sql查询m时间内,出现频度n以上的记录。例如:表中记录日期与天气,查询3天内出现2天雨以上的日期起期。

raymonshi 2011-10-19 04:40:38
hello!
遇到个疑难问题,想不到好办法解决。不想用写存储过程,去遍历数据库,请教大家来帮忙看看。
sql查询m时间内,出现频度n以上的记录。例如:表中记录日期与天气,查询3天内出现2天雨以上的日期起期。
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raymonshi 2011-10-20
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hello,xiaobn.
range函数的用法,能讲一下吗?
xiaobn_cn 2011-10-20
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应当使用窗口函数,但是不应当使用between,而应当使用range才对。除非保证数据中每天都有1条记录,并且每天都只能有1条记录,时between才会得到正确的结果。
raymonshi 2011-10-20
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拜谢xiaobn,
讲的很详细,受教了。
xiaobn_cn 2011-10-20
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一般来说range都是用于数值型字段的分区,你这里的datetime我没有用过,不是很清楚能否使用这种方式,如果不支持时间类型,你可以将时间与某个固定时间点进行差值计算,然后再使用得到的差值进行分区。
xiaobn_cn 2011-10-20
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[Quote=引用 8 楼 hebeishimeng 的回复:]
hello,xiaobn.
range函数的用法,能讲一下吗?
[/Quote]

sum() over(),结构的写法中,over是sum函数的开窗函数,sum是按照over中指定的分区进行统计的。
over(order by makedate rows between 0 preceding and 2 following)
上面的开窗函数,是按照makedate进行排序,分区范围是以当前行为基准的,前0行(0 preceding )到后2行(2 following)的数据,这里是按行号进行的分区。
按你的需求应当是按照值进行分区,那么就要更换一个关键词,把rows换成range,函数如下:
over(order by makedate range between 0 preceding and 2 following)
更改后的函数是按照当前行的makedate的值进行分区,分区条件是从当前记录相等值的记录到大于两天的记录。
forgetsam 2011-10-19
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rows :窗口单位按行取

0 preceding 按照排序向前取0行 相当于currentrow

2 following 按照排序向后取2行

所以每行的窗口取到了本行+后两行,用decode计算出这三行几天有雨
raymonshi 2011-10-19
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thanks to懒猫,
能详细解释一下吗?还没有用过窗口函数。preceding、following,用在这里是什么意思。
forgetsam 2011-10-19
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少了个参数
select makedate from 
(select makedate,
sum(decode(weather,'雨',1,0))
over(order by makedate rows between 0 preceding and 2 following) dd
from TA) where dd>=2
forgetsam 2011-10-19
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窗口函数
select makedate from 
(select makedate,
sum(decode('雨',1,0))
over(order by makedate rows between 0 preceding and 2 following) dd
from TA) where dd>=2
raymonshi 2011-10-19
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表结构如举例中所说,表TA,日期字段makedate,天气字段weather.
内容如:
2011-10-1 ,晴;
2011-10-2 ,雨;
2011-10-3 ,晴;
2011-10-4 ,雨
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。

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