truncate函数用法,oracle函数中不能用 truncate table语句吗？

truncate函数用法,oracle函数中不能用 truncate table语句吗？详细介绍

本文目录一览： pandas怎么找出异常日期

将数据类型转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
1
将date设置为index
df = df.set_index('date')
1
获取某年的数据
print(df['2010'].head())
1
获取某月的数据
print(df['2013-11'].head())
1
提取全日期字段中的日期和时间项
data4["订单生成时间"] = pd.to_datetime(data4["订单生成时间"])
data4["时间"] = data4["订单生成时间"].dt.hour #提取时间
data4["日期"] = data4["订单生成时间"].dt.date #提取日期
1
2
3
获取某个日期之前/后或时间区间的数据
dataframe的.truncate()函数可以截取某个时期之前或之后的数据，或者某个时间区间的数据，进行统计分析。
注意事项：
使用.truncate()函数对df进行数据集截取，遇到截取数据不符合预期，且若时间序列无序会抛出异常
解决措施：
在使用.truncate()函数对df进行数据集截取之前，需要先使用df=df.sort_values(‘date’)‘date’列按时间先后进行排序，然后使用df = df.set_index('date')，将“date”设置为index，最后再使用df_last=df.truncate(after=‘2019-05-22 16:00:00’)提取指定时间节点之前的数据。
函数语法：
DataFrame.truncate(before=None, after=None, axis=None, copy=True)
1
参数说明：
before：取值范围：date，string，int，是指截断此索引值之前的所有行
after：取值范围：date，string，int，是指截断此索引值后的所有行
axis：取值范围：{0或’index’，1或’columns’}（可选），是指轴截断。 默认情况截断索引（行）。
copy：取值范围：boolean，默认为True，返回截断部分的副本
常见用法：
获取2014年以后的数据
print(df.truncate(before='2014').head())
1
获取2013-11月之前的数据，用after
print(df.truncate(after='2013-11').head())
1
获取2016-02月以后的数据，用before
print(df.truncate(before='2016-02').head())
1
获取2019-05-22日16:00:00时之前的数据
df=data.truncate(after='2019-05-22 16:00:00')
1
获取指定时间区间的数据
df=df['2016-02-2':'2016-02-10']
1
获取指定时间区间的数据
df=df['2016-02-2':'2016-02-10']
1
python 获取当前时间及前一天时间
import datetime
from pandas.tseries.offsets import Day
now_time =datetime.datetime.now()#获取当前时间
yes_time = (now_time -1*Day()).strftime('%Y-%m-%d')#格式化
print(yes_time)
1
2
3
4
5
pandas的日期时间间隔运算
import datetime
from datetime import timedelta
df_189[‘订单生成日期’]=pd.to_datetime(df_189[‘订单生成日期’]) #修改“订单生成时间”的数据类型
df_189[‘订单生成日期’]+timedelta(days=1) #后一天的日期
df_189[‘订单生成日期’]-timedelta(days=3) #前3天的日期
选取指定时间范围内/外的数据
##提取3日前日期和7日前日期
now_time =datetime.datetime.now()#获取当前时间
yes_time_7 = (now_time -7*Day()).strftime('%Y-%m-%d')#格式化
yes_time_3= (now_time-3*Day()).strftime("%Y-%m-%d")
print(yes_time_7)
print('='*50)
print(yes_time_3)
df_189['订单生成日期']=pd.to_datetime(df_189['订单生成日期']) #修改“订单生成时间”的数据类型
df_189_7= df_189[df_189['订单生成日期']==yes_time_7]
df_189_3= df_189[df_189['订单生成日期']==yes_time_3]
print(df_189_7.info())
#选取该错误数据对应的时间范围外的数据，多个条件时 '|'代表'或'，'&'代表'且'
或者
a= df_189[df_189['订单生成日期']=='2019-06-23'] #筛选2019-06-23的数据
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
利用pandas计算DataFrame两列日期的间隔小时数
import pandas as pd
#方法一：
#先利用to_datetime转换为时间格式，tm列的数据形式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'
df['tm_1'] = pd.to_datetime(df['tm_1'])
df['tm_2'] = pd.to_datetime(df['tm_2'])
#利用".dt.seconds"转换为秒，除以相对于的间隔数得到分钟、小时等
df['diff_time'] = (df['tm_1'] - df['tm_2']).dt.seconds/60
#利用round函数可进行四舍五入
df['diff_time'] = round(df['diff_time'])
#方法二，日期相减变为小时；变为天的话将h替换为D即可：
df['diff_time'] = (df['tm_1'] - df['tm_2']).values/np.timedelta64(1, 'h')
#Dataframe中的时间是不能直接进行相加减的,所以需要先用pandas的to_datetime()方法，转化成时间格式进行加减，然后再转换成df格式
#delta=df1['Time_end']-df1['Time_start'] #直接报错TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'
#日期相减变为小时；变为天的话将h替换为D即可：
sf_df['交易周期']=pd.DataFrame((pd.to_datetime(sf_df['交易完成时间'])-pd.to_datetime(sf_df['订单生成时间'])).values/np.timedelta64(1,'h'))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
numpy中-Datetimes and Timedeltas的使用
日期格式转换
在numpy中，使用np.datetime64('2017-08' , 'D')可以很方便的将字符串转换成日期类型。
import numpy as np
np.datetime64('2017-08-06') #精确到日
>>>
numpy.datetime64('2017-08-06')
np.datetime64('2018-08') #精确到月
>>>
numpy.datetime64('2018-08')
# 通过参数，强制将数据格式转为我们想要的粒度
np.datetime64('2017-08','D') #转化到日
>>>
numpy.datetime64('2017-08-01')
np.datetime64('2017-08','Y') #转化到年
>>>
numpy.datetime64('2017')
a = np.array(['2017-07-01','2017-07-15','2017-08-01'],dtype = np.datetime64) #列表日期
a
>>>
array(['2017-07-01', '2017-07-15', '2017-08-01'], dtype='datetime64[D]')
# 我们也可以使用arange函数初始化数组
b = np.arange('2017-08-01','2017-09-01',dtype = np.datetime64)
b
>>>
array(['2017-08-01', '2017-08-02', '2017-08-03', '2017-08-04',
'2017-08-05', '2017-08-06', '2017-08-07', '2017-08-08',
'2017-08-09', '2017-08-10', '2017-08-11', '2017-08-12',
'2017-08-13', '2017-08-14', '2017-08-15', '2017-08-16',
'2017-08-17', '2017-08-18', '2017-08-19', '2017-08-20',
'2017-08-21', '2017-08-22', '2017-08-23', '2017-08-24',
'2017-08-25', '2017-08-26', '2017-08-27', '2017-08-28',
'2017-08-29', '2017-08-30', '2017-08-31'], dtype='datetime64[D]')
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
日期的计算
在numpy中，我们可以进行简单的日期计算
# 两个日期相减，会得到相差的天数
np.datetime64('2017-08-03') - np.datetime64('2017-07-15')
>>>
numpy.timedelta64(19,'D')
# 这里日期可以直接减去对应的天数
np.datetime64('2017-08-03') - np.timedelta64(20,'D')
>>>
#这里日期的粒度必须保证一样，一个是D，一个是M，是不可以相减的
np.datetime64('2017-08-03') - np.timedelta64(1,'M')
>>>
TypeError: Cannot get a common metadata divisor for NumPy datetime metadata [D] and [M] because they have incompatible nonlinear base time units
np.datetime64('2017-08') - np.timedelta64(1,'M')
>>>
numpy.datetime64('2017-07')
(np.datetime64('2014-10-30 23:00:00') - np.datetime64('2014-10-21 00:00:00')) #按秒计时
(np.datetime64('2014-10-30 23:00:00') - np.datetime64('2014-10-21 00:00:00'))/np.timedelta64(1, 'h') #计算时间差，并转为小时
>>>
239.0
#计算终止时间-初试时间，转为小时格式，最后格式设置为整型。np.floor((x - start_hour) / np.timedelta64(1, 'h')).astype(np.uint16)
np.floor((np.datetime64('2014-10-30 23:00:00') -
np.datetime64('2014-10-21 00:00:00'))/np.timedelta64(1, 'h')).astype(np.uint16)
>>>

truncate和delete的主要区别是什么？

truncate和delete的主要区别：
1、delete是DML，执行delete操作时，每次从表中删除一行，并且同时将该行的的删除操作记录在redo和undo表空间中以便进行回滚（rollback）和重做操作，但要注意表空间要足够大，需要手动提交（commit）操作才能生效，可以通过rollback撤消操作。
2、delete可根据条件删除表中满足条件的数据，如果不指定where子句，那么删除表中所有记录。
3、delete语句不影响表所占用的extent，高水线(high watermark)保持原位置不变。
4、truncate是DDL，会隐式提交，所以，不能回滚，不会触发触发器。
5、truncate会删除表中所有记录，并且将重新设置高水线和所有的索引，缺省情况下将空间释放到minextents个extent，除非使用reuse storage，。不会记录日志，所以执行速度很快，但不能通过rollback撤消操作（如果一不小心把一个表truncate掉，也是可以恢复的，只是不能通过rollback来恢复）。
6、对于外键（foreignkey ）约束引用的表，不能使用 truncate table，而应使用不带 where 子句的 delete 语句。
7、truncatetable不能用于参与了索引视图的表。
扩展资料：
在速度上，一般来说truncate > delete。
如果想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate就好。
如果和事务有关，或者想触发trigger，还是用delete。
参考资料：truncate （计算机函数）-百度百科
delete （编程语言）-百度百科

truncate的中文解释是什么？

TRUNCATE和DELETE有以下几点区别
1、TRUNCATE在各种表上无论是大的还是小的都非常快。如果有ROLLBACK命令DELETE将被撤销，而TRUNCATE则不会被撤销。
2、TRUNCATE是一个DDL语言，向其他所有的DDL语言一样，他将被隐式提交，不能对TRUNCATE使用ROLLBACK命令。
3、TRUNCATE将重新设置高水平线和所有的索引。在对整个表和索引进行完全浏览时，经过TRUNCATE操作后的表比DELETE操作后的表要快得多。
4、TRUNCATE不能触发任何DELETE触发器。
5、不能授予任何人清空他人的表的权限。
6、当表被清空后表和表的索引讲重新设置成初始大小，而delete则不能。
7、不能清空父表。
扩展资料
数据库模式定义语言并非程序设计语言，DDL数据库模式定义语言是SQL语言（结构化查询语言）的组成部分。SQL语言包括四种主要程序设计语言类别的语句：数据定义语言(DDL)，数据操作语言(DML)，数据控制语言(DCL)和事务控制语言（TCL）。
DDL描述的模式，必须由计算机软件进行编译，转换为便于计算机存储、查询和操纵的格式，完成这个转换工作的程序称为模式编译器。
模式编译器处理模式定义主要产生两种类型的数据：数据字典以及数据类型和结构定义。
数据字典和数据库内部结构信息是创建该模式所对应的数据库的依据，根据这些信息创建每个数据库对应的逻辑结构；对数据库数据的访问、查询也根据模式信息决定数据存取的方式和类型，以及数据之间的关系和对数据的完整性约束。
数据字典是模式的内部信息表示，数据字典的存储方式对不同的DBMS各不相同。
数据类型和结构的定义，是指当应用程序与数据库连接操作时，应用程序需要了解产生和提取的数据类型和结构。是为各种宿主语言提供的用户工作区的数据类型和结构定义，使用户工作区和数据库的逻辑结构相一致，减少数据的转换过程，这种数据类型和结构的定义通常用一个头文件来实现。
数据库模式的定义通常有两种方式: 交互方式定义模式和通过数据描述语言DDL 描述文本定义模式。
参考资料：百度百科 truncate计算机函数

详解MySQL中DROP，TRUNCATE?和DELETE的区别

truncate和不带where子句的delete,
以及drop都会删除表内的数据
1.
truncate和
delete只删除数据不删除表的结构(定义)
drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index);
依赖于该表的
存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态.
2.delete语句是dml,这个操作会放到rollback
segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,
执行的时候将被触发.
truncate,drop是ddl,
操作立即生效,原数据不放到rollback
segment中,不能回滚.
操作不触发
trigger.
3.delete语句不影响表所占用的extent,
高水线(high
watermark)保持原位置不动
显然drop语句将表所占用的空间全部释放
truncate
语句缺省情况下见空间释放到
minextents个
extent,除非使用reuse
storage;
truncate
会将高水线复位(回到最开始).
4.速度,一般来说:
drop>
truncate
>
delete
5.安全性:小心使用drop
和truncate,尤其没有备份的时候.否则哭都来不及.
使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句.
回滚段要足够大.
想删除表,当然用drop
想保留表而将所有数据删除.
如果和事务无关,用truncate即可.
如果和事务有关,或者想触发trigger,还
是用delete.
如果是整理表内部的碎片,可以用truncate跟上reuse
stroage,再重新导入/插入数据/

oracle函数中不能用 truncate table语句吗？

当然可以使用，
truncate用于清空表数据有奇效，飞快，适用于数据量大，需要全部删除的数据，不用保留数据占用的数据空间，
delete删除时会保留数据临时空间，所以相对会慢一点。
当你确定数据部需要时用truncate更好，更快
可以使用的

详解MySQL中DROP，TRUNCATE 和DELETE的区别实现mysql从零开始

相同点：
1.truncate和不带where子句的delete、以及drop都会删除表内的数据。
2.drop、truncate都是DDL语句(数据定义语言),执行后会自动提交。
不同点：
1. truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)
drop 语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain)、触发器(trigger)、索引(index)；依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为 invalid 状态。
2. delete 语句是数据库操作语言(dml)，这个操作会放到 rollback segement 中，事务提交之后才生效；如果有相应的 trigger，执行的时候将被触发。
truncate、drop 是数据库定义语言(ddl)，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment 中，不能回滚，操作不触发 trigger。
3.delete 语句不影响表所占用的 extent，高水线(high watermark)保持原位置不动
drop 语句将表所占用的空间全部释放。
truncate 语句缺省情况下见空间释放到 minextents个 extent，除非使用reuse storage；truncate 会将高水线复位(回到最开始)。
4.速度，一般来说: drop> truncate > delete
5.安全性：小心使用 drop 和 truncate，尤其没有备份的时候.否则哭都来不及
使用上,想删除部分数据行用 delete，注意带上where子句. 回滚段要足够大.
想删除表,当然用 drop
想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可。如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete。
如果是整理表内部的碎片，可以用truncate跟上reuse stroage，再重新导入/插入数据。
6.delete是DML语句,不会自动提交。drop/truncate都是DDL语句,执行后会自动提交。
7、TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。
8、TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。
9、对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。
10、TRUNCATE TABLE 不能用于参与了索引视图的表。

oracle中delete，truncate 和 drop的区别

语法
delete from aa
truncate table aa
区别
1.delete from后面可以写条件，truncate不可以。
2.delete from记录是一条条删的，所删除的每行记录都会进日志，而truncate一次性删掉整个页，因此日至里面只记录页释放，简言之，delete from更新日志，truncate基本不，所用的事务日志空间较少。
3.delete from删空表后，会保留一个空的页，truncate在表中不会留有任何页。
4.当使用行锁执行 DELETE 语句时，将锁定表中各行以便删除。truncate始终锁定表和页，而不是锁定各行。
5.如果有identity产生的自增id列，delete from后仍然从上次的数开始增加，即种子不变，而truncate后，种子会恢复初始。
6.truncate不会触发delete的触发器，因为truncate操作不记录各个行删除。
总结
1.truncate和 delete只删除数据不删除表的结构(定义)
drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index); 依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态。
2.delete语句是dml,这个操作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发
truncate,drop是ddl, 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger。
3.delete语句不影响表所占用的extent, 高水线(high watermark)保持原位置不动
显然drop语句将表所占用的空间全部释放
truncate 语句缺省情况下见空间释放到 minextents个 extent,除非使用reuse storage; truncate会将高水线复位(回到最开始)。
4.速度,一般来说: drop> truncate > delete。
5.安全性:小心使用drop 和truncate,尤其没有备份的时候.否则哭都来不及。
6.使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句. 回滚段要足够大. 想删除表,当然用drop
想保留表而将所有数据删除. 如果和事务无关,用truncate即可. 如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete
如果是整理表内部的碎片,可以用truncate跟上reuse stroage,再重新导入/插入数据。
语法
delete from aa
truncate table aa
区别
1.delete from后面可以写条件，truncate不可以。
2.delete from记录是一条条删的，所删除的每行记录都会进日志，而truncate一次性删掉整个页，因此日至里面只记录页释放，简言之，delete from更新日志，truncate基本不，所用的事务日志空间较少。
3.delete from删空表后，会保留一个空的页，truncate在表中不会留有任何页。
4.当使用行锁执行 DELETE 语句时，将锁定表中各行以便删除。truncate始终锁定表和页，而不是锁定各行。
5.如果有identity产生的自增id列，delete from后仍然从上次的数开始增加，即种子不变，而truncate后，种子会恢复初始。
6.truncate不会触发delete的触发器，因为truncate操作不记录各个行删除。
总结
1.truncate和 delete只删除数据不删除表的结构(定义)????
?? drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index); 依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态。
?
2.delete语句是dml,这个操作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发
??? truncate,drop是ddl, 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger。
?
3.delete语句不影响表所占用的extent, 高水线(high watermark)保持原位置不动????
?? 显然drop语句将表所占用的空间全部释放????
?? truncate 语句缺省情况下见空间释放到 minextents个 extent,除非使用reuse storage;?? truncate会将高水线复位(回到最开始)。
?
4.速度,一般来说: drop> truncate > delete。
????
5.安全性:小心使用drop 和truncate,尤其没有备份的时候.否则哭都来不及。
6.使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句. 回滚段要足够大.???? 想删除表,当然用drop????
想保留表而将所有数据删除. 如果和事务无关,用truncate即可. 如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete
如果是整理表内部的碎片,可以用truncate跟上reuse stroage,再重新导入/插入数据。
语法
delete from aa
truncate table aa
区别
1.delete from后面可以写条件，truncate不可以。
2.delete from记录是一条条删的，所删除的每行记录都会进日志，而truncate一次性删掉整个页，因此日至里面只记录页释放，简言之，delete from更新日志，truncate基本不，所用的事务日志空间较少。
3.delete from删空表后，会保留一个空的页，truncate在表中不会留有任何页。
4.当使用行锁执行 DELETE 语句时，将锁定表中各行以便删除。truncate始终锁定表和页，而不是锁定各行。
5.如果有identity产生的自增id列，delete from后仍然从上次的数开始增加，即种子不变，而truncate后，种子会恢复初始。
6.truncate不会触发delete的触发器，因为truncate操作不记录各个行删除。
总结
1.truncate和 delete只删除数据不删除表的结构(定义)
drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index); 依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态。

2.delete语句是dml,这个操作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发
truncate,drop是ddl, 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger。

3.delete语句不影响表所占用的extent, 高水线(high watermark)保持原位置不动
显然drop语句将表所占用的空间全部释放
truncate 语句缺省情况下见空间释放到 minextents个 extent,除非使用reuse storage; truncate会将高水线复位(回到最开始)。
4.速度,一般来说: drop> truncate > delete。

5.安全性:小心使用drop 和truncate,尤其没有备份的时候.否则哭都来不及。
6.使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句. 回滚段要足够大. 想删除表,当然用drop
想保留表而将所有数据删除. 如果和事务无关,用truncate即可. 如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete
如果是整理表内部的碎片,可以用truncate跟上reuse stroage,再重新导入/插入数据。
注意:这里说的delete是指不带where子句的delete语句
相同点
truncate和不带where子句的delete,
以及drop都会删除表内的数据
不同点:
1.
truncate和
delete只删除数据不删除表的结构(定义)
drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index);
依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态.
2.delete语句是dml,这个操作会放到rollback
segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发.
truncate,drop是ddl,
操作立即生效,原数据不放到rollback
segment中,不能回滚.
操作不触发trigger.
3.delete语句不影响表所占用的extent,
高水线(high
watermark)保持原位置不动
显然drop语句将表所占用的空间全部释放
truncate
语句缺省情况下将空间释放到
minextents个
extent,除非使用reuse
storage;
truncate会将高水线复位(回到最开始).
4.速度,一般来说:
drop>;
truncate
>;
delete
5.安全性:小心使用drop
和truncate,尤其没有备份的时候.否则哭都来不及
使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句.
回滚段要足够大.
想删除表,当然用drop
想保留表而将所有数据删除.
如果和事务无关,用truncate即可.
如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete.
如果是整理表内部的碎片,可以用truncate跟上reuse
stroage,再重新导入/插入数据
通俗的讲：
在实际应用中，三者的区别是明确的。
当你不再需要该表时，
用
drop;
当你仍要保留该表，但要删除所有记录时，
用
truncate;
当你要删除部分记录时（always
with
a
WHERE
clause),
用
delete.
这个比较简单了，有很多地方不同，百度上一搜一堆。
大概说下
1、DELETE是逐行删除，所以在删除大量数据的时候速度慢，影响数据库效率；
TRUNCATE的话，是整表删掉（专业术语叫截短，截断），删除大量数据的时候有优势，不影响数据库运行效率。
2、DELETE触发行级触发器，T则不触发行级的触发器。
3、DELETE会做日志什么的bulabula之类的，这样可以在必要的时候回滚。T则没这么多规则，T了之后找不回来。
delete：dml语句，用于删除数据，可以回滚(反悔)，可以精确删除。该语句非常耗费资源，需要写undo回滚段，占用大量内存。delete语句是所有dml语句中最消耗资源的语句。
truncat：DDL语句，清除数据。该操作不可回滚，不可精确删除。一旦操作，那么不可找回。节省资源，但是该命令每次清除的基本单位为“段”，比如：table，partition，subpartition等，不能选择清除某些数据。
drop：DDL语句，删除对象操作，上面的delete和truncate都是针对数据的，drop是针对数据的载体的，当然他也可以删除其他的载体，面对基本对象为段。如果不加purge参数，可在回收站找回，否则不可找回。
举个例子：船上有10个人，delete可以定点让某一个人下船，truncate可以让某一层的人下船（分区），或者全部下船，drop就是连船带人一起消失。

使用TRUNCATE(x,y)函数将数字1.98752895保留到小数点后4位,这个编程题怎样写？

使用truncat讲数字要点9875289568小时后四位

truncate和drop有什么区别啊

truncate只会清除数据，drop不光清除数据还要删除表结构。
SQL truncate 、delete与drop区别相同点：1.truncate和不带where子句的delete、以及drop都会删除表内的数据。 2.drop、truncate都是DDL语句(数据定义语言),执行后会自动提交。 不同点：1. truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)drop 语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain)、触发器(trigger)、索引(index)；依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为 invalid 状态。 2. delete 语句是数据库操作语言(dml)，这个操作会放到 rollback segement 中，事务提交之后才生效；如果有相应的 trigger，执行的时候将被触发。truncate、drop 是数据库定义语言(ddl)，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment 中，不能回滚，操作不触发 trigger。 3.delete 语句不影响表所占用的 extent，高水线(high watermark)保持原位置不动drop 语句将表所占用的空间全部释放。truncate 语句缺省情况下见空间释放到 minextents个 extent，除非使用reuse storage；truncate 会将高水线复位(回到最开始)。 4.速度，一般来说: drop> truncate > delete 5.安全性：小心使用 drop 和 truncate，尤其没有备份的时候.否则哭都来不及使用上,想删除部分数据行用 delete，注意带上where子句. 回滚段要足够大.想删除表,当然用 drop想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可。如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete。如果是整理表内部的碎片，可以用truncate跟上reuse stroage，再重新导入/插入数据。