to_char round

时间: 2024-06-13 16:03:38 浏览: 156
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oracle to_char函数将number转成string

to_char是Oracle数据库中的一个函数，用于将数值、日期等数据类型转换为字符类型。它的语法为：to_char(参数,格式)，其中参数可以是数值、日期等数据类型，格式是一个字符串，用于指定转换后的字符类型的格式。例如，to_char(1234.56,'FM9999.99')将返回字符串'1234.56'。 round也是Oracle数据库中的一个函数，用于对数值进行四舍五入。它的语法为：round(参数,小数位数)，其中参数是需要进行四舍五入的数值，小数位数是需要保留的小数位数。例如，round(1234.567,2)将返回1234.57。
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SELECT A.XFH0101, A.XFH0103, DECODE(A.XFH0104,0,'0.00',(TO_CHAR(ROUND(A.XFH0104,2),'FM99999999999999.00'))) AS XFH0104, A.XFH0109,TO_CHAR(A.XFH0112,'YYYY-MM-DD HH:MI:SS') AS XFH0112, A.CZZX1001,B.BAAX0102,C.BACX0501,TO_CHAR(A.XFH0114,'YYYY-MM-DD') AS XFH0114, XFH0120,XFH0121, DECODE( D.XFH0302, 0, '0.00', ( TO_CHAR ( ROUND( D.XFH0302, 2 ), 'fm999999990D00' ) ) ) AS XFH0302, D.XFH0304, E.XFF0103, DECODE( D.XFH0302 * D.XFH0304,0, '0.00', (TO_CHAR(ROUND( D.XFH0302 * D.XFH0304, 2 ), 'fm999999990D00' ))) AS SUM FROM XFH01 A LEFT JOIN BAA01 B ON A.CZZX1001 = B.BAAX0101 LEFT JOIN BAC05 C ON A.SYSCODE = C.SYSCODE JOIN XFH03 D ON A.XFH0101 = D.XFH0101 JOIN XFF01 E ON D.XFF0101 = E.XFF0101 WHERE A.XFH0101 in (${xfh0101})

这是一个SQL查询语句，用于从多个表中检索数据。它使用了多个表之间的连接和条件筛选。查询的结果将返回一些列，包括XFH0101、XFH0103、XFH0104、XFH0109、XFH0112、CZZX1001、BAAX0102、BACX0501、XFH0114、XFH0120...
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帮我优化postgresql语句，如下：select source_name as "SOURCE_NAME",type_name as "TYPE_NAME",shift_date as "SHIFT_DATE",dd as "DD",task_title as "TASK_TITLE", task_content as "TASK_CONTENT",task_creator as "TASK_CREATOR",task_executor as "TASK_EXECUTOR",task_description as "TASK_DESCRIPTION", create_time as "CREATE_TIME",creatorid as "CREATORID",creatorname as "CREATORNAME",org_id as "ORG_ID",executorid as "EXECUTORID",executorname as "EXECUTORNAME", plan_start_time as "PLAN_START_TIME",plan_end_time as "PLAN_END_TIME",act_start_time as "ACT_SART_TIME",act_end_time as "ACT_END_TIME", gap_date as "GAP_DATE",task_status as "TASK_STATUS",1 as "TASK_QTY", (case when task_status='Finish' then '已结案' when task_status='Confirm'then '已结案' when gap_date>0 then '已逾期' --直播状态如下 --when gap_date>0 and gap_date<=1 then '已逾期' when gap_date>0.3 then '已结案' when gap_date<=0 and task_status='Going' then '进行中' when gap_date<=0 and task_status='Plan' then '计划中' end ) as "STATUS" -------union from ((select source_name,source_id,type_name,task_id,to_char(shift_date,'MM')||'月' as shift_date,task_title,task_content,task_status,task_creator, Plan_Start_Time,plan_end_time,act_start_time,(case when act_end_time is null then current_date else act_end_time end) as act_end_time, create_time,SUBSTR(TASK_EXECUTOR,1,8)AS TASK_EXECUTOR,'M'||TO_CHAR(SHIFT_DATE,'MM') as dd, round(date_part('epoch', (case when act_end_time is null then now() else act_end_time end) - plan_end_time))/60/60/24 as gap_date, TASK_DESCRIPTION from estone.r_est_task WHERE SITE = 'S01' --and to_char(shift_date,'yyyy')=to_char(current_date,'yyyy') --and extract(month from shift_date)>extract(month from current_date)-3 and shift_Date>to_date('20221031','yyyymmdd') ) union (select source_name,source_id,type_name,task_id,to_char(shift_date,'MM')||'月' as shift_date,task_title,task_content,task_status,task_creator, Plan_Start_Time,plan_end_time,act_start_time,(case when act_end_time is null then current_date else act_end_time end) as act_end_time, create_time,SUBSTR(TASK_EXECUTOR,1,8)AS TASK_EXECUTOR,'M'||TO_CHAR(SHIFT_DATE,'MM') as dd, round(date_part('epoch', (case when act_end_time is null then now() else act_end_time end) - create_time))/60/60/24 as gap_date, TASK_DESCRIPTION from estone.h_Est_Comp WHERE SITE = 'S01' and substr(pt_mfg_date,1,6)>=to_char(current_date-100,'yyyymm') --and to_number(substr(pt_mfg_date,5,2),'99G999D')>=extract(month from current_date)-3 --and to_char(shift_date,'yyyy')=to_char(current_date,'yyyy') --and extract(month from shift_date)>extract(month from current_date)-3 and shift_Date>to_date('20221031','yyyymmdd') ) )xx left join (select emp_no as CreatorID,emp_name as CreatorName from restricted.ausref_emp_data_ausz where substr(org_id,1,4)='MS01')yy on xx.task_creator = yy.CreatorID left join (select emp_no as ExecutorId,emp_name as ExecutorName,org_id from restricted.ausref_emp_data_ausz where substr(org_id,1,4)='MS01' )aa on xx.task_executor = aa.ExecutorId

AND substr(c.pt_mfg_date, 1, 6) >= to_char(current_date - interval '100 day', 'yyyymm') AND c.shift_date > to_date('20221031', 'yyyymmdd') ) AS xx LEFT JOIN restricted.ausref_emp_data_ausz AS yy ON...

使用Oracle优化一下这段SQL，让结果保留两位小数，to_char(round(count(case when k.customerid is not null then 1 end) -- / NULLIF(count(case when k.service_status in ('2', '6', '8') then 1 end), 0), 4) * 100, 'fm999.99')||'%' as rate

您可以使用 Oracle 的 ROUND 函数来保留结果的两位小数，使用 TO_CHAR 函数来格式化结果并加上 % 符号，并使用 NULLIF 函数来避免在除数为 0 时发生错误。您的 SQL 语句可以改写为如下形式： SELECT TO_CHAR...

select zgh,lxrq,cxqd, (case when cxqd>=1 and cxqd<5 then '铁牌' when cxqd>=5 and cxqd<10 then '铜牌' when cxqd>=10 and cxqd<15 then '银牌' when cxqd>=15 and cxqd<20 then '金牌' when cxqd>=20 then '金牌' else cxqd end) as xz from ( select a.EMPLOYEE_CODE AS zgh,a.JOIN_U_DATE AS lxrq,to_char(round((sysdate- a.JOIN_U_DATE)/365,0)) as cxqd from S001_T_STF_BASE a);

在计算 cxqd 列时，我们将日期差值除以365，并使用 round 函数将结果四舍五入为整数。 然后，在外部查询中，我们使用 CASE 表达式根据 cxqd 的值进行条件判断，并将对应的结果赋给 xz 列。如果 cxqd 的值在特定的...

为什么下面的sql语句会输出重复的结果：SELECT tp.parent_production_orders AS parent_production_orders, tp.production_orders AS production_orders, tp.work_order AS work_order, tp.contract AS contract, tp.sbbh AS sbbh, tp.batch_num AS batch_num, tp.product_code AS product_code, tp.product_number AS product_number, tp.product_name AS product_name, to_char( middle.create_date, 'yyyy-mm-dd' ) AS issued_date, to_char( to_timestamp( tp.delivery_time / 1000 ), 'yyyy-mm-dd' ) AS delivery_time, middle.line_code AS work_area_code, middle.line_name AS work_area_name, tp.workorder_number AS workorder_number, tp.complete_number AS complete_number, tp.part_unit AS part_unit, middle.work_time_type AS work_time_type, middle.process_time AS process_time, CASE WHEN sc.totalSubmitHours IS NULL THEN 0 ELSE sc.totalSubmitHours END AS submit_work_hours, CASE WHEN middle.process_time > 0 AND sc.totalSubmitHours IS NOT NULL THEN round( ( sc.totalSubmitHours / middle.process_time ), 2 ) * 100 ELSE 0 END plan_achievement_rate, CASE WHEN sc.totalSubmitHours IS NULL THEN 0 ELSE round( CAST ( sc.totalSubmitHours AS NUMERIC ) / CAST ( 60 AS NUMERIC ), 1 ) END AS submit_work_hours_h, round( CAST ( middle.process_time AS NUMERIC ) / CAST ( 60 AS NUMERIC ), 1 ) AS process_time_h, pinfo.material_channel AS material_channel FROM hm_model_work_order_report_middle middle LEFT JOIN hm_model_trc_plan tp ON middle.work_order = tp.work_order LEFT JOIN ( SELECT oro.work_order AS orderNo, oro.work_area_code AS lineCode, SUM ( submit_work_hours ) AS totalSubmitHours, '自制' AS workHourType FROM hm_model_trc_order_report_operation_u orou LEFT JOIN hm_model_trc_order_report_operation oro ON orou.work_order_process_id = oro.ID WHERE orou.work_order_process_id IS NOT NULL AND oro.work_area_code IS NOT NULL GROUP BY oro.work_order, oro.work_area_code UNION all SELECT ohs.work_order_no AS orderNo, ohs.line_code AS lineCode, SUM ( receiving_hour ) AS totalSubmitHours, '外委' AS workHourType FROM hm_model_outsourcing_hour_statistics ohs GROUP BY ohs.work_order_no, ohs.line_code ) sc ON middle.work_order = sc.orderNo AND middle.line_code = sc.lineCode AND middle.work_time_type = sc.workHourType LEFT JOIN hm_model_part_info AS pinfo ON tp.product_number = pinfo.part_code WHERE middle.process_time > 0 AND tp.delivery_time IS NOT NULL AND tp.production_orders LIKE'FJ2023051100286' ORDER BY to_char( to_timestamp( tp.delivery_time / 1000 ), 'yyyy-mm-dd' ) DESC, tp.parent_production_orders DESC, tp.node_level ASC

可能是因为查询结果中有多个相同的记录，即存在多个记录的各个字段的值都相同，因此会出现重复的结果。可以使用 DISTINCT 关键字去除重复的记录。例如：SELECT DISTINCT tp.parent_production_orders AS parent_...

代码解释：void CopleyAmplifier::SetNewPVTMotionStartTime(boost::posix_time::ptime time,CouchTrjType pvt_point) { //Record the time stamp and data. m_bool_pvt_started = true; m_start_motion_time_us = PosixTime2Integer<unsigned long long>(time); m_last_pvt_data.p = m_start_pos; //Send the last dummy data calculated by the motion start time. ptime current_time = microsec_clock::universal_time(); ptime couch_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.t, current_time); ptime couch_to_L1_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.timeReachToBuffer, current_time); unsigned char next_point_time = round((pvt_point.t-m_start_motion_time_us)/1000.0)-m_total_motion_time_ms; if(next_point_time<4) { GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "next_point_time: %d.",next_point_time); BOOST_THROW_EXCEPTION(AxisException() <<Axis_Error_Msg("Start PVT time failed! No enough time for First PVT data!")); } AmpPVTData dummy_data = {next_point_time,0,0}; //Send the left dummy data. dummy_data.time = next_point_time; Gantry::Array seg_cmd = ComposePVTRawData(dummy_data,m_next_pvt_index,1); GcLogDebugExpect(m_need_trace, m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>The %dth PVT dummy data.", m_next_pvt_index); WriteSDO(Gantry::ODAddress(COPLEY_PVT_DATA, 0), (unsigned long long)seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); m_total_motion_time_ms += dummy_data.time; m_lasttrj_segments.push_back(seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); ++m_next_pvt_index; GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion Started. Start position %f mm.", pvt_point.p); }

这段代码是一个函数 CopleyAmplifier::SetNewPVTMotionStartTime 的实现。下面是对每一行代码的解释： 1. m_bool_pvt_started = true;：将成员变量 m_bool_pvt_started 的值设置为 true，表示 PVT（位置-...
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Read_csv(filepath_or_butter,sep=“,”,delimiter=None,header=‘infer’,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_value=None,skipinitialspace=False,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,skip_blank_lines=True,parse_dates=False,infer_datetime_format=False,keep_date_col=False,date_parser=None,dayfirst=False,iterator=False,chunksize=None,compression=‘infer’,thousands=None,decimal=b‘.’,lineterminator=None,quotechar=‘“’,quoting=0,escapechar=None,comment=None,dialect=None,tupleize_cols=False,error_bad_lines=True,warn_bad_lines=True,skipfooter=0,skip_footer=0,doublequote=True,delim_whitespace=False,as_recarray=False,compact_ints=False,use_unsigned=False,low_memory=True,butter_lines=None,memory_map=False,float_precision=None)详细解释一下以上代码的意思

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pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。