存储过程 根据a,b表添加更新c表.~~~~~~~~~~~~~~~~~~

caoqinghua 2004-11-22 11:38:45
如题

数据库表如下
a 表
序号 所属单位 所属供应商
1 xxxx yyyy
2 cccc zzzz
3 bbbb hhhh

b 表
序号 货物 规格 计量单位 批号 货物失效日期 数量
1 a x z 20010101 2001-11-01 10
1 b x z 20010101 2001-11-01 20

2 c y q 20030506 2003-05-06 10
2 d w 5 20030506 2003-05-06 200

c 表
流水号 所属单位 所属供应商 货物 规格 计量单位 批号 货物失效日期 数量
1 xxxx yyyy a x z 20010101 2001-11-01 100

a 表中的序号和b 表中的序号是1对多的关系

我根据传递的"序号"参数 把 a,b表中的数据更新或者添加到 c 表中
1)如果c表中存在 相同的单位,相同的供应商,相同货物,相同批号 的数据,则 更新c表中的数量
2)如果 c表中没有 相同的单位,相同的供应商,相同货物,相同批号 的数据, 则,根据a,b表添加
到c表

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八爪鱼-杭州 2004-11-23
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select 流水号, 货物, 规格, 计量单位, 批号,货物失效日期,数量,
所属单位=(select 所属单位 from a where a.序号 = b.序号) ,
所属供应商=(select 所属供应商 from a where a.序号 = b.序号)
into #t
from b


insert into c(流水号, 货物, 规格, 计量单位, 批号,货物失效日期,数量,所属单位,所属供应商)
select 流水号, 货物, 规格, 计量单位, 批号,货物失效日期,数量,所属单位,所属供应商
from #t as t1,c as t2
where t1.流水号!=t2.流水号 or t1.货物!=t2.货物 or....

update c
set 数量=数量+select isnull( (select sum(数量) from #t where
where t1.流水号=t2.流水号 and t1.货物=t2.货物... ))
Angelnet 2004-11-23
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qizhanfeng 2004-11-23
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邹建的对
caoqinghua 2004-11-23
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谢谢各位,zjsen(星愿) zjcxc(邹建) davorsuker39(大狐狸)
一会儿揭贴
zjcxc 元老 2004-11-23
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应该先更新,再插入的,否则插入的数据也会被更新一次,降低了效率
davorsuker39 2004-11-23
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select 流水号, 所属单位=(select 所属单位 from a where a.序号 = b.序号) ,
所属供应商=(select 所属供应商 from a where a.序号 = b.序号),货物, 规格, 计量单位, 批号,货物失效日期,数量
into #table
from b ---------使用中间表过渡
insert into c(流水号, 所属单位,所属供应商,货物, 规格, 计量单位, 批号,货物失效日期,数量)
select 流水号, 所属单位,所属供应商,货物, 规格, 计量单位, 批号,货物失效日期,数量
from #table as t1,c as t2
where t1.所属供应商<>t2.所属供应商 and t1.货物<>t2.货物 and t1.计量单位<>t2.计量单位 and t1.批号<>t2.批号
update c
set 数量=数量+(select isnull(sum(数量),0) from #table a where t1.所属供应商=t2.所属供应商 and t1.货物=t2.货物 and t1.计量单位=t2.计量单位 and t1.批号=t2.批号)
zjcxc 元老 2004-11-23
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--处理的存储过程
create proc p_process
@序号 int
as
set xact_abort on
begin tran
--先更新已经存在的
update c set 数量=b.数量
from a,b,c
where a.序号=@序号 and b.序号=@序号 and a.序号=b.序号
and a.所属单位=c.所属单位 and a.所属供应商=c.所属供应商
and b.货物=c.货物 and b.批号=c.批号

--插入不存在的
insert c(所属单位,所属供应商,货物,规格,计量单位,批号,货物失效日期,数量)
select a.所属单位,a.所属供应商,b.货物,b.规格,b.计量单位,b.批号,b.货物失效日期,b.数量
from a,b,c
where a.序号=@序号 and b.序号=@序号 and a.序号=b.序号
and not exists(
select * from c
where a.所属单位=c.所属单位 and a.所属供应商=c.所属供应商
and b.货物=c.货物 and b.批号=c.批号)
内容概要:本文提出一种基于梦境优化算法(DOA)结合卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)与SHAP值分析的时间序列预测框架。该框架通过CNN提取时间序列局部特征,BiLSTM捕获长短期依赖关系,实现对复杂多尺度动态特征的精准建模;利用DOA对网络超参数进行自动化寻优,提升模型精度与稳定性,降低人工调参成本;引入SHAP值分析方法对预测结果进行可解释性解析,量化各时间步输入特征对预测输出的贡献度,增强模型在高风险领域的可信度与实用性。整体系统在MATLAB R2025b环境中实现,涵盖数据预处理、滑动窗口构造、模型训练、优化与可视化解释全流程,并提供了模块化接口设计与部分示例代码,支持在电力、金融、环境等多领域推广应用。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉MATLAB编程环境,从事时间序列预测、智能优化或模型可解释性研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决复杂非线性时间序列(如电力负荷、金融价格、气象数据)的高精度预测问题;②实现深度神经网络超参数的自动化优化,减少人工干预;③提升“黑箱”模型的透明度,通过SHAP分析理解关键特征影响机制,支撑科学决策。; 阅读建议:此资源结合了模型构建、智能优化与可解释AI技术,建议读者结合所提供的代码示例,在MATLAB环境中动手复现数据预处理、DOA优化循环与SHAP分析流程,重点关注各模块间的接口设计与数据流转逻辑,深入理解CNN-BiLSTM结构设计与SHAP近似计算的工程实现权衡。

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