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Oracle日期时间与数字格式化参数详解

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61KB | 更新于2024-06-20 | 158 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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"这篇文档是关于Oracle数据库中日期时间及数字格式化参数的全面指南,提供了各种格式化选项及其用途的详细说明,包括日期、时间、年份、月份、星期等元素的表示方法,以及一些特定的标识和标准。文档通过实例展示了如何使用这些格式化参数来定制日期和时间的显示格式,适用于数据查询、报告生成和日常开发工作。" 在Oracle数据库中,日期时间及数字的格式化是非常关键的,它允许用户根据需求将数据库中的日期和时间数据转化为易于阅读和理解的格式。以下是一些主要的格式化参数及其解释: 1. 分隔符:`-/.,;:` - 这些字符可以用于定义日期、时间或数字之间的分隔符。例如,"DD/MM/YYYY" 或 "HH24:MI:SS"。 2. 公元标识:`AD/A.D.` 和 `BC/B.C.` - 表示是否处于公元纪年后,对于公元前的日期会显示负数或BC标识。 3. 子午线标识:`AM/A.M.` 和 `PM/P.M.` - 用于区分12小时制的时间,上午使用AM,下午使用PM。 4. 世纪标识:`CC/SCC` - 提供世纪信息,S前缀用于处理公元前的情况,可能显示负号。 5. 日期部分: - `D`:表示日期在一周中的天数(1-7)。 - `DD`:表示日期在当月中的天数(1-31)。 - `DDD`:表示日期在当年中的天数(1-366)。 - `DAY`:返回星期的完整名称。 - `MON` 和 `MONTH`:分别返回月份的缩写和全名。 - `W` 和 `WW`:表示日期在当月或当年的第几周(1-5或1-53)。 - `IW`:根据ISO标准返回当年的第几周(1-52或1-53)。 6. 时间部分: - `HH`, `HH12`, `HH24`:返回24小时制或12小时制的小时数。 - `MI`:返回分钟数。 - `SS`:返回秒数。 - `FF[1-9]`:返回毫秒数,可指定精度(1-9位)。 7. 年份部分: - `YYYY/SYYYY`:返回四位数字的年份。 - `YY/YY/YYY`:返回两位或三位的年份。 - `Y,YYY`:以逗号分隔的格式显示年份。 - `I/IY/IYY/IYYY`:返回ISO标准的年份。 8. 季度:`Q` - 返回日期所在的季度(1-4)。 9. 罗马数字月份:`RM` - 使用罗马数字表示月份(1-12)。 10. 其他特殊格式: - `J`:计算自公元前4712年1月1日到指定日期的总天数。 - `SSSSS`:返回一天内过去的秒数(0-86399)。 11. 自定义格式:`DL`, `DS`, 和 `TS` - 根据数据库的NLS_DATE_FORMAT、NLS_LANGUAGE和NLS_TERRITORY参数自定义长日期、短日期和时间格式。 了解并熟练使用这些格式化参数,能够帮助数据库开发者和管理员更有效地处理和展示日期时间数据,提高数据查询和报表制作的灵活性。在实际工作中,可以根据具体需求选择合适的参数组合,以达到理想的显示效果。

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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。