关于触发器

MS-SQL Server > 应用实例 [问题点数:100分,结帖人wmxcn2000]
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触发器的介绍

触发器是数据库应用中...下面我摘录了SQL Server官方教程中的一段关于触发器的文字,确实有用的一点文字描述。_________________________________________________________________可以定义一个无论何时用INSERT语句向

关于触发器的简单理解

首先,两张表,才能体现触发器的功能 功能,就是当其中一张表发生改变,可能是字段有改变,或者表结构改变,另一张表会发生对应的变化。例如:一张表的某一个字段发生改变,另外一张表的某个字段同时也发生变化 ...

关于触发器要弄清楚的问题(着重后触发器)

1.触发器的分类。  根据数据操作语言来分,触发器分为DML触发器和DDL触发器,其中,DDL触发器是子SQL 2005以来新引入的。两者的具体区别在于:DML触发器是为了响应DELETE,UPDATE,INSERT语句;DDL触发器是为了响应 ...

关于触发器的相关

触发器 标题 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客: 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验; 在创作中心设置你喜爱...

关于触发器的定义和使用的一些理解

按照第五版数据库系统概论的教材的...create trigger xxx on (table) --xxx是触发器的名字,table指要操作的表 for/before/after --三种模式,后面的操作进行之时,进行之前,进行之后 insert/update/deleted --插...

关于触发器

触发器的定义 触发器是一个特殊的存储过程,主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束,来维护数据的完整性和一致性,可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如,某表上的...

MySQL关于触发器

触发器(trigger)是MySQL提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法,它是与表事件相关的特殊的存储过程,它的执行不是由程序调用,也不是手工启动,而是由事件来触发,比如当对一个表进行操作(insert,...

MySQL 关于触发器的操作

-- 监视某种情况,并触发某种操作 ...-- 触发器只能创建在永久表上,不能对临时表创建触发器 create trigger 触发器名称 after/before insert/update/delete on 表名 for each row #这句话在mysql是...

oracle中关于触发器的问题

如何在oracle中定义一个触发器,在SC表插入学生选课信息前检查,如果student中没有相应的学号,现在其中加入该学生学号信息(学生表除学号外,其他属性允许为空) student(sno,sname,ssex,sage,sdept) sc(sno...

金蝶IS专业版关于触发器的一段代码

我们是通过触发器来完成这客户的要求的。现举一个例子说明。 某客户卖灯饰产品,在出库的时候有时候是散装数,有时候是整件数,而有时候是整件数加上散装数,由于业务量大,客户提出要求在录入单据的时候由...

关于mysql中触发器的使用

触发器 在当前的表上,设置一个对每行数据的一个监听器,监听相关事件,每当事件触发时,就会执行一段由sql完成的一段功能代码 触发事件: insert, delete, update new old : 针对的是触发的那张表 on 表名 ...

Oracle数据库关于触发器的禁用和启用

表名称:table_name 两个触发器名称 trigger1_table_name、trigger2_table_name 1.禁用table_name表所有的trigger(触发器)。 alter table table_name disable all triggers; 2.启用table_name表的所有trigger...

ORACLE -- 关于触发器

1.关于触发器 触发器尽量不要用;其原因如下 1.再有大量并发的条件下,触发器对并发性能影响很大。(Q:会出现触发器触发后、造成db结果与目标不一致的情况吗??) 2.若同一表存在多个触发器、会影响dml的执行...

谈谈关于触发器

谈谈关于触发器 触发器是什么 触发器是用来维护表数据的完整性。触发器是一个特殊的存储过程,主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束,来维护数据的完整性和一致性,可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经...

[MSSQL]关于触发器&存储过程调试

在写程序的时候通常我们经常会设置断点,然后进行块跟踪或者单步跟踪,或者直接输出log或者直接添加...1.撰写触发器: GO /****** Object: Trigger [dbo].[UpdateTask] Script Date: 2020/3/9 14:24:46 ******/ SET ...

SQL关于触发器及存储过程的创建

触发器:链接1,链接2 使用T-SQL语句来创建触发器 基本语句如下﹕ create trigger trigger_name on {table_name | view_name} {for | After | Instead of } [ insert, update,del...

关于mysql触发器语句问题

表a,有字段1 字段2 字段3,想实现功能使字段3的值永远等于字段1和字段2之和,随着字段1和字段2的改变自动改变,求触发器语句,谢谢。

SQL Server 关于触发器的理解和应用

触发器是一种特殊的存储过程,能够完成主键和外键不能保证的复杂的数据完整性和一致性。 主要用途: 对数据库间的完整性做强制约束。 对数据库中的表进行级联操作,可以自动触发操作类型。 跟踪变化,对违法的...

达梦数据库学习之触发器

通过触发器机制,用户可以定义、删除和修改触发器。DM 自动管理和运行这些触发器,从而体现系统的主动性,方便用户使用。        触发器是一种特殊的存储过程,它在创建后就存储在数据库中。...

触发器

触发器: 是用户定义在关系表上的一类由事件驱动的特殊过程.一旦定义,触发器将被保存在数据库服务中.任何用户对表的增删改操作均由服务器激活相应的触发器.在关系数据库管理系统核心层进行集中的完整控制,触发器类似...

SQL server 关于触发器的简单技巧

SQL server 关于触发器的简单技巧1.触发器的建立2.修改删除触发器 1.触发器的建立 一般是在表中建立触发器(也可以建立数据库的触发器), 下面我们考虑在表中建立触发器。 右击触发器,新建,会弹出一坨代码,可以...

关于触发器的理解

触发器是一种特殊的存储过程,不是用户直接调用,而是通过对表的一些操作触发的,比如对某个表的insert,update,delete,如果我们在该表中定义了相应的触发器,那么触发器就会执行。 在SQL SERVER中,触发器分为两种...

SQL sever 2008 R2关于触发器的操作

在学生表S上创建一个触发器,要求在向S中插入数据或修改数据时,学生的年龄不得小于18岁,若小于18岁则将年龄改为18岁。CREATE TRIGGER insert_or_update on S after insert ,update as BEGIN if (select Age ...

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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