求解:SQL Server时间函数在Oralce的使用方法

beret 2005-09-23 03:32:29
SQL Server语句:
select DATEDIFF([s], OpenTime, GETDATE()) from UserTable

转换成Oralce应该如何写?


select (OpenTime-Sysdate) from UserTable
我用直接减得出来的是一个时间型的数.请问如何可以转换为秒数的方式.谢谢!
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beret 2005-09-23
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谢谢了。感谢大家帮助。结贴。
waterfirer 2005-09-23
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这样应该没问题
select (Sysdate-to_date(to_char(OpenTime,'yyyymmdd hh24:mi:ss'),'yyyymmdd hh24:mi:ss'))*24*3600 from UserTable
好像还有别的办法,我再找找
beret 2005-09-23
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而且我调用dinya2003(OK)的:select sysdate - to_date('2005-08-31 03:34:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual

返回是:2.35560763888888888888888888888888888889E01
这怎么回事啊.我用的是Oralce10.1版本的.
beret 2005-09-23
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我的OpenTime的类型如下: TimeStamp default sysdate
dinya2003 2005-09-23
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select sysdate - to_date('2005-08-31 03:34:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual

23.52974537037037037037037037037037037037

两个日期直接相减,值单位为:天 ,然后根据需要处理小数位.
waterfirer 2005-09-23
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但我得出来的数是"2654 0:0:0.0"
--------
奇怪,你看到dinya2003(OK)的结果了吗,*24*3600后应该是整数,你的怎么是这样结果?
OpenTime是什么值?
beret 2005-09-23
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Select substr(to_char((Sysdate-OpenTime)*24*3600),7,4) m from UserTable

这样就可以得到想要的秒数了吧?
dinya2003 2005-09-23
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select sysdate - to_date('2005-08-31 03:34:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual

23.52974537037037037037037037037037037037

两个日期直接相减,值单位为:天 ,然后根据需要处理小数位.
beret 2005-09-23
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谢谢waterfirer(水清),

但我得出来的数是"2654 0:0:0.0",这个是数值型吗?因为我想将得出来的数做一个判断.
waterfirer 2005-09-23
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按你sqlserver的写法应该
select (Sysdate-OpenTime)*24*3600 from UserTable
waterfirer 2005-09-23
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select (OpenTime-Sysdate)*24*3600 from UserTable
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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