转 PL/SQL单行函数和组函数详解之一

本文详细介绍了SQL中的单行函数,包括它们的定义、使用场景及规则。文章重点讲解了如何在SELECT语句中使用单行函数,并探讨了NULL值处理方法及NVL函数的应用。此外还介绍了几种常用的单行字符串函数。
函数是一种有零个或多个参数并且有一个返回值的程序。在SQL中Oracle内建了一系列函数,这些函数都可被称为SQL或PL/SQL语句,函数主要分为两大类:

   单行函数

   组函数

  本文将讨论如何利用单行函数以及使用规则。

  SQL中的单行函数

  SQL和PL/SQL中自带很多类型的函数,有字符、数字、日期、转换、和混合型等多种函数用于处理单行数据,因此这些都可被统称为单行函数。这些函数均可用于SELECT,WHERE、ORDER BY等子句中,例如下面的例子中就包含了TO_CHAR,UPPER,SOUNDEX等单行函数。
SELECT ename,TO_CHAR(hiredate,'day,DD-Mon-YYYY')
FROM emp
Where UPPER(ename) Like 'AL%'
ORDER BY SOUNDEX(ename)

  单行函数也可以在其他语句中使用,如update的SET子句,INSERT的VALUES子句,DELET的WHERE子句,认证考试特别注意在SELECT语句中使用这些函数,所以我们的注意力也集中在SELECT语句中。

  NULL和单行函数

  在如何理解NULL上开始是很困难的,就算是一个很有经验的人依然对此感到困惑。NULL值表示一个未知数据或者一个空值,算术操作符的任何一个操作数为NULL值,结果均为提个NULL值,这个规则也适合很多函数,只有CONCAT,DECODE,DUMP,NVL,REPLACE在调用了NULL参数时能够返回非NULL值。在这些中NVL函数时最重要的,因为他能直接处理NULL值,NVL有两个参数:NVL(x1,x2),x1和x2都式表达式,当x1为null时返回X2,否则返回x1。

  下面我们看看emp数据表它包含了薪水、奖金两项,需要计算总的补偿
column name emp_id salary bonus

key type pk
nulls/unique nn,u nn
fk table
datatype number number number
length 11.2 11.2

  不是简单的将薪水和奖金加起来就可以了,如果某一行是null值那么结果就将是null,比如下面的例子:
update emp
set salary=(salary+bonus)*1.1

  这个语句中,雇员的工资和奖金都将更新为一个新的值,但是如果没有奖金,即 salary + null,那么就会得出错误的结论,这个时候就要使用nvl函数来排除null值的影响。
所以正确的语句是:

update emp
set salary=(salary+nvl(bonus,0)*1.1
  单行字符串函数

  单行字符串函数用于操作字符串数据,他们大多数有一个或多个参数,其中绝大多数返回字符串

  ASCII()
  c1是一字符串,返回c1第一个字母的ASCII码,他的逆函数是CHR()

SELECT ASCII('A') BIG_A,ASCII('z') BIG_z FROM emp

BIG_A BIG_z
65 122

  CHR(<i>)[NCHAR_CS]
  i是一个数字,函数返回十进制表示的字符
select CHR(65),CHR(122),CHR(223) FROM emp

CHR65 CHR122 CHR223
A z B

  CONCAT(,)
  c1,c2均为字符串,函数将c2连接到c1的后面,如果c1为null,将返回c2.如果c2为null,则返回c1,如果c1、c2都为null,则返回null。他和操作符||返回的结果相同
select concat('slobo ','Svoboda') username from dual

username

slobo Syoboda

  INITCAP()
  c1为一字符串。函数将每个单词的第一个字母大写其它字母小写返回。单词由空格,控制字符,标点符号限制。
select INITCAP('veni,vedi,vici') Ceasar from dual

Ceasar

Veni,Vedi,Vici
[@more@]

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基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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