数据库学习之 临时表

今天从书上看到了一章关于“临时表”的介绍,“临时表”也是我在此前学习中不曾涉及到的地方。

绝大多数关系型数据库都有临时表, 这在SQL-92中也是一个标准,临时表的特性在于分布式的运用, 也即任何一个用户连接到数据库, 即使使用的是同名临时表,这个用户的所有操作也对另一连接的用户不可见。临时表多用户并行不是问题

1。会话特有的临时表
CREATE GLOBAL TEMPORARY <TABLE_NAME> (<column specification> )
ON COMMIT PRESERVE ROWS;

2。事务特有的临时表
CREATE GLOBAL TEMPORARY <TABLE_NAME> (<column specification> )
ON COMMIT DELETE ROWS;
CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE MyTempTable

--ON COMMIT DELETE ROWS 说明临时表是事务指定,每次提交后ORACLE将截断表(删除全部行)
--ON COMMIT PRESERVE ROWS 说明临时表是会话指定,当中断会话时ORACLE将截断表。

ON commit delete rows子句定义的临时表它的特性在于临时表的所有数据将在一次事物提交后被全部删除;

ON commit preserve rows子句定义的临时表它的特性在于临时表的所有数据在一次失事物交后将依旧保留。

但是无论使用哪种on commit子句定义的临时表, 它在一次数据库连接结束后都将被删除所有数据。

每一种数据库对于临时表的定义都存在着兼容性的问题, 在SQL-92编码规则中, 临时表创建后即使连接结束页不会被删除, 符合这个标准的数据库具有代表性的就是ORACLE。(~~~~有待自己的实验验证)....

令人困惑的是刚才在网上查找了相关的帖子又有说: 使用临时表的并发度下降? 困惑.....
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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