select MAX (handover.LF_TYPE) KEEP ( dense_rank first order by handover.CAR_ENTITY_ID desc ) as TYRE_TYPE, MAX (handover.HANDOVER_DATE_TIME) KEEP ( dense_rank first order by handover.CAR_ENTITY_ID desc ) as HANDOVER_DATE_TIME, aceHandover.CAR_INFO_ID from HANDOVER_CHECKLIST handover改为postgresql格式

时间: 2024-03-11 12:49:10 浏览: 105
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wimax_handover.rar_handover ns2_handover.zip_wimax ns2_切换 仿真_切换系

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在 PostgreSQL 中,可以使用子查询和窗口函数来模拟 Oracle 中的 `KEEP` 函数。具体实现如下: ```sql SELECT DISTINCT ON (aceHandover.CAR_INFO_ID) MAX(handover.LF_TYPE) OVER (PARTITION BY aceHandover.CAR_INFO_ID ORDER BY handover.CAR_ENTITY_ID DESC) AS TYRE_TYPE, MAX(handover.HANDOVER_DATE_TIME) OVER (PARTITION BY aceHandover.CAR_INFO_ID ORDER BY handover.CAR_ENTITY_ID DESC) AS HANDOVER_DATE_TIME, aceHandover.CAR_INFO_ID FROM ace_handover_checklist aceHandover JOIN handover_checklist handover ON aceHandover.HANDOVER_CHECKLIST_ID = handover.HANDOVER_CHECKLIST_ID ORDER BY aceHandover.CAR_INFO_ID, handover.CAR_ENTITY_ID DESC; ``` 在上面的查询中,首先使用 `JOIN` 子句将 `ace_handover_checklist` 和 `handover_checklist` 表连接起来。然后,使用 `DISTINCT ON` 子句指定按照 `aceHandover.CAR_INFO_ID` 分组并保留每组的第一行。对于每个分组,使用 `MAX` 窗口函数和 `OVER` 子句来获取 `handover.LF_TYPE` 和 `handover.HANDOVER_DATE_TIME` 列的最大值,并根据 `handover.CAR_ENTITY_ID` 列进行降序排序,从而保留每个分组的第一个值。 最后,使用 `ORDER BY` 子句对结果进行排序,确保按照 `aceHandover.CAR_INFO_ID` 和 `handover.CAR_ENTITY_ID` 进行升序和降序排序。
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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

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