data類型的數據怎麼寫

oracle中date類型的數據怎麼寫sql語句

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insert into tabname(datecol) value(sysdate) ； -- 用date值

insert into tabname(datecol) value(sysdate+1) ； -- 用date值

insert into tabname(datecol) value(to_date('2014-02-14','yyyy-mm-dd')） ； -- 用to_date

insert into tabname(datecol) value(to_date('2014-02-14 20:47:00','yyyy-mm-dd hstrong4:mi:ss')） ； -- 用to_date

insert into tabname(datecol) value(to_date('20140214','yyyymmdd')） ； -- 用to_date

insert into tabname(datecol) value(to_date('20140214204700','yyyymmddhstrong4miss')） ； -- 用to_date

oracle中date類型的數據怎麼寫sql語句123456insert into tabname(datecol) value(sysdate) ； -- 用date值insert into tabname(datecol) value(sysdate+1) ； -- 用date值insert into tabname(datecol) value(to_date('2014-02-14','yyyy-mm-dd')） ； -- 用to_dateinsert into tabname(datecol) value(to_date('2014-02-14 20:47:00','yyyy-mm-dd hstrong4:mi:ss')） ； -- 用to_dateinsert into tabname(datecol) value(to_date('20140214','yyyymmdd')） ； -- 用to_dateinsert into tabname(datecol) value(to_date('20140214204700','yyyymmddhstrong4miss')） ； -- 用to_date。

首先要理解時間類型的和數字類型的本身沒有可比性。但是如果是兩個時間的間隔和數字類型的就可以進行比較。所以你是不是想說數據庫的data和另外一個時間的間隔和頁面輸入的nunber類型相比較？如果是這樣那麼可以這樣寫：

select * from tablename A where (sysdate-A.a)>to_number('str')

語句中的tablename爲查詢的表名；a爲data類型的字段，sysdate這個是當前的時間，str爲頁面輸入的數字。整句的意思是查詢tablename表的a字段和當前間隔大於頁面輸入的str時間的數據。

用varchar2類型，然後存那時用to_char（時間值，'yyyy-mm-dd'）轉換即可

我用的sql200，查詢分析器date顯示藍色，但不存在此類型函數，我想要一個yyyy-mm-dd的類型怎麼設置？

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那用varchar類型，然後賦值時用convert(varchar(10),getdate(),120)

如：

create table tb_test(input_time varchar(10))

insert into tb_test values(convert(varchar(10),getdate(),120))

後臺返回的數據是

{'id':1,'name':'st','grant':[{'tm_id':1,'tm_name':'zc'},{'tm_id':2,'tm_name':'ww'}]}

前臺獲取

var data = eval("(" + json + ")");//json爲接收的後臺返回的數據；

var id1 = data.grant[0].tm_id;

var name1 = data.grant[0].tm_name;

var id2 = data.grant[1].tm_id;

var name2 = data.grant[1].tm_name;

DataFrame是一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（數值、字符串、布爾值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（共用同一個索引）。

DataFrame有多種不同的創建方法：

Dict of 1D ndarrays, lists, dicts, or Series

2-D numpy.ndarray

Structured or record ndarray

A Series

Another DataFrame