UTL_FILE学习笔记(1)

本文介绍了一个使用Oracle PL/SQL中UTL_FILE包来导出数据库表所有列到CSV文件的存储过程。该过程通过游标遍历指定表的记录,并将每条记录写入CSV文件。经测试,对于包含1900万行数据的表,整个导出过程仅需约5分钟。
       根据UTL_FILE导出数据库某个表的所有列存储过程:
create or replace procedure pmsreport as
       CURSOR c1 IS
              SELECT invoice_item_id,item_name FROM pms;
 
       item_id       pms.item_id%TYPE;
       item_name             pms.item_name%TYPE;
 
       OutputRecord          varchar2(255);
       OutputFile            utl_file.file_type;
 
    BEGIN
       open c1;
       fetch c1 into item_id,item_name;
 
       OutputFile:=utl_file.fopen(UPPER('RECV_AREA'),'pmsreport.csv','w',32767);
 
       WHILE c1%FOUND LOOP
          OutputRecord := item_id||','||item_name;
          utl_file.put(OutputFile,OutputRecord);
          utl_file.new_line(OutputFile);
       FETCH c1 INTO item_id,item_name;
       END LOOP;
 
       CLOSE c1;
       utl_file.fclose(OutputFile);
     END;
 
测试某表两列数据1900万行5分钟导出。

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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