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:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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