun。

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2、星期一到星期日的英文缩写分别是星期一 MON 、星期二 TUE 、星期三 WED 、星期四 THU 、星期五 FRI 、星期六 SAT 、星期天 SUN。其中星期一到星期日代表的颜色也不同：红色是星期一，给我的感觉就是紧张。

3、星期一：Monday，缩写为Mon.星期二：Tuesday，缩写为Tue.星期三：Wednesday，缩写为Wed.星期四：Thursday，缩写为Thur.星期五：Friday，缩写为Fri.缩写时，“.”不能省略。

4、英文缩写如下：MO：monday，即星期一。TU：tuesday，即星期二。WE：wednesday，即星期三。TH：thursday，即星期四。FR：friday，即星期五。SA：saturday，即星期六。SU：sunday，即星期天。monday 含义：n. 星期一。

5、英文星期缩写：星期一 Mon.星期二 Tues.星期三Wed.星期四 Thur.星期五 Fri.星期六 Sat.。星期天 Sun。

6、星期一Monday ，星期二Tuesday ，星期三Wednesday ，星期四Thursday，星期五Friday，星期六Saturday ，星期日Sunday 。

mysql数据库中字段为时间类型要怎么表示?

mysql时间字段用：Date、Datetime和Timestamp。（1）“Date”数据类型：用于存储没有时间的日期。 Mysql获取并显示此类型的格式为“ YYYY-MM-DD”，支持的时间长度范围是“ 1000-00-00”至“ 9999-12-31”。

其中，table_name是表名，datetime_column是datetime类型的字段名。在VALUES后面指定时间值，注意时间格式要与datetime类型匹配。

Mysql中经常用来存储日期的数据类型有三种：Date、Datetime、Timestamp。【1】Date数据类型：用来存储没有时间的日期。Mysql获取和显示这个类型的格式为“YYYY-MM-DD”。支持的时间范围为“1000-00-00”到“9999-12-31”。

Date数据类型：用来存储没有时间的日期。Mysql获取和显示这个类型的格式为“YYYY-MM-DD”。支持的时间范围为“1000-00-00”到“9999-12-31”。Datetime类型：存储既有日期又有时间的数据。

datetime：MySQL 以 YYYY-MM-DD HH：mm：ss格式检索与显示 DATETIME 类型。

周一周二周三周四周五周六周日分别怎么说

1、星期二：Tuesday[tju：zdi]；缩写：Tues。星期三：Wednesday[wenzdei， wenzdi]；缩写：Wed。星期四：Thursday [θ：zdi]；缩写：Thur./Thurs。星期五：Friday[fraidi]； 缩写：Fri。

2、星期一到星期日的英语单词这样写：星期一：Monday；星期二：Tuesday；星期三：Wednesday；星期四：Thursday；星期五：Friday；星期六：Saturday；星期日：Sunday。

3、星期一：Monday，缩写Mon。星期二：Tuesday，缩写Tue。星期三：Wednesday，缩写Wed。星期四：Thursday，缩写Thu。星期五：Friday，缩写Fri。星期六：Saterday，缩写Sat。星期日：Sunday，缩写Sun。

4、星期六早上她在录音室接到他打来的Tel 。Sunday 英[snde] 美[snde]n. 星期日，星期天； 每逢星期日出版的报纸； 星期日报； [人名] 森迪。

请教一条几百万数据的mysql查询

1、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

2、W数据基本不用优化的。走索引就可以了。上百万了再说吧。

3、比如表里有id，name，content字段，要模糊查name，给name建立字段后，只查name，id字段 select id，name from 表 where name like %123%这样会走索引。

4、看这个表的设计怎样，还有你访问的语句怎样。如果表设计的比较好，关键字段建立了索引，而且你查询语句也用到了索引并起作用，那么查一百多万的数据也是10秒以内的事。