救急!!!sql2005 表(非基表)与视图创建关系?

Silentgravity 2010-06-29 10:38:05
如何把一个表的某个字段与视图关联起来?比如有个reside表 字段为 Reside_id ,Reside_name,sex。现有视图为
userlist 字段为 user_id,user_name,department,(注reside_id所在表已有主键)现在就是想通过把reside_id与user_id关联起来 确保reside_id是user_id中的一员?
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Silentgravity 2010-06-29
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[Quote=引用 2 楼 hdhai9451 的回复:]
select userid from userlist
union select Reside_id from reside
[/Quote] sorry 可能是我的描述出现了点问题 我要说的是在向reside表中的resider_id输入信息时 此时是引用userlist表中的userid 去验证所输入的resider_id是否存在 现在问题就是不知道怎样把resider_id与视图userlist的userid关联起来
Silentgravity 2010-06-29
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[Quote=引用 1 楼 xys_777 的回复:]
这个是约束问题,参考http://blog.csdn.net/xys_777/archive/2010/06/27/5697095.aspx
[/Quote] 不怎么清楚啊 刚刚用语句去建了一下
alter table reside add constraint FK_resder FOREIGN KEY(resider_id)
references userlist(userid) (suerlist为视图)
sql里面显示 外键 'FK_resder' 引用的对象 'userlist' 不是用户表。
好像用户表不能通过外键去引用 其他3个表通过union组合起来的视图啊
Silentgravity 2010-06-29
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[Quote=引用 7 楼 claro 的回复:]
是要修改视图还是要做什么?
[/Quote]还不是修改视图 就是想引用视图上的userid列 来验证输入的resider_id是否存在
claro 2010-06-29
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是要修改视图还是要做什么?
Sharon_liu 2010-06-29
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加个约束行了
zbm789456 2010-06-29
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如何把一个表的某个字段与视图关联起来?比如有个reside表 字段为 Reside_id ,Reside_name,sex。现有视图为
userlist 字段为 user_id,user_name,department,(注reside_id所在表已有主键)现在就是想通过把reside_id与user_id关联起来 确保reside_id是user_id中的一员?
zbm789456 2010-06-29
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不懂的问题太多了啊
老黎 2010-06-29
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建外键约束
Andy__Huang 2010-06-29
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select userid from userlist
union select Reside_id from reside
永生天地 2010-06-29
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内容概要:本文系统阐述了基于矩约束的最大熵方法在扩展不确定度评估中的理论基础与实现方法,并配套提供了Matlab代码实现。该方法通过引入已知的矩约束(如均值、方差等),在缺乏先验分布信息的前提下,依据最大熵原理推导出最符合客观规律且信息量最大的概率分布,从而对测量结果的不确定度进行更为合理和稳健的量化评估。文中详细论述了算法的数学推导过程、数值求解策略以及在实际工程问题中的应用步骤,尤其强调了其在处理非正态分布、小样本数据等传统方法难以应对的复杂场景时所展现出的优越性。; 适合人群:具备概率统计、信息论及数值计算基础知识,从事测量科学、实验数据分析、可靠性工程、系统建模与仿真等领域研究的科研人员、工程师,以及熟悉Matlab编程并希望深入理解不确定度量化前沿方法的技术开发者; 使用场景及目标:①应用于高精度仪器校准、物理实验数据处理等需要精确评定扩展不确定度的场景;②解决输入变量分布未知或非正态时的不确定性传播与合成问题;③目标是克服传统GUM方法的局限性,提升在信息不充分条件下的评估客观性与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码,深入理解拉格朗日乘子法求解最大熵分布的具体实现过程,重点关注矩约束的构建、熵最大化方程的求解以及最终置信区间的获取,同时可通过对比不同约束条件下评估结果的变化,来深刻把握该方法的适用条件与优势所在。
内容概要:本文提出了一种电动汽车聚合可行域的内近似模型,旨在精确刻画大规模电动汽车(EV)集群在充放电过程中的灵活性边界,并将其应用于含风、光、负荷等多重不确定性的微电网两阶段鲁棒调度中。通过引入鲁棒优化理论,结合大M法与列与约束生成(C&CG)算法,构建了能够有效处理不确定性并保证系统安全运行的优化模型。该方法不仅提升了对EV集群可调度能力的建模精度,还在保证计算效率的同时增强了微电网对可再生能源的消纳能力与运行经济性。; 适合人群:具备电力系统优化、鲁棒调度及混合整数规划基础知识,从事新能源并网、电动汽车参与电网互动、微电网能量管理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车集群作为分布式灵活资源参与电网调度的建模方法;②解决高比例可再生能源接入下的微电网两阶段鲁棒调度问题;③掌握大M法与C&CG算法在复杂鲁棒优化模型中的实现路径与求解技巧; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心支撑,建议读者结合文中详细的模型推导与算法流程,动手运行并调试配套程序,深入理解内近似建模思想与鲁棒优化求解机制,同时可进一步拓展至外近似模型或不同聚合策略的对比分析,以全面掌握EV集群灵活性建模的技术体系。

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