SQLServer和Oracle的常用函数对比

本文对比了QLServer和Oracle数据库中的数学、数值、字符串及日期等常用函数,包括绝对值、取整、随机数生成、字符串操作等功能,并列举了实现这些功能的具体SQL语法。
QLServer和Oracle的常用函数对比
 

---------数学函数

  1.绝对值
  S:select abs(-1) value
  O:select abs(-1) value from dual
  2.取整(大)
  S:select ceiling(-1.001) value
  O:select ceil(-1.001) value from dual

  3.取整(小)
  S:select floor(-1.001) value
  O:select floor(-1.001) value from dual

  4.取整(截取)
  S:select cast(-1.002 as int) value
  O:select trunc(-1.002) value from dual

  5.四舍五入
  S:select round(1.23456,4) value 1.23460
  O:select round(1.23456,4) value from dual 1.2346

  6.e为底的幂
  S:select Exp(1) value 2.7182818284590451
  O:select Exp(1) value from dual 2.71828182

  7.取e为底的对数
  S:select log(2.7182818284590451) value 1
  O:select ln(2.7182818284590451) value from dual; 1

  8.取10为底对数
  S:select log10(10) value 1
  O:select log(10,10) value from dual; 1

  9.取平方
  S:select SQUARE(4) value 16
  O:select power(4,2) value from dual 16

  10.取平方根
  S:select SQRT(4) value 2
  O:select SQRT(4) value from dual 2

  11.求任意数为底的幂
  S:select power(3,4) value 81
  O:select power(3,4) value from dual 81

  12.取随机数
  S:select rand() value
  O:select sys.dbms_random.value(0,1) value from dual;

  13.取符号
  S:select sign(-8) value -1
  O:select sign(-8) value from dual -1


----------数学函数

  14.圆周率
  S:SELECT PI() value 3.1415926535897931
  O:不知道

  15.sin,cos,tan 参数都以弧度为单位
  例如:select sin(PI()/2) value 得到1(SQLServer)

  16.Asin,Acos,Atan,Atan2 返回弧度

  17.弧度角度互换(SQLServer,Oracle不知道)
  DEGREES:弧度-〉角度
  RADIANS:角度-〉弧度

  ---------数值间比较

  18. 求集合最大值
  S:select max(value) value from
  (select 1 value
  union
  select -2 value
  union
  select 4 value
  union
  select 3 value)a

  O:select greatest(1,-2,4,3) value from dual

  19. 求集合最小值
  S:select min(value) value from
  (select 1 value
  union
  select -2 value
  union
  select 4 value
  union
  select 3 value)a

  O:select least(1,-2,4,3) value from dual

  20.如何处理null值(F2中的null以10代替)
  S:select F1,IsNull(F2,10) value from Tbl
  O:select F1,nvl(F2,10) value from Tbl

  --------数值间比较

  21.求字符序号
  S:select ascii(a) value
  O:select ascii(a) value from dual

  22.从序号求字符
  S:select char(97) value
  O:select chr(97) value from dual

  23.连接
  S:select 11+22+33 value
  O:select CONCAT(11,22)||33 value from dual
23.子串位置 --返回3
  S:select CHARINDEX(s,sdsq,2) value
  O:select INSTR(sdsq,s,2) value from dual

  23.模糊子串的位置 --返回2,参数去掉中间%则返回7
  S:select patindex(%d%q%,sdsfasdqe) value
  O:oracle没发现,但是instr可以通过第四个参数控制出现次数
  select INSTR(sdsfasdqe,sd,1,2) value from dual 返回6

  24.求子串
  S:select substring(abcd,2,2) value
  O:select substr(abcd,2,2) value from dual

  25.子串代替 返回aijklmnef
  S:SELECT STUFF(abcdef, 2, 3, ijklmn) value
  O:SELECT Replace(abcdef, bcd, ijklmn) value from dual

  26.子串全部替换
  S:没发现
  O:select Translate(fasdbfasegas,fa,我 ) value from dual

  27.长度
  S:len,datalength
  O:length

  28.大小写转换 lower,upper

  29.单词首字母大写
  S:没发现
  O:select INITCAP(abcd dsaf df) value from dual

  30.左补空格(LPAD的第一个参数为空格则同space函数)
  S:select space(10)+abcd value
  O:select LPAD(abcd,14) value from dual

  31.右补空格(RPAD的第一个参数为空格则同space函数)
  S:select abcd+space(10) value
  O:select RPAD(abcd,14) value from dual

  32.删除空格
  S:ltrim,rtrim
  O:ltrim,rtrim,trim

  33. 重复字符串
  S:select REPLICATE(abcd,2) value
  O:没发现

  34.发音相似性比较(这两个单词返回值一样,发音相同)
  S:SELECT SOUNDEX (Smith), SOUNDEX (Smythe)
  O:SELECT SOUNDEX (Smith), SOUNDEX (Smythe) from dual
  SQLServer中用SELECT DIFFERENCE(Smithers, Smythers) 比较soundex的差
  返回0-4,4为同音,1最高

  --------------日期函数

  35.系统时间
  S:select getdate() value
  O:select sysdate value from dual

  36.前后几日
  直接与整数相加减

  37.求日期
  S:select convert(char(10),getdate(),20) value
  O:select trunc(sysdate) value from dual
  select to_char(sysdate,yyyy-mm-dd) value from dual

  38.求时间
  S:select convert(char(8),getdate(),108) value
  O:select to_char(sysdate,hh24:mm:ss) value from dual

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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