oracle 数据库按时间查询本年信息，本月信息和本日信息的sql语句
时间: 2023-11-29 11:07:18 浏览: 147
查询本年信息的SQL语句：
```sql
SELECT *
FROM your_table
WHERE EXTRACT(YEAR FROM your_date_column) = EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE);
```
其中，`your_table` 是你要查询的表名，`your_date_column` 是你要查询的日期列名。
查询本月信息的SQL语句：
```sql
SELECT *
FROM your_table
WHERE EXTRACT(MONTH FROM your_date_column) = EXTRACT(MONTH FROM SYSDATE)
AND EXTRACT(YEAR FROM your_date_column) = EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE);
```
其中，`your_table` 是你要查询的表名，`your_date_column` 是你要查询的日期列名。
查询本日信息的SQL语句：
```sql
SELECT *
FROM your_table
WHERE TRUNC(your_date_column) = TRUNC(SYSDATE);
```
其中，`your_table` 是你要查询的表名，`your_date_column` 是你要查询的日期列名。`TRUNC` 函数是用来去除日期时间中的时间部分，只保留日期部分。
相关问题
oracle 同时获取每个用户的本月销量，上月销量，本年销量，上年销量
您可以使用Oracle的SQL语句来同时获取每个用户的本月销量、上月销量、本年销量和上年销量。下面是一个示例查询语句：
```
SELECT
user_id,
SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM sale_date) = EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE) AND EXTRACT(MONTH FROM sale_date) = EXTRACT(MONTH FROM SYSDATE) THEN sale_amount ELSE 0 END) AS current_month_sales,
SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM sale_date) = EXTRACT(YEAR FROM ADD_MONTHS(SYSDATE, -1)) AND EXTRACT(MONTH FROM sale_date) = EXTRACT(MONTH FROM ADD_MONTHS(SYSDATE, -1)) THEN sale_amount ELSE 0 END) AS last_month_sales,
SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM sale_date) = EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE) THEN sale_amount ELSE 0 END) AS current_year_sales,
SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM sale_date) = EXTRACT(YEAR FROM ADD_MONTHS(SYSDATE, -12)) THEN sale_amount ELSE 0 END) AS last_year_sales
FROM
sales_table
GROUP BY
user_id;
```
这个查询语句使用了聚合函数SUM和CASE语句来计算各种销量。其中，EXTRACT函数用于从日期中提取年份和月份。SYSDATE是Oracle系统函数，用于获取当前日期。ADD_MONTHS函数用于在日期上加上一个指定的月数。GROUP BY子句用于按用户ID分组计算总销量。
oracle求本年的函数
### 回答1：
Oracle 中用于获取当前年份的函数是 `TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY')`。其中，`SYSDATE` 是 Oracle 中的一个系统变量，表示当前日期和时间，而 `TO_CHAR` 函数则可以将日期转换为字符串，第二个参数 'YYYY' 指明了需要转换为四位数字的年份。
使用示例：
```
SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY') FROM DUAL;
```
DUAL 是一张虚拟的表，没有实际意义，这个语句的意思就是从虚拟表 DUAL 中选取一行，并在这一行中返回当前年份。
### 回答2：
在Oracle数据库中，可以使用SYSDATE函数来获取当前系统的日期和时间。为了获取本年的数据，可以使用相关函数来提取年份信息。
一种常用的方法是使用EXTRACT函数来从日期时间戳中提取出年份。例如，可以使用以下语句来获取当前年份：
SELECT EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE) AS YEAR FROM DUAL;
这将返回一个年份值，表示系统当前日期所属的年份。
另一种方法是使用TO_CHAR函数将日期格式化为字符串，并使用YYYY来表示年份。例如，可以使用以下语句来获取当前年份：
SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY') AS YEAR FROM DUAL;
这也将返回一个年份值，表示系统当前日期所属的年份。
无论选择哪种方法，都可以将其嵌入到自己的SQL查询语句中，以获取包含本年数据的结果集。
### 回答3：
Oracle数据库提供了许多日期和时间函数，可以用来求取本年的相关信息。常用的函数包括：
1. `SYSDATE`函数：返回当前系统日期和时间。我们可以使用`EXTRACT`函数萃取其中的年份。
```
SELECT EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE) AS "本年" FROM DUAL;
```
2. `TO_CHAR`函数：用于将日期转换为字符类型。我们可以使用`YYYY`关键字格式化日期，并提取年份。
```
SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY') AS "本年" FROM DUAL;
```
3. `TRUNC`函数：用于截断日期，提取整年部分。
```
SELECT TRUNC(SYSDATE, 'YYYY') AS "本年" FROM DUAL;
```
4. `INTERVAL`关键字：用于在日期上加减某个时间间隔。我们可以使用`INTERVAL`关键字将当前日期减去一年，得到前一年的日期信息。
```
SELECT SYSDATE - INTERVAL '1' YEAR AS "本年" FROM DUAL;
```
以上是几种常用的方法，可以求取当前年份的函数。根据具体的需求和情况，可以选择合适的函数来获取本年的信息。
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1.7 登录管理界面
1.7.1 登录方法
设备共有三种管理方式：1）Web界面管理 2）串口命令行管理 3）远程 SSH登录管理。其中
管理方式 1）和 2）是默认开启的，3）默认是关闭的。
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管理使用 SSL 协议来加密管理数据通信，因此使用 IE 来管理设备，在地址栏输入
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初始用户名和口令都是“administrator”，“administrator”中所有的字母都是小写的。
注：后续章节中，没有特别说明，均以内网主机为例，进行举例说明。
在串口命令行管理中，管理客户端的配置是 9600-8-N-1，管理主机默认连接天清安全隔离
网闸的 CONSOLE。
注：用 Web 界面管理时，建议管理主机设成小字体，分辨率为 1024*768；其他字体和分辨
率可能使界面显示不全或顺序混乱。
SSH 登录管理必须首先在系统菜单“系统管理>>管理员设置>>管理方式”中勾选启用远程
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1.7.2 管理认证
管理员通过 Web 方式管理设备使用证书认证方。设备出产时已导入了一套证书（CA 中心证
书、设备证书、设备密钥）。用户登录前先在本地浏览器中导入浏览器管理员证书后，即可通过
登录 https://10.0.0.1:8889/index.php管理。
1.7.3 登录过程
登录
1. 接通电源，开启设备，选用一台带以太网卡和光驱的 PC 机作为天清安全隔离网闸的管
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2022版微信自定义密码锁定程序保护隐私
标题《微信锁定程序2022，自定义密码锁》和描述“微信锁定程序2022，自定义密码锁，打开微信需要填写自己设定的密码，才可以查看微信信息和回复信息操作”提及了一个应用程序，该程序为微信用户提供了额外的安全层。以下是对该程序相关的知识点的详细说明：
1. 微信应用程序安全需求
微信作为一种广泛使用的即时通讯工具，其通讯内容涉及大量私人信息，因此用户对其隐私和安全性的需求日益增长。在这样的背景下，出现了第三方应用程序或工具，旨在增强微信的安全性和隐私性，例如我们讨论的“微信锁定程序2022”。
2. “自定义密码锁”功能
“自定义密码锁”是一项特定功能，允许用户通过设定个人密码来增强微信应用程序的安全性。这项功能要求用户在打开微信或尝试查看、回复微信信息时，必须先输入他们设置的密码。这样，即便手机丢失或被盗，未经授权的用户也无法轻易访问微信中的个人信息。
3. 实现自定义密码锁的技术手段
为了实现这种类型的锁定功能，开发人员可能会使用多种技术手段，包括但不限于：
- 加密技术：对微信的数据进行加密，确保即使数据被截获，也无法在没有密钥的情况下读取。
- 应用程序层锁定：在软件层面添加一层权限管理，只允许通过验证的用户使用应用程序。
- 操作系统集成：与手机操作系统的安全功能进行集成，利用手机的生物识别技术或复杂的密码保护微信。
- 远程锁定与擦除：提供远程锁定或擦除微信数据的功能，以应对手机丢失或被盗的情况。
4. 微信锁定程序2022的潜在优势
- 增强隐私保护：防止他人未经授权访问微信账户中的对话和媒体文件。
- 防止数据泄露：在手机丢失或被盗的情况下，减少敏感信息泄露的风险。
- 保护未成年人：父母可以为孩子设定密码，控制孩子的微信使用。
- 为商业用途提供安全保障：在商务场合，微信锁定程序可以防止商业机密的泄露。
5. 使用微信锁定程序2022时需注意事项
- 正确的密码管理：用户需要记住设置的密码，并确保密码足够复杂，不易被破解。
- 避免频繁锁定：过于频繁地锁定和解锁可能会降低使用微信的便捷性。
- 兼容性和更新：确保微信锁定程序与当前使用的微信版本兼容，并定期更新以应对安全漏洞。
- 第三方应用风险：使用第三方应用程序可能带来安全风险，用户应从可信来源下载程序并了解其隐私政策。
6. 结语
微信锁定程序2022是一个创新的应用，它提供了附加的安全性措施来保护用户的微信账户。尽管在实施中可能会面临一定的挑战，但它为那些对隐私和安全有更高要求的用户提供了可行的解决方案。在应用此类程序时，用户应谨慎行事，确保其对应用程序的安全性和兼容性有所了解，并采取适当措施保护自己的安全密码。
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### MXNet 深度学习框架
MXNet是一个开源的深度学习框架，由Apache软件基金会支持，它在设计上旨在支持高效、灵活地进行大规模的深度学习。MXNet支持多种编程语言，并且可以部署在不同的设备上，从个人电脑到云服务器集群。它提供高效的多GPU和分布式计算支持，并且具备自动微分机制，允许开发者以声明性的方式表达神经网络模型的定义，并高效地进行训练和推理。
MXNet的一些关键特性包括：
1. **多语言API支持**：MXNet支持Python、Scala、Julia、C++等语言，方便不同背景的开发者使用。
2. **灵活的计算图**：MXNet拥有动态计算图（imperative programming）和静态计算图（symbolic programming）两种编程模型，可以满足不同类型的深度学习任务。
3. **高效的性能**：MXNet优化了底层计算，支持GPU加速，并且在多GPU环境下也进行了性能优化。
4. **自动并行计算**：MXNet可以自动将计算任务分配到CPU和GPU，无需开发者手动介入。
5. **扩展性**：MXNet社区活跃，提供了大量的预训练模型和辅助工具，方便研究人员和开发者在现有工作基础上进行扩展和创新。
### 人脸识别技术
人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术，广泛应用于安防、监控、支付验证等领域。该技术通常分为人脸检测（Face Detection）、特征提取（Feature Extraction）和特征匹配（Feature Matching）三个步骤。
1. **人脸检测**：定位出图像中人脸的位置，通常通过深度学习模型实现，如R-CNN、YOLO或SSD等。
2. **特征提取**：从检测到的人脸区域中提取关键的特征信息，这是识别和比较不同人脸的关键步骤。
3. **特征匹配**：将提取的特征与数据库中已有的人脸特征进行比较，得出最相似的人脸特征，从而完成身份验证。
### 预训练模型
预训练模型是在大量数据上预先训练好的深度学习模型，可以通过迁移学习的方式应用到新的任务上。预训练模型的优点在于可以缩短训练时间，并且在标注数据较少的新任务上也能获得较好的性能。
#### arcface_r100_v1
arcface_r100_v1是一个使用ArcFace损失函数训练的人脸识别模型，基于ResNet-100架构。ArcFace是一种流行的深度学习人脸识别方法，它在损失函数层面上增强类间的区分度。在ArcFace中，通过引入角度余弦的特征分离度，改善了传统的Softmax损失函数，让学习到的人脸特征更加具有鉴别力。
ArcFace的模型文件包括：
- model-0000.params: 这是模型权重参数文件。
- model-symbol.json: 这是包含网络结构定义的JSON文件。
#### retinaface-R50
retinaface-R50是基于ResNet-50架构的人脸检测模型，使用RetinaFace框架训练而成。RetinaFace是为了解决传统人脸检测模型在面对小尺寸、遮挡、模糊等复杂情况时识别准确度不高的问题而设计的。它采用一种基于多尺度的金字塔网络结构，能有效处理不同尺度的人脸，并且在特征提取时采用了一种高效的特征融合策略。
Retinaface-R50的模型文件包括：
- R50-0000.params: 这是模型权重参数文件。
- R50-symbol.json: 这是包含网络结构定义的JSON文件。
### 总结
从给定的文件信息中，我们可以看出这些预训练模型是基于MXNet深度学习框架开发的，具有专门针对人脸识别任务的优化。ArcFace模型通过增强特征的区分度，而Retinaface模型通过多尺度处理和高效的特征融合，都展示了在人脸检测和识别方面的先进技术。开发者可以利用这些预训练模型，结合MXNet提供的高级API，快速构建并部署自己的人脸识别解决方案。
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