orcale 常用函数汇总

时间: 2023-09-13 21:06:12 浏览: 53
以下是 Oracle 常用函数的汇总: 1. 字符函数: - CONCAT:连接两个字符串。 - LOWER:将字符串转换为小写。 - UPPER:将字符串转换为大写。 - LENGTH:返回字符串的长度。 - SUBSTR:返回指定位置的子字符串。 - INSTR:返回字符串中指定子字符串的位置。 - TRIM:去除字符串中的空格。 - REPLACE:替换字符串中的指定字符或子字符串。 2. 数值函数: - ROUND:四舍五入。 - TRUNC:截取小数。 - ABS:返回一个数的绝对值。 - CEIL:返回不小于该数的最小整数。 - FLOOR:返回不大于该数的最大整数。 - MOD:返回两个数相除的余数。 - POWER:返回一个数的指定次幂。 3. 日期函数: - SYSDATE:返回当前日期和时间。 - ADD_MONTHS:返回在指定日期上增加指定月份的日期。 - MONTHS_BETWEEN:返回两个日期之间的月份数。 - NEXT_DAY:返回指定日期之后的第一个指定星期几的日期。 - LAST_DAY:返回指定月份的最后一天日期。 4. 转换函数: - TO_CHAR:将数值、日期等转换为字符类型。 - TO_NUMBER:将字符类型转换为数值类型。 - TO_DATE:将字符类型转换为日期类型。 还有很多其他的 Oracle 函数,以上仅是常用函数的汇总。
相关问题

Oracle 窗口函数汇总

Oracle 窗口函数是一种强大的查询工具,它可以在查询结果中添加一些额外的列,这些列是根据特定的窗口定义计算出来的。常见的窗口函数包括 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、LEAD、LAG、SUM、AVG、MAX、MIN 等等。 下面是一些常用的 Oracle 窗口函数: 1. RANK() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于计算每个分区内的排名,相同的值会得到相同的排名,排名相同的值会得到相同的平均排名。 2. DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数与 RANK() 函数类似,但是它不会跳过排名相同的值,而是按照顺序依次分配排名。 3. ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于为每一行分配一个唯一的行号,不考虑分区和排序。 4. LEAD(column, n, default) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于获取当前行后面第 n 行的值,如果不存在则返回 default 值。 5. LAG(column, n, default) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于获取当前行前面第 n 行的值,如果不存在则返回 default 值。 6. SUM(column) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于计算每个分区内指定列的总和。 7. AVG(column) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于计算每个分区内指定列的平均值。 8. MAX(column) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于获取每个分区内指定列的最大值。 9. MIN(column) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 该函数用于获取每个分区内指定列的最小值。

Oracle常用函数

Oracle常用函数包括字符串函数、ASCII函数和日期函数。 字符串函数中,常用的函数包括INSTR函数,它用于在字符串中查找字符集合的位置,并可以指定查找的次数和起始位置。[1] ASCII函数用于返回字符串中第一个字符的ASCII值。[2] 日期函数中,常用的函数包括TO_CHAR函数,它用于将日期类型转换为字符类型,并可以指定输出的格式。其中,可以使用的格式包括YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND等。[3] 这些函数在Oracle数据库中经常被使用,可以帮助进行字符串处理、字符编码转换和日期格式化等操作。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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