ORACLE 数据类型

数据类型参数描述
char(n)n=1 to 2000字节定长字符串,n字节长,如果不指定长度,缺省为1个字节长(一个汉字为2字节)
varchar2(n)n=1 to 4000字节可变长的字符串,具体定义时指明最大长度n,
这种数据类型可以放数字、字母以及ASCII码字符集(或者EBCDIC等数据库系统接受的字符集标准)中的所有符号。
如果数据长度没有达到最大值n,Oracle 8i会根据数据大小自动调节字段长度,
如果你的数据前后有空格,Oracle 8i会自动将其删去。VARCHAR2是最常用的数据类型。
可做索引的最大长度3209。
number(m,n)m=1 to 38
n=-84 to 127
可变长的数值列,允许0、正值及负值,m是所有有效数字的位数,n是小数点以后的位数。
如:number(5,2),则这个字段的最大值是99,999,如果数值超出了位数限制就会被截取多余的位数。
如:number(5,2),但在一行数据中的这个字段输入575.316,则真正保存到字段中的数值是575.32。
如:number(3,0),输入575.316,真正保存的数据是575。
date从公元前4712年1月1日到公元4712年12月31日的所有合法日期,
Oracle 8i其实在内部是按7个字节来保存日期数据,在定义中还包括小时、分、秒。
缺省格式为DD-MON-YY,如07-11月-00 表示2000年11月7日。
long可变长字符列,最大长度限制是2GB,用于不需要作字符串搜索的长串数据,如果要进行字符搜索就要用varchar2类型。
long是一种较老的数据类型,将来会逐渐被BLOB、CLOB、NCLOB等大的对象数据类型所取代。
raw(n)n=1 to 2000可变长二进制数据,在具体定义字段的时候必须指明最大长度n,Oracle 8i用这种格式来保存较小的图形文件或带格式的文本文件,如Miceosoft Word文档。
raw是一种较老的数据类型,将来会逐渐被BLOB、CLOB、NCLOB等大的对象数据类型所取代。
long raw可变长二进制数据,最大长度是2GB。Oracle 8i用这种格式来保存较大的图形文件或带格式的文本文件,如Miceosoft Word文档,以及音频、视频等非文本文件。
在同一张表中不能同时有long类型和long raw类型,long raw也是一种较老的数据类型,将来会逐渐被BLOB、CLOB、NCLOB等大的对象数据类型所取代。
blob
clob
nclob
三种大型对象(LOB),用来保存较大的图形文件或带格式的文本文件,如Miceosoft Word文档,以及音频、视频等非文本文件,最大长度是4GB。
LOB有几种类型,取决于你使用的字节的类型,Oracle 8i实实在在地将这些数据存储在数据库内部保存。
可以执行读取、存储、写入等特殊操作。
bfile在数据库外部保存的大型二进制对象文件,最大长度是4GB。
这种外部的LOB类型,通过数据库记录变化情况,但是数据的具体保存是在数据库外部进行的。
Oracle 8i可以读取、查询BFILE,但是不能写入。
大小由操作系统决定。
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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