在此pgsql的基础上，fp_ht_ratio字段乘100取整加上%展示，SELECT base.ssxdw, COUNT(base.xmmc) AS project_count, COALESCE(SUM(money.total_fpjyje), 0) AS total_fp, COALESCE(SUM(money.total_htje), 0) AS total_ht, CASE WHEN COALESCE(SUM(money.total_htje), 0) = 0 THEN 0 ELSE ROUND( COALESCE(SUM(money.total_fpjyje), 0) / NULLIF(COALESCE(SUM(money.total_htje), 0), 0), 4 ) END AS fp_ht_ratio FROM ( SELECT DISTINCT ssxdw, xmmc FROM yh_plan_list ) AS base LEFT JOIN ( SELECT xmmc, SUM(CAST(fpjyje AS DECIMAL(10,2))) AS total_fpjyje, SUM(CAST(htje AS DECIMAL(10,2))) AS total_htje FROM yh_plan_list_money GROUP BY xmmc ) AS money ON money.xmmc = base.xmmc GROUP BY base.ssxdw;
时间: 2025-08-28 22:14:26 AIGC 浏览: 19
<think>好的，我需要解决用户的问题：如何在PostgreSQL中将fp_ht_ratio字段乘以100并四舍五入取整，然后加上%符号展示。
首先，用户提到了四舍五入取整，所以应该使用ROUND函数。PostgreSQL中的ROUND函数可以对数字进行四舍五入。比如，ROUND(数值, 小数位数)，但用户需要取整，所以小数位数应该是0。因此，表达式可能是ROUND(fp_ht_ratio * 100, 0)。
接下来是转换为百分比格式并添加%符号。用户参考了引用[2]中的例子，其中使用了CONCAT函数将数值和%连接起来。例如，CONCAT(ROUND(4::numeric/5*100), '%')得到80%。所以这里也可以采用同样的方法，将ROUND后的结果与%拼接。
需要注意的是，数值类型转换的问题。在PostgreSQL中，如果fp_ht_ratio是整数类型，乘以100可能导致整数溢出或结果仍为整数，所以可能需要显式转换为NUMERIC类型。例如，ROUND((fp_ht_ratio::numeric * 100), 0)。不过，如果fp_ht_ratio已经是浮点类型（如FLOAT或DOUBLE PRECISION），可能不需要转换，但为了保险起见，显式转换可以确保计算正确。
另外，用户可能希望结果不带小数部分，直接显示整数百分比。所以ROUND函数的小数位数参数设为0，确保结果为整数。
最后，组合这些步骤，完整的SQL表达式应该是：CONCAT(ROUND(fp_ht_ratio::numeric * 100, 0), '%') AS fp_ht_ratio_percent。
检查是否有其他可能性，比如使用TO_CHAR函数格式化。例如，TO_CHAR(ROUND(...), 'FM999%')，但这样可能需要处理格式模式，而CONCAT方法更直接简单，如引用[2]所示，用户提供的例子也使用了CONCAT，所以优先采用这种方法。
总结步骤：
1. 将fp_ht_ratio转换为NUMERIC类型以确保精度。
2. 乘以100。
3. 使用ROUND函数四舍五入到整数。
4. 使用CONCAT添加%符号。
5. 使用别名给新列命名。
可能的注意事项：如果fp_ht_ratio为NULL，结果也会是NULL，可能需要处理，但用户没有提到这种情况，暂时不考虑。</think>要修改SQL查询实现将$fp\\_ht\\_ratio$列的值乘以100后四舍五入取整并以百分比格式展示，可按照以下步骤操作：
1. **数值转换与计算**
使用`ROUND(fp_ht_ratio * 100, 0)`将原字段乘以100后四舍五入到整数位。需注意：
- 若$fp\\_ht\\_ratio$是整数类型，需显式转换为数值类型（如`::numeric`），避免整数除法问题
- 例如：`ROUND(fp_ht_ratio::numeric * 100, 0)`
2. **添加百分比符号**
通过`CONCAT()`函数拼接计算结果与`%`符号，例如：
```sql
SELECT CONCAT(ROUND(fp_ht_ratio::numeric * 100, 0), '%') AS fp_ht_ratio_percent FROM table_name;
```
3. **完整示例**
假设原查询为：
```sql
SELECT fp_ht_ratio FROM financial_data;
```
修改后应为：
```sql
SELECT CONCAT(ROUND(fp_ht_ratio::numeric * 100, 0), '%') AS fp_ht_ratio_percent FROM financial_data;
```
此方法通过数值运算与字符串拼接，在保证计算精度的同时实现百分比格式化展示[^2]。
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二、Sklearn工具包概述
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基于Arduino的智能4x4键盘门锁系统设计与实现
在这个项目中，我们将构建一个基于Arduino UNO的无钥匙门锁系统，该系统将使用一个4x4键盘来输入密钥，并控制一个伺服电机以开启或关闭门锁。以下是对该项目中所使用到的关键技术点的详细解释：
### Arduino UNO和Genuino UNO
Arduino UNO和Genuino UNO是开源电子原型平台，基于易于使用的硬件和软件。它们使用ATmega328P微控制器，并拥有众多扩展板和模块兼容，这使得它们在创建各种项目，包括无钥匙门锁系统时，成为非常流行的选项。
### 4x4键盘输入
4x4键盘由4行4列共16个按键组成，常用的输入方式包括矩阵键盘扫描。在无钥匙门锁系统中，4x4键盘用于输入密码。每个按键按下时，都会产生一个唯一的信号，系统会根据这些信号来确定输入的密码。使用矩阵键盘扫描技术，Arduino可以通过少数几个引脚来检测每个按键的动作，这大大简化了硬件连接。
### 伺服电机
伺服电机（Tower Pro MG996R）是该项目中的执行器，用于控制门锁的开关。伺服电机可以精确地控制角度，非常适合用来驱动门锁机械部分进行旋转操作。通过编程，Arduino可以向伺服电机发送脉冲信号，从而控制其转动到指定的位置，比如90度用于解锁，0度用于上锁。
### 跳线和面包板
为了简化电路连接，跳线（通用）和面包板（通用）被用作临时的原型搭建工具。跳线允许模块间进行快速且可重配置的连接，而面包板则提供了一个方便的平台来组建电路，不需要焊接。
### LED指示灯和蜂鸣器
5毫米LED灯（红色和黄色）以及蜂鸣器都是用于提供用户反馈的组件。红色LED可以指示门锁已锁定，而黄色LED可以指示门锁已被解锁。蜂鸣器用于当输入错误的密码时发出警报声，提示用户输入不正确。
### Adafruit标准LCD
Adafruit标准LCD - 16x2白色蓝色用于显示系统的状态信息，比如“输入密码”、“门已开”或“门已锁”等提示。16x2的LCD表示它有16个字符宽度和2行字符高度，非常适合显示简短的文本信息。
### Blynk软件应用程序
Blynk是一个为物联网项目设计的手机应用，可以通过Wi-Fi或蓝牙连接到Arduino等微控制器。在这个项目中，Blynk可以用来远程控制门锁，允许用户通过手机应用程序来输入密码解锁门锁。
### 安全性和加密
这个项目特别提到了安全性的问题，因此在设计上需要考虑密码的加密和存储。为了避免密码被轻易破解，应该使用一种加密算法来保护存储在系统中的密码。同时，还应考虑如何安全地传输密码，尤其是如果使用Blynk这样的远程控制方法。
### 电路方案和编程
构建这样一个系统需要对Arduino进行编程，以便它可以读取4x4键盘输入的密码，并通过编程逻辑控制伺服电机。编程时，需要编写代码以实现以下功能：
1. 初始化所有硬件组件，包括键盘、LED灯、蜂鸣器和LCD显示屏。
2. 设置键盘扫描程序，以检测按键输入。
3. 检查输入的密码是否正确，通过与存储在代码中的正确密码进行比较。
4. 控制伺服电机解锁或上锁门锁。
5. 使用LED灯和蜂鸣器提供适当的用户反馈。
6. 如果使用Blynk，则需要编写与Blynk服务器通信的代码，以及处理远程输入的密码。
### 项目文件说明
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- `FpB_saOmaPgP-e187qEVsYgrz8Qy.png`：可能是项目的原理图或演示图，用于展示电路连接和布局。
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- `原文地址.txt`：包含指向项目详细说明、教程或发布源的链接，方便用户查看更多项目细节或下载资源。
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2. 实时数据充实（Data Enrichment）概念：
数据充实是数据工程中的一个常见概念，指的是通过添加额外信息来增强数据的过程。在实时数据流处理中，数据充实通常用于为原始数据添加元数据、上下文信息或其他相关数据，以便对数据进行更全面的分析。例如，在零售行业中，通过实时数据充实，可以将销售数据与库存数据、价格信息等进行关联，从而获取更有价值的业务洞察。
3. 实践操作的先决条件和环境配置：
- 在安装Flink之前，应确保系统满足最低硬件要求，即至少4GB可用内存。这是因为实时数据处理和流计算可能会占用较多计算资源，特别是内存资源。
- 存储库中包含的脚本和命令应在Linux或OS X操作系统上执行，这说明了Flink环境对操作系统有一定的要求，以确保最佳的运行效率和兼容性。
- 执行存储库中的脚本前需要确保脚本文件权限正确，即文件应设置为可执行（chmod +x ./start.sh）。这是基本的Linux系统操作，确保脚本文件具有正确的权限，以便能够被系统执行。
4. 本地环境的搭建与运行：
- 提供了一个名为“start.sh”的脚本，用于本地环境的搭建和运行。执行此脚本后，需要在浏览器中输入指定的地址（http://localhost:8080和http://localhost:8081），以访问运行中的Flink和Kafka界面。这表明了如何在本地机器上快速搭建和启动一个实时数据处理和展示平台。
- Flink和Kafka的界面地址用于在研讨会期间展示相关数据处理结果，说明了如何利用这些工具的可视化特性来更好地理解和分析数据流处理过程。
5. 内容的表达方式和格式：
- 该存储库中的内容主要通过名为“flink-kafka-workshop1”的笔记本进行表达。笔记本格式为一种方便记录和展示数据处理过程的方式，它通常包含一系列的代码、命令和注释，以便开发者更好地理解每一步的操作和结果。
- 笔记本的格式方便进行编码练习和知识分享，它使得实时数据处理的步骤和过程可视化，并且可以作为教学材料和学习资源。
6. Dockerfile的使用：
虽然给定文件中没有直接提及Dockerfile的内容，但根据标签可以推断，该存储库或相关环境可能涉及使用Docker容器技术。Dockerfile用于编写指令集，以自动化构建Docker镜像的过程。它通常包含了操作系统环境配置、依赖安装、服务部署等步骤，用于创建一个可以运行Flink和Kafka等应用程序的轻量级、可移植的容器环境。这说明了如何利用现代的容器化技术来简化大数据应用的部署和分发。
综上所述，该存储库涉及的知识点广泛，包括了实时数据处理、数据丰富、系统环境配置、本地运行环境搭建以及Docker容器技术的应用。通过实践操作，学习者可以深入理解Flink和Kafka在实时数据处理场景下的工作原理和应用方法。
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