Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить записи в соответствии с SYSTIMESTAMP с помощью Hibernate/Oracle11g

У меня есть поле с именем end_time (типа timestamp(6)) в моей БД Oracle 11g. Мое требование состоит в том, чтобы извлекать записи, которые больше, чем текущая отметка времени. Поскольку я работаю с удаленной БД, мне нужно текущее время моего сервера базы данных оракула.

После некоторых исследований я узнал, что SYSTIMESTAMP возвращает текущую отметку времени машины, на которой находится БД.

Поэтому я просто ставлю условие типа end_time > SYSTIMESTAMP, но оно не фильтрует записи. Мое конечное время имеет тип timestamp(6).

Должен ли я использовать какую-либо функцию преобразования? Как я могу сделать это из Hibernate? Есть идеи?

hibernate oracle jpa oracle11g
06.12.2012

Ответы:


1

Можете ли вы дополнительно объяснить, что «не фильтрует записи», слишком много строк в вашем результате или слишком мало?

Ваше состояние выглядит абсолютно нормально:

CREATE TABLE mytable (ts TIMESTAMP(6));
INSERT INTO mytable (ts) VALUES (TIMESTAMP '2012-12-06 17:00:00');
INSERT INTO mytable (ts) VALUES (TIMESTAMP '2012-12-06 18:00:00');

SELECT SYSTIMESTAMP FROM DUAL;
 06.12.2012 17:10:38.347629000 +01:00

SELECT * FROM mytable WHERE ts > SYSTIMESTAMP;
06.12.2012 18:00:00.000000000

SELECT * FROM mytable WHERE ts < SYSTIMESTAMP;
06.12.2012 17:00:00.000000000
06.12.2012
  • Мой вопрос заключался в том, нужно ли мне использовать какую-либо функцию преобразования для сравнения дат? Я чувствовал, что записи не фильтруются должным образом. Я проверю. Что такое тип SYSTIMESTAMP? Это временная метка (6)? Если это так, я не хочу явного покрытия, поскольку мое end_time имеет тип timestamp(6).правильно? 07.12.2012
  • Да, SYSTIMESTAMP имеет тип данных TIMESTAMP(6) WITH TIME ZONE. 07.12.2012
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..