Oracle 语法 之相关命令

SQL语言精要

DDL(Data Definition Language)  数据定义语音

Create table:创建表

Create index:创建索引

Drop table:删除表

Drop index:删除索引

Truncat:删除表中所有的行

Alter table:更改表结构,增加,修改,删除列

Alert table add constraint:在已有表上增加约束

DML(Data Manipulation Language) 数据操作语言

Insert:

Update:

Delete:

Select:

DCL(Data Control language) 数据控制语言

Grant:将权限或角色授予用户或其他角色

Revoke:从用户或角色收回权限

Lock:对数据库部分用户进行锁定

TCL(Transaction Contron Language)事务控制语言

Commit:提交事务

Rollback:事务处理回滚

Savepoint:设置保存点

创建表格语法:
     create table 表名(
        字段名1 字段类型(长度) 是否为空,
        字段名2 字段类型       是否为空
);

主键和外键一起建立:
     create table T_SCORE (
       EXAM_SCORE           number(5,2),
       EXAM_DATE            date,
        AUTOID               number(10)                      not null,
       STU_ID               char(5),
       SUB_ID               char(3),
       constraint 主键名 primary key (字段名),
       constraint 外键名 foreign key (字段名)
        references 关联表 (字段名)
)

检查索引

alter table student add constraint ck_sex check(sex = '男' or sex = '女');

增加列

alter table student add tel varchar2(11);

修改表字段类型

alter table student modify tel number(11,0);

删除列

alter table student drop column tel

修改字段名

alter table student rename column sex to gender;

修改表名

rename student to studentinfo;

设置唯一

alter table student add constraint uk_cardid unique(cardid);

增加主键

 alter table 表名 add constraint 主键名 primary key (字段名1);

设置外键:子表和从表的关联字段名称、长度、类型都一致

alter table 表名  add constraint 外键名 foreign key (字段名1)  references 关联表 (字段名2);

alter table student add constraint fk_depid foreign key (depid) references department(depid) on delete cascade;

student :子表

department:从表

on delete cascade:级联删除

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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