ADO.NET Entity FrameWork 学习笔记之函数

本文介绍了如何使用ESQL进行数据分组查询,并提供了多种内置函数的实际用例,包括字符串处理、数字运算及时间处理等,帮助开发者更好地掌握ESQL的使用技巧。

对数据进行分组查询可以使用以下语法:

string entitySQL = @"SELECT o.OrderDate, Count(o.OrderID) AS Count 
FROM Orders AS o GROUP BY o.OrderDate
";
var query = db.CreateQuery<DbDataRecord>(entitySQL);

直接进行Group by操作

而进行分组时也可以使用Count、Max、Min、Sum、Avg这几个函数

使用方法与SQL没有什么不同,所以这里仅做介绍

函数

函数部分与一般的SQL有些不同这里给出一些例子

按位的与、或、异或操作:

db.CreateQuery<Int32>(@"BitwiseAnd(1,0)")//与 全1才1
db.CreateQuery<Int32>(@"BitwiseOr(1,0)")//或 有1即1
db.CreateQuery<Int32>(@"BitwiseXor(1,0)")//异或 不同为1

字符串处理(SampleQueries这部分的不少例子有错误,请大家见机更正,以下示例都为正确示例)

db.CreateQuery<Int32>("IndexOf('d','zhongdian')")//获取前面字符串在后面字符串中的位置,本例结果为6
db.CreateQuery<string>("Right('zhongdian',3)")//右取长度3的字符串,ian
db.CreateQuery<string>("Left('zhongdian',4)")//左取长度4的字符串,zhon
db.CreateQuery<string>("Length('abc')")//字符串长度,3
db.CreateQuery<string>("SUBSTRING('zhongdian',2,3)")//子字符串,索引2开始,取长度3,hon
db.CreateQuery<string>("LTrim(' text ')")//去除左边空格,“text ”
db.CreateQuery<string>("RTrim(' text ')")//去除右边空格,“ text”
db.CreateQuery<string>("Trim(' text ')")//去除两边空格,“text”
db.CreateQuery<string>("Replace('zhongdian','zhong','chong')")//替换,将参数1中的参数2换为参数3,chongdian
db.CreateQuery<string>("ToLower('Abc')")//转小写,abc
db.CreateQuery<string>("ToUpper('Abc')")//转大写,ABC
db.CreateQuery<string>("Reverse('Abc')")//反转,cbA

 

数字函数:

db.CreateQuery<double>("Round(1.4)")//四舍五入
db.CreateQuery<double>("Floor(1.9)")//向下取整,即省去小数部分
db.CreateQuery<double>("Ceiling(1.1)")//向上取整,无论小数部分多大都进1

时间函数:

db.CreateQuery<DateTime>("CurrentDateTime()")//获取当前时间
db.CreateQuery<DateTime>("CurrentUtcDateTime()")//获取格林威治时间
db.CreateQuery<DbDataRecord>("SELECT o.RequiredDate, Year(o.RequiredDate), Month(o.RequiredDate), Day(o.RequiredDate), Hour(o.RequiredDate), Minute(o.RequiredDate), Second(o.RequiredDate) FROM Orders AS o");//获取时间的年,月,日,时,分,秒的值

GUID函数:

db.CreateQuery<string>("CAST(NewGuid() as System.String)")//生成一个GUID值

用途:可以利用GUID来进行随机取数据(即OrderBy NewGuid())

 

 

转自:http://www.cnblogs.com/chsword/archive/2008/10/01/ef_esql5.html

转载于:https://www.cnblogs.com/johnwonder/archive/2010/02/28/1675185.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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