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  • 管脚图 Arduino Adafruit_ILI9341 tft = Adafruit_ILI9341(5, 17, 23, 18, 4, 19); //esp32-nodemcu32s 在上面的代码中,5、17分别指的是GPIO5、GPIO17,以此类推 参考 ...

    管脚图

    在这里插入图片描述

    Arduino

    Adafruit_ILI9341 tft = Adafruit_ILI9341(5, 17, 23, 18, 4, 19);    //esp32-nodemcu32s
    

    在上面的代码中,5、17分别指的是GPIO5、GPIO17,以此类推

    参考

    • https://blog.csdn.net/weixin_43031092/article/details/106771413
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  • 模拟引脚 : ~D1 ~D2 ~D3 ~D4 ~D5 ~D6 ~D7

    Esp8266 开发板的管脚图与 GPIO 对应关系

    • date: 2020-06-15
    • lastmod: 2020-06-22

    esp8266 管脚图

    模拟引脚 : ~D1 ~D2 ~D3 ~D4 ~D5 ~D6 ~D7

    模拟输入引脚

    ESP8266 只有一个模拟输入引脚 TOUT(这里对应A0)(该引脚通过模拟-数字转换将引脚上的模拟电压数值转化为数字量)。此引脚可以读取的模拟电压值为 0 – 1.0V。

    NodeMCU开发板配有降压电路。您可以用NodeMCU开发板的模拟输入引脚读取0-3.3V的模拟电压信号。

    ESP8266芯片有17个GPIO引脚(GPIO0~GPIO16)。这些引脚中的GPIO6~GPIO 11被用于连接开发板的闪存(Flash Memory)。如果在实验电路中使用 GPIO6~GPIO11,NodeMCU 开发板将无法正常工作。

    特殊引脚情况说明

    GPIO2 引脚在 NodeMCU 开发板启动时是不能连接低电平的。

    GPIO15 引脚在开发板运行中一直保持低电平状态。因此请不要使用 GPIO15 引脚来读取开关状态或进行 I²C 通讯。

    GPIO0 引脚在开发板运行中需要一直保持高电平状态。否则 ESP8266 将进入程序上传工作模式也就无法正常工作了。您无需对 GPIO0 引脚进行额外操作,因为 NodeMCU 的内置电路可以确保 GPIO0 引脚在工作时连接高电平而在上传程序时连接低电平。

    上拉电阻与下拉电阻

    GPIO 0-15引脚都配有内置上拉电阻。这一点与Arduino十分类似。GPIO16 引脚配有内置下拉电阻。

    Arduino

    最近平时用的最多的就是Arduino写esp,就当给自己做一个笔记吧

     pinMode(5,INPUT);   //也可以写成  pinMode(D1,INPUT);
    

    在上面这个定义中,管脚5被定义为输入管脚,这个5指的是GPIO5,即D1,而不是D5。

    管脚功能

    管脚名称与对应功能 图1

    管脚名称与对应功能 图2

    参考

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  • tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

    万次阅读 多人点赞 2019-04-08 14:50:34
      概述,需要注意以下几...一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems ...

     

    概述,需要注意以下几个问题:

    (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。

    CUDA的本质是一个工具包(ToolKit);但是二者虽然不一样的。

    显卡驱动的安装:

    当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以用的,我们可以更新我们的驱动,更新链接为:

    https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

    在这个里面可以根据自己的显卡类型选择最新的驱动程序。显卡驱动程序当前大小大概500多M。

    CUDA ToolKit的安装:

    CUDA的下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

    我们可以选择两种安装方式,一种是在线安装(我还没用过),一中离线安装(我采用的)即本地安装,

    当我们选择离线安装,当我们选定相对应的版本之后,下载的时候发现这个地方的文件大小大概在2G左右,Linux系统下面我们选择runfile(local) 完整安装包从本地安装,或者是选择windows的本地安装。CUDA Toolkit本地安装包时内含特定版本Nvidia显卡驱动的,所以只选择下载CUDA Toolkit就足够了,如果想安装其他版本的显卡驱动就下载相应版本即可

    所以,NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包本身是不具有捆绑关系的,也不是一一对应的关系,只不过是离线安装的CUDA工具包会默认携带与之匹配的最新的驱动程序。

    注意事项NVIDIA的显卡驱动器与CUDA并不是一一对应的哦,CUDA本质上只是一个工具包而已,所以我可以在同一个设备上安装很多个不同版本的CUDA工具包,比如我的电脑上同事安装了 CUDA 9.0、CUDA 9.2、CUDA 10.0三个版本。一般情况下,我只需要安装最新版本的显卡驱动,然后根据自己的选择选择不同CUDA工具包就可以了,但是由于使用离线的CUDA总是会捆绑CUDA和驱动程序,所以在使用多个CUDA的时候就不要选择离线安装的CUDA了,否则每次都会安装不同的显卡驱动,这不太好,我们直接安装一个最新版的显卡驱动,然后在线安装不同版本的CUDA即可。

    总结:CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。

    (2)cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,注意,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。

    总结:cuDNN与CUDA没有一一对应的关系

    (3)CUDA 工具包附带的 CUPTI

     CUPTI,即CUDA Profiling Tools Interface (CUPTI)。CUDA分析工具接口(CUPTI)能够分析和跟踪靶向CUDA应用程序的工具的创建。CUPTI提供以下API:

    • Activity API,
    • Callback API,
    • 事件API,
    • Metric API,和
    • Profiler API。

    使用这些API,您可以开发分析工具,深入了解CUDA应用程序的CPU和GPU行为。CUPTI作为CUDA支持的所有平台上的动态库提供。请参阅CUPTI文档。

    一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系

    1.1 对应表格

    相应的网址为:

    https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

    https://www.tensorflow.org/install/source_windows

    版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDA
    tensorflow_gpu-2.0.0-alpha02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.19.27.4.1以及更高版本CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本)
    tensorflow_gpu-1.13.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.19.27.410.0
    tensorflow_gpu-1.12.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
    tensorflow_gpu-1.11.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
    tensorflow_gpu-1.10.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
    tensorflow_gpu-1.9.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.079
    tensorflow_gpu-1.8.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.079
    tensorflow_gpu-1.7.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079
    tensorflow_gpu-1.6.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079
    tensorflow_gpu-1.5.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.8.079
    tensorflow_gpu-1.4.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.5.468
    tensorflow_gpu-1.3.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.568
    tensorflow_gpu-1.2.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.55.18
    tensorflow_gpu-1.1.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18
    tensorflow_gpu-1.0.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18

    现在NVIDIA的显卡驱动程序已经更新到 10.1版本,最新的支持CUDA 10.1版本的cuDNN为7.5.0

    1.2 CUDA的命名规则

    下面以几个例子来说

    (1)CUDA 9.2

    CUDA  9.2.148

    (2)CUDA 10.0

    CUDA 10.0.130.411.31(后面的411.31对应更具体的版本号)

    (3)CUDA 10.1

    CUDA 10.1.105.418.96(后面的418.96对应更具体的版本号)

    更多详细的请参考如下官网:

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    1.3 如何查看自己所安装的CUDA的版本:

    (1)直接在NVIDIA的控制面板里面查看NVCUDA.DLL的版本。

    注意:这里网上有很多说法是错误的,这个版本并不能绝对说明自己所安装的CUDA工具包一定这个版本

    (2)通过命令查看:nvcc -V 或者是nvcc --version都可以,但前提是添加了环境变量

    (3)直接通过文件查看,这里分为Linux和windows两种情况

    在windows平台下,可以直接进入CUDA的安装目录,比如我的是:

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2   里面有一个version.txt的文本文件,直接打开即可,也可以使用命令,即

    首先进入到安装目录,然后执行:type version.txt 即可查看

    在Linux平台下:

    同windows类似,进入到安装目录,然后执行  cat version.txt 命令

    1.4 如何查看自己的cuDNN的版本

    因为cuDNN本质上就是一个C语言的H头文件,

    (1)在windows平台下:

    直接进入安装目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include  之下,然后找到

    cudnn.h 的头文件,直接到开查看,在最开始的部分会有如下定义:

    #define CUDNN_MAJOR 7
    #define CUDNN_MINOR 5
    #define CUDNN_PATCHLEVEL 0
    
    #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

    即7500,也就是cudnn的版本为7.5.0版本;

    (2)在Linux下当然也可以直接查看,但是通过命令更简单,进入到安装目录,执行如下命令:

    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  即可查询

    即5005,即5.0.5版本的cudnn。

     二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系

    Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 10.0

    Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 9.2

    Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 10.0

    Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.2

    Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 10.0

    Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 9.2

    Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.3.0 (Sept 19, 2018), for CUDA 10.0

    Download cuDNN v7.3.0 (Sept 19, 2018), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.2.1 (August 7, 2018), for CUDA 9.2

    Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.2

    Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 8.0

    Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 9.1

    Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 8.0

    Download cuDNN v7.1.2 (Mar 21, 2018), for CUDA 9.1 & 9.2

    Download cuDNN v7.1.2 (Mar 21, 2018), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.0.5 (Dec 11, 2017), for CUDA 9.1

    Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 8.0

    Download cuDNN v7.0.4 (Nov 13, 2017), for CUDA 9.0

    Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0

    Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 7.5

    Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0

    Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 7.5

    Download cuDNN v5 (May 27, 2016), for CUDA 8.0

    Download cuDNN v5 (May 12, 2016), for CUDA 7.5

    Download cuDNN v4 (Feb 10, 2016), for CUDA 7.0 and later.

    Download cuDNN v3 (September 8, 2015), for CUDA 7.0 and later.

    Download cuDNN v2 (March 17,2015), for CUDA 6.5 and later.

    Download cuDNN v1 (cuDNN 6.5 R1)

    三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系

    由于NVIDIA存在多个系列的显卡类型,把这里仅仅显示出GeForce系列的显卡以及各个显卡的计算能力(compute capability),详情可以参考官网链接:

    https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

    (1)GeForce Desktop Products

    GPUCompute Capability
    NVIDIA TITAN RTX7.5
    Geforce RTX 2080 Ti7.5
    Geforce RTX 20807.5
    Geforce RTX 20707.5
    Geforce RTX 20607.5
    NVIDIA TITAN V7.0
    NVIDIA TITAN Xp6.1
    NVIDIA TITAN X6.1
    GeForce GTX 1080 Ti6.1
    GeForce GTX 10806.1
    GeForce GTX 10706.1
    GeForce GTX 10606.1
    GeForce GTX 10506.1
    GeForce GTX TITAN X5.2
    GeForce GTX TITAN Z3.5
    GeForce GTX TITAN Black3.5
    GeForce GTX TITAN3.5
    GeForce GTX 980 Ti5.2
    GeForce GTX 9805.2
    GeForce GTX 9705.2
    GeForce GTX 9605.2
    GeForce GTX 9505.2
    GeForce GTX 780 Ti3.5
    GeForce GTX 7803.5
    GeForce GTX 7703.0
    GeForce GTX 7603.0
    GeForce GTX 750 Ti5.0
    GeForce GTX 7505.0
    GeForce GTX 6903.0
    GeForce GTX 6803.0
    GeForce GTX 6703.0
    GeForce GTX 660 Ti3.0
    GeForce GTX 6603.0
    GeForce GTX 650 Ti BOOST3.0
    GeForce GTX 650 Ti3.0
    GeForce GTX 6503.0
    GeForce GTX 560 Ti2.1
    GeForce GTX 550 Ti2.1
    GeForce GTX 4602.1
    GeForce GTS 4502.1
    GeForce GTS 450*2.1
    GeForce GTX 5902.0
    GeForce GTX 5802.0
    GeForce GTX 5702.0
    GeForce GTX 4802.0
    GeForce GTX 4702.0
    GeForce GTX 4652.0
    GeForce GT 7403.0
    GeForce GT 7303.5
    GeForce GT 730 DDR3,128bit2.1
    GeForce GT 7203.5
    GeForce GT 705*3.5
    GeForce GT 640 (GDDR5)3.5
    GeForce GT 640 (GDDR3)2.1
    GeForce GT 6302.1
    GeForce GT 6202.1
    GeForce GT 6102.1
    GeForce GT 5202.1
    GeForce GT 4402.1
    GeForce GT 440*2.1
    GeForce GT 4302.1
    GeForce GT 430*2.1

    (2)GeForce Notebook Products(笔记本电脑)

    GPUCompute Capability
    Geforce RTX 20807.5
    Geforce RTX 20707.5
    Geforce RTX 20607.5
    GeForce GTX 10806.1
    GeForce GTX 10706.1
    GeForce GTX 10606.1
    GeForce GTX 9805.2
    GeForce GTX 980M5.2
    GeForce GTX 970M5.2
    GeForce GTX 965M5.2
    GeForce GTX 960M5.0
    GeForce GTX 950M5.0
    GeForce 940M5.0
    GeForce 930M5.0
    GeForce 920M3.5
    GeForce 910M5.2
    GeForce GTX 880M3.0
    GeForce GTX 870M3.0
    GeForce GTX 860M3.0/5.0(**)
    GeForce GTX 850M5.0
    GeForce 840M5.0
    GeForce 830M5.0
    GeForce 820M2.1
    GeForce 800M2.1
    GeForce GTX 780M3.0
    GeForce GTX 770M3.0
    GeForce GTX 765M3.0
    GeForce GTX 760M3.0
    GeForce GTX 680MX3.0
    GeForce GTX 680M3.0
    GeForce GTX 675MX3.0
    GeForce GTX 675M2.1
    GeForce GTX 670MX3.0
    GeForce GTX 670M2.1
    GeForce GTX 660M3.0
    GeForce GT 755M3.0
    GeForce GT 750M3.0
    GeForce GT 650M3.0
    GeForce GT 745M3.0
    GeForce GT 645M3.0
    GeForce GT 740M3.0
    GeForce GT 730M3.0
    GeForce GT 640M3.0
    GeForce GT 640M LE3.0
    GeForce GT 735M3.0
    GeForce GT 635M2.1
    GeForce GT 730M3.0
    GeForce GT 630M2.1
    GeForce GT 625M2.1
    GeForce GT 720M2.1
    GeForce GT 620M2.1
    GeForce 710M2.1
    GeForce 705M2.1
    GeForce 610M2.1
    GeForce GTX 580M2.1
    GeForce GTX 570M2.1
    GeForce GTX 560M2.1
    GeForce GT 555M2.1
    GeForce GT 550M2.1
    GeForce GT 540M2.1
    GeForce GT 525M2.1
    GeForce GT 520MX2.1
    GeForce GT 520M2.1
    GeForce GTX 485M2.1
    GeForce GTX 470M2.1
    GeForce GTX 460M2.1
    GeForce GT 445M2.1
    GeForce GT 435M2.1
    GeForce GT 420M2.1
    GeForce GT 415M2.1
    GeForce GTX 480M2.0
    GeForce 710M2.1
    GeForce 410M2.1

     

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  • mysql与oracle对应关系

    千次阅读 2018-12-11 11:53:19
    VARCHAR[0-65535]定义长度默认按字符长度计算,如果是GBK编码的汉字将占用2个字节 VARCHAR2[1-4000] VARCHAR是VARCHAR2的同义词定义默认按字节长度计算 整数 TINYINT(-128-127)SMALLINT(-32768-32767)MEDIUMINT(-...
    说明mysqloracle
    变长字符串VARCHAR[0-65535]定义长度默认按字符长度计算,如果是GBK编码的汉字将占用2个字节VARCHAR2[1-4000] VARCHAR是VARCHAR2的同义词定义默认按字节长度计算
    整数TINYINT(-128-127)SMALLINT(-32768-32767)MEDIUMINT(-8388608-8388607)INT(-2147483648-2147483647) BIGINT(-9223372036854775808-9223372036854775807)无专用类型,TINYINT可以用NUMBER(3,0)代替SMALLINT可以用NUMBER(5,0)代替MEDUIMINT可以用NUMBER(7,0)代替 INT可以用NUMBER(10,0)代替 BIGINT可以用NUMBER(20,0)代替 ORACLE中有SMALLINT,INT,INTEGER类型,不过这是NUMBER(38,0)的同义词
    数值类型DECIMAL[1-65[,0-30]] NUMERIC是DECIMAL的同义词NUMBER 可表示数范围: 1*10-130至1*10126NUMBER([1-38][,-84-127]) DECIMAL、NUMERIC、DEC是NUMBER的同义词
    浮点型FLOAT(D,M)oracle10g开始增加BINARY_FLOAT类型10g以前无专用类型,可以用NUMBER代替ORACLE中有FLOAT和REAL类型,不过这是NUMBER的同义词
    双精度浮点型DOUBLE(D,M)oracle10g开始增加BINARY_DOUBLE类型10g以前无专用类型,可以用NUMBER代替ORACLE中有DOUBLE PRECISION类型,不过这是NUMBER的同义词
    位类型BIT(1-64)
    日期类型DATE,3字节存储,只存储日期,没有时间,支持范围是[1000-01-01]至[9999-12-31] TIME,3字节存储,只存储时间,没有日期,支持范围是[-838:59:59]至[838:59:59] DATETIME,占8字节存储,可表示日期和时间,支持范围是[1000-01-01 00:00:00]至[9999-12-31 23:59:59] TIMESTAMP,占4字节存储,可表示日期和时间,范围是[1970-01-01 00:00:00]至[2038-01-19 03:14:07]DATE类型 7字节存储,可表示日期和时间,支持范围是[-4712-01-01 00:00:00]至[9999-12-31 23:59:59]
    高精度日期5.6.4以前不支持小数秒精度 5.6.4开始TIME,DATETIME,TIMESTAMP支持,最多可以6位小数秒,也就是微秒级别TIMESTAMP[0-9] 占用空间7-11个字节,当小数秒精度为0时与DATE类型相同,小数秒最高精度可达9位,也就是纳精度
    年份YEAR,1字节存储,只存储年份,支持范围是[1901]至[2155]无对应类型,可以用NUMBER(3,0)代替
    定长字符串CHAR[0-255],定义长度默认按字符长度计算,最大保存255字符CHAR[1-2000]定义默认按字节长度计算
    无符号说明支持,用于数值类型不支持
    大字符串,一般用于存储文本文件或超大描述及备注类信息TINYTEXT 最大支持255个字节 TEXT最大支持65535个字节 MEDIUMTEXT最大支持16MB个字节 LONGTEXT最大支持4GB字节 字段不支持默认值支持(CLOB) oracle10g以前最大支持4GB个字节oracle10g开始最大支持4GB个数据块,数据块大小为2KB-32KBoracle还有一个LONG类型,是早期的存储大字符串类型,最大支持2GB字节,现已不推荐使用
    二进制对象,一般用于存储文件或图片数据TINYBLOB 最大支持255个字节 BLOB最大支持65535个字节 MEDIUMBLOB最大支持16MB个字节LONGBLOB最大支持4GB字节 字段不支持默认值支持(BLOB)oracle10g以前最大支持4GB个字节 oracle10g开始最大支持4G个数据块,数据块大小为2KB-32KBoracle还有一个LONG RAW类型,是早期的存储二进制类型,最大支持2GB字节,现已不推荐使用
    二进制信息BINARY(0-255),定长 VARBINARY(0-65535),变长RAW(1-2000)
    枚举类型ENUM(v1,v2,v3,…),最多65535个元素不支持
    集合类型SET(v1,v2,v3,…),最多64个元素不支持
    国际化字符集类型,较少使用无,MYSQL可以对每个字段指定字符编码支持 NCHAR(1-2000) NVARCHAR(1-4000) NCLOB
    外部文件指针类型不支持支持 文件大小最大4GB 文件名称最长255字符
    不支持支持
    不支持支持
    自动增长类型支持 使用简单不支持 一般使用SEQUENCE解决,用法与自增类型差别较大,使用较复杂,但能实现非常灵活的应用,包括字符自增主键、全局主键等等
    不支持函数和表达式 TEXT和BLOB字段类型不支持默认值支持函数和表达式
    支持,例如,把emp表的id字段顺序放在name字段后面: alter table emp modify column id varchar(20) after name;不支持,只能重建表或字段
    虚拟字段是一个逻辑字段定义,其结果值通常是一个表达式,并在表中存储物理值,不占用空间,主要用于简化查询逻辑。比如有一个商品销售表有单价和数量两个字段,那可以建一个虚拟字段金额,其表达式=单价*数量不支持11g支持,例: create table sales ( id number, quantity number, price number, amount GENERATED always as (quantity*price) virtual );
    INNODB 最大1000个字段 所有字段总定义长度不能超过65535字节 所有固定长度字段的总长度不超过半个数据块大小(数据块大小一般为16K)最大1000个字段

    二、MySQL与Oracle数据库常见数据类型对应关系

    编号ORACLEMYSQL注释
    1NUMBERint / DECIMALDECIMAL就是NUMBER(10,2)这样的结构INT就是是NUMBER(10),表示整型; MYSQL有很多类int型,tinyint mediumint bigint等,不同的int宽度不一样
    2Varchar2(n)varchar(n)
    3DateDATATIME日期字段的处理 MYSQL日期字段分DATE和TIME两种,ORACLE日期字段只有DATE,包含年月日时分秒信息,用当前数据库的系统时间为 SYSDATE, 精确到秒,或者用字符串转换成日期型函数TO_DATE(‘2001-08-01’,‘YYYY-MM-DD’)年-月-日 24小时:分钟:秒的格式YYYY-MM-DD HH24:MI:SS TO_DATE()还有很多种日期格式, 可以参看ORACLE DOC.日期型字段转换成字符串函数TO_CHAR(‘2001-08-01’,‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’) 日期字段的数学运算公式有很大的不同。MYSQL找到离当前时间7天用 DATE_FIELD_NAME > SUBDATE(NOW(),INTERVAL 7 DAY)ORACLE找到离当前时间7天用 DATE_FIELD_NAME >SYSDATE - 7; MYSQL中插入当前时间的几个函数是:NOW()函数以`'YYYY-MM-DD HH:MM:SS’返回当前的日期时间,可以直接存到DATETIME字段中。CURDATE()以’YYYY-MM-DD’的格式返回今天的日期,可以直接存到DATE字段中。CURTIME()以’HH:MM:SS’的格式返回当前的时间,可以直接存到TIME字段中。例:insert into tablename (fieldname) values (now()) 而oracle中当前时间是sysdate
    4INTEGERint / INTEGERMysql中INTEGER等价于int
    5EXCEPTIONSQLEXCEPTION详见<<2009001-eService-O2MG.doc>>中2.5 Mysql异常处理
    6CONSTANT VARCHAR2(1)mysql中没有CONSTANT关键字从ORACLE迁移到MYSQL,所有CONSTANT常量只能定义成变量
    7TYPE g_grp_cur IS REF CURSOR;光标 : mysql中有替代方案详见<<2009001-eService-O2MG.doc>>中2.2 光标处理
    8TYPE unpacklist_type IS TABLE OF VARCHAR2(2000) INDEX BY BINARY_INTEGER;数组: mysql中借助临时表处理 或者直接写逻辑到相应的代码中, 直接对集合中每个值进行相应的处理详见<<2009001-eService-O2MG.doc>>中2.4 数组处理
    9自动增长的序列自动增长的数据类型MYSQL有自动增长的数据类型,插入记录时不用操作此字段,会自动获得数据值。ORACLE没有自动增长的数据类型,需要建立一个自动增长的序列号,插入记录时要把序列号的下一个值赋于此字段。
    10NULLNULL空字符的处理 MYSQL的非空字段也有空的内容,ORACLE里定义了非空字段就不容许有空的内容。按MYSQL的NOT NULL来定义ORACLE表结构, 导数据的时候会产生错误。因此导数据时要对空字符进行判断,如果为NULL或空字符,需要把它改成一个空格的字符串。

    MySQL与Oracle 差异比较之基本语法

    编号类别ORACLEMYSQL注释
    1变量的声明方式不同li_index NUMBER := 0DECLARE li_index INTEGER DEFAULT 01. mysql 使用DECLARE定义局部变量. 定义变量语法为: DECLARE var_name[,…] type [DEFAULT value] 要给变量提供一个默认值,需要包含一个DEFAULT子句。值可以被指定为一个表达式,不需要为一个常数。如果没有DEFAULT子句,初始值为NULL。
    2变量的赋值方式不同lv_inputstr := iv_inputstrSET lv_inputstr = iv_inputstr1. oracle变量赋值使用:= mysql 使用赋值使用set关键字. 将一个值赋给一个变量时使用"=".
    3跳出(退出)语句不同EXIT;LEAVE procedure name;1. oracle: 如果exit语句在循环中就退出当前循环.如果exit语句不再循环中,就退出当前过程或方法. Mysql: 如果leave语句后面跟的是存储过程名,则退出当前存储过程. 如果leave语句后面跟的是lable名. 则退出当前lable.
    while 条件 loop exit; end loop;label_name:while 条件 do leave label_name; end while label_name;
    4定义游标TYPE g_grp_cur IS REF CURSOR;DECLARE cursor_name CURSOR FOR SELECT_statement;oracle可以先定义游标,然后给游标赋值. mysql定义游标时就需要给游标赋值. Mysql定义游标出自 Mysql 5.1 参考手册20.2.11.1.声明光标.
    5定义数组TYPE unpacklist_type IS TABLE OF VARCHAR2(2000) INDEX BY BINARY_INTEGER;可以使用临时表代替oracle数组, 也可以循环拆分字符来替代oracle数组.目前可以使用临时表来代替oracle数组. 详见<<2009002-OTMPPS-Difficult Questions-0001.doc>>中2.4 Mysql数组处理部分
    6注释方式不同“-- message” 或 “/** …. /" 或"/ …. */”“-- message” 或 “/* …. */” 或 “#”mysql注释来自 MySQL 5.1参考手册 9.5. 注释语法, 建议同oracle一样, 单行用–, 多行/* */
    7自带日期时间函数格式不同Oracle时间格式:yyyy-MM-dd hh:mi:ssMysql时间格式:%Y-%m-%d %H:%i:%s1. MYSQL日期字段分DATE和TIME两种. ORACLE日期字段只有DATE,包含年月日时分秒信息. 2. mysql中取当前系统时间为now()函数,精确到秒. oracle中取当前数据库的系统时间为SYSDATE, 精确到秒.
    8日期加减当前时间加N天: sysdate+N 当前时间减N天: sysdate-N日期相加: date_add(now(), INTERVAL 180 DAY) 日期相减: date_sub(‘1998-01-01 00:00:00’, interval ‘1 1:1:1’ day_second)
    9字符串连接符不同result := v_int1||v_int2;set result =concat(v_int1,v_int2);1. oracle使用||连接字符串,也可以使用concat函数. 但Oracle的concat函数只能连接两个字符串. Mysql使用concat方法连接字符串. MySQL的concat函数可以连接一个或者多个字符串,如 mysql> select concat(‘10’); 结果为: 10. mysql> select concat(‘11’,‘22’,‘33’,‘aa’); 结果为: 112233aa 2. "||"在Mysql是与运算
    10定义游标不同CURSOR l_bk_cur IS SELECT B.BK_HDR_INT_KEY, B.BK_NUM FROM ES_SR_DTL_VRB A, ES_BK_HDR B WHERE A.BK_HDR_INT_KEY = B.BK_HDR_INT_KEY AND b.BK_STATUS != ES_BK_PKG.g_status_can AND A.SR_HDR_INT_KEY = ii_sr_hdr_int_key;DECLARE l_bk_cur CURSOR FOR SELECT B.BK_HDR_INT_KEY, B.BK_NUM FROM ES_SR_DTL_VRB A, ES_BK_HDR B WHERE A.BK_HDR_INT_KEY = B.BK_HDR_INT_KEY AND b.BK_STATUS != ES_BK_PKG.g_status_can AND A.SR_HDR_INT_KEY = ii_sr_hdr_int_key;详见<<2009002-OTMPPS-Difficult Questions-0001.doc>>中2.2 Mysql游标处理部分
    11事务回滚ROLLBACK;ROLLBACK;oracle和mysql中使用方法相同
    12GOTO语句GOTO check_date;GOTO check_date;oracle和mysql中使用方法相同
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