关于oracle中计算列的问题!请教!!

leiqiu2003 2006-11-13 07:57:55
请问,假设我有customer表,现表中有credit和journery字段,我想设置credit字段为计算列,根据journery字段可以自行算出,sql语句怎么写?
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leiqiu2003 2006-11-14
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帮忙给下触发器的SQL语句好嘛?我自己编了个老说我触发器不能用。还有SELECT journery,0.5*journery as credit FROM customer我也试过了,它说有无效字符。
wangzk0206 2006-11-14
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create trigger t_test before insert on customer for each row
begin
:new.credit:=:new.journery*0.5;
end;
wangzk0206 2006-11-14
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好好检查一下你的表结构看是否有journery这个字段/???
触发器不能用?????----写的有问题吧??
发出你的触发器来

SQL> select year,year*0.5 as creadit from test;

YEAR CREADIT
---------- ----------
2005 1002.5
2006 1003
2005 1002.5
2006 1003
2006 1003
2008 1004
wangzk0206 2006-11-13
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那样的话 只能通过触发器来实现了 当插入JOURNERY自动的把CREDIT插入值
Hero__008 2006-11-13
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ORACLE中当然也可以,只不过要调换下位置哈:
SELECT journery,0.5*journery as credit FROM customer就OK了阿!!!
leiqiu2003 2006-11-13
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不是update时用,就创建的时候将其设置为计算列,当我输入journery时,在credit字段中自动有值的那种,在SQL中可以直接用credit as 0.5*journery即可成为计算列,但是oracle中好像不行。
wangzk0206 2006-11-13
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你是说要UPDATE吗 还是在插入的时候 自动的插入呀?

若是只是为了UPDATE:update test set credit=journery*100; --->这是把journery的列乘以100赋给他

要是自动插入的话:建立一个触发器来实现就可以了(插入行触发)
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/28492da20c79 依据所提供的文件资料,本资源将系统地探讨FPGA(即现场可编程门阵)的核心概念、其在视频图像技术领域的入门及进阶知识要点,以及图像处理算法的实现方法。此外,还将对VIPBoardBig这一特定FPGA开发板的详细资料和使用途径进行深入剖析。 FPGA的入门与进阶学习主要涉及以下核心内容: 1. FPGA的基础概念:FPGA是一种能够通过编程进行配置的集成电路,主要目的是达成硬件逻辑的可重构特性。该类芯片由大量的可配置逻辑模块(CLB)、输入输出模块(IOB)以及可编程互连资源共同构成。 2. FPGA开发板与相关套件:FPGA开发板是一种用于FPGA芯片学习和测试的硬件平台,通常配备有基础的外设设备,例如LED指示灯、按键开关、LCD显示屏、串口通信接口等。套件则通常包含硬件板卡、技术文档、相关资源,以及可能的软件工具和示例代码集。VIPBoardBig即为本教程选用的FPGA开发板,拥有特定的硬件配置和功能特性。 3. FPGA的开发流程:FPGA开发一般涉及硬件描述语言(HDL)的设计与仿真阶段,常用语言为Verilog或VHDL。随后,借助综合工具将设计蓝图转化为FPGA内部的逻辑网络,最终通过编程设备将配置文件传输至FPGA芯片,从而实现设计的预期功能。 4. 外设开发与设计工作:涵盖LED显示控制、键盘驱动、LCD显示驱动、UART串口设计等基础外设的开发任务。这部分知识将引导学习者掌握如何在FPGA平台上管理和运用这些基础外设。 5. VGA驱动显示与字符显示测试:VGA(Video Graphics Array)是一种视频传输接口标准,能够支持640x480...
内容概要:本文系统阐述了企业在搭建官方知识库后如何通过“7步锚定法”实现GEO(生成式引擎优化)的落地,重点在于从知识库走向内容矩阵的战略升级。文章指出知识库仅为起点,真正的核心是让大模型“信任并推荐”企业内容。为此提出“一个主战场+多个品牌布局”的策略,强调需根据行业特性选择高商业流量的大模型(如豆包、文心一言、通义千问等),而非工具性模型(如ChatGPT、Claude)。通过业务场景画像、大模型流量测绘、采信逻辑拆解、内容架构设计、语义关键词埋点、信源建设与效果迭代七步法,构建高质量、高可信度的内容体系,并警惕“全模型覆盖、内容堆砌、一套内容通用、忽视第三方平台”四大误区。最终指出GEO本质是一场认知战,比拼的是对大模型逻辑与客户需求的理解深度及长期主义投入。; 适合人群:已完成官方知识库搭建、希望提升AI引用率与获客效率的企业市场负责人、品牌运营、数字营销从业者及SEO/GEO优化相关人员。; 使用场景及目标:①指导企业科学选择主攻大模型并制定差异化内容策略;②构建符合大模型采信逻辑的高质量内容矩阵;③避免常见GEO落地误区,提升AI搜索下的品牌曝光与转化效果;④建立可持续优化的数据反馈闭环。; 阅读建议:建议结合自身行业特征与客户决策路径,逐步实践“7步法”,优先聚焦单一主战场打透,注重内容质量与第三方权威信源建设,坚持3-6个月持续投入以观察真实效果。

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