请教:如何将一条记录查询出来的结果为多条记录?

pslily 2015-11-05 10:07:45
表A
员工 调出部门 调入部门 调拨日期
A B C D
先要查询出A在时间D1~D2期间效力部门 D1<D<D2
查询出来的结果为这样
员工 效力部门 起始效力时间 结束效力时间
A B D1 D
A C D D2

请教改如何写查询语句?
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z123zjf 2015-11-05
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分析函数 lag()over() 没测试数据,没试,应该可行
pslily 2015-11-05
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我想到过这样写: selec 员工,调出部门 as 效力部门, D1 as 起始,调拨日期 as 结束 from a where D between D1 and D2 union select 员工,调入部门 as 效力时间,调拨日期 as 起始,D2 as 结束 from a where D between D1 and D2 有没有更简单的?
小灰狼W 2015-11-05
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就是一个union all 的关系,如果用两个A表来做表连接反而没有必要 性能也没有什么问题
pslily 2015-11-05
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lag()over()好像是作用在同一字段的
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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