(转)Determining equivalent SQL and COBOL data types


Determining equivalent SQL and COBOL data types

The precompiler determines the base SQLTYPE and SQLLEN of host variables based on this table. If a host variable appears with an indicator variable, the SQLTYPE is the base SQLTYPE plus one.

Table 1. COBOL declarations mapped to typical SQL data types
COBOL data typeSQLTYPE of host variableSQLLEN of host variableSQL data type
S9(i)V9(d) COMP-3 or S9(i)V9(d) COMP or S9(i)V9(d) PACKED-DECIMAL484i+d in byte 1, d in byte 2DECIMAL(i+d,d)
S9(i)V9(d) DISPLAY SIGN LEADING SEPARATE504i+d in byte 1, d in byte 2No exact equivalent use DECIMAL(i+d,d) or NUMERIC (i+d,d)
S9(i)V9(d)DISPLAY488i+d in byte 1, d in byte 2NUMERIC(i+d,d)
S9(i) BINARY or S9(i) COMP-4 where i is from 1 to 45002SMALLINT
S9(i) BINARY or S9(i) COMP-4 where i is from 5 to 94964INTEGER
S9(i) BINARY or S9(i) COMP-4 where i is from 10 to 18.

 

Not supported by OPM COBOL.
4928BIGINT
S9(i)V9(d) BINARY or S9(i)V9(d) COMP-4 where i+d ≤ 4500i+d in byte 1, d in byte 2No exact equivalent use DECIMAL(i+d,d) or NUMERIC (i+d,d)
S9(i)V9(d) BINARY or S9(i)V9(d) COMP-4 where 4 < i+d ≤ 9496i+d in byte 1, d in byte 2No exact equivalent use DECIMAL(i+d,d) or NUMERIC (i+d,d)
COMP-1

 

Not supported by OPM COBOL.
4804FLOAT(single precision)
COMP-2

 

Not supported by OPM COBOL.
4808FLOAT(double precision)
Fixed-length character data452mCHAR(m)
Varying-length character data448mVARCHAR(m)
Fixed-length graphic data

 

Not supported by OPM COBOL.
468mGRAPHIC(m)
Varying-length graphic data

 

Not supported by OPM COBOL.
464mVARGRAPHIC(m)
DATE

 

Not supported by OPM COBOL.
384DATE
TIME

 

Not supported by OPM COBOL.
388TIME
TIMESTAMP

 

Not supported by OPM COBOL.
39226TIMESTAMP

The following table can be used to determine the COBOL data type that is equivalent to a given SQL data type.

Table 2. SQL data types mapped to typical COBOL declarations
SQL data typeCOBOL data typeNotes
SMALLINTS9(m) COMP-4m is from 1 to 4
INTEGERS9(m) COMP-4m is from 5 to 9
BIGINTS9(m) COMP-4 for ILE COBOL.

 

Not supported by OPM COBOL.
m is from 10 to 18
DECIMAL(p,s)If p<64: S9(p-s)V9(s) PACKED-DECIMAL or S9(p-s)V9(s) COMP or S9(p-s)V9(s) COMP-3. If p>63: Not supported p is precision; s is scale. 0<=s<=p<=63. If s=0, use S9(p) or S9(p)V. If s=p, use SV9(s).
NUMERIC(p,s)If p<19: S9(p-s)V9(s) DISPLAY If p>18: Not supported p is precision; s is scale. 0<=s<=p<=18. If s=0, use S9(p) or S9(p)V. If s=p, use SV9(s).
FLOAT(single precision)COMP-1 for ILE COBOL.

 

Not supported by OPM COBOL.
FLOAT(double precision)COMP-2 for ILE COBOL.

 

Not supported by OPM COBOL.
CHAR(n)Fixed-length character string32766≥n≥1
VARCHAR(n)Varying-length character string32740≥n≥1
CLOBNoneUse SQL TYPE IS to declare a CLOB for ILE COBOL.

 

Not supported by OPM COBOL.
GRAPHIC(n)Fixed-length graphic string for ILE COBOL.

 

Not supported by OPM COBOL.
16383≥n≥1
VARGRAPHIC(n)Varying-length graphic string for ILE COBOL.

 

Not supported by OPM COBOL.
16370≥n≥1
DBCLOBNone

 

Not supported by OPM COBOL.
Use SQL TYPE IS to declare a DBCLOB for ILE COBOL.

 

BINARYNoneUse SQL TYPE IS to declare a BINARY.

 

VARBINARYNoneUse SQL TYPE IS to declare a VARBINARY.

 

BLOBNone

 

Not supported by OPM COBOL.
Use SQL TYPE IS to declare a BLOB.

 

DATEFixed-length character string or DATE for ILE COBOL.If the format is *USA, *JIS, *EUR, or *ISO, allow at least 10 characters. If the format is *YMD, *DMY, or *MDY, allow at least 8 characters. If the format is *JUL, allow at least 6 characters.
TIMEFixed-length character string or TIME for ILE COBOL.Allow at least 6 characters; 8 to include seconds.
TIMESTAMPFixed-length character string or TIMESTAMP for ILE COBOL.n must be at least 19. To include microseconds at full precision, n must be 26. If n is less than 26, truncation occurs on the microseconds part.
DATALINKNot supported
ROWIDNoneUse SQL TYPE IS to declare a ROWID.

 

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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