标识列顺序排列问题

MINI PCIE接口设计要点: 3.3Vaux(5pins):3.3V电源。PERST#信号通过外接复位电路,可实现模块复位。模块可以通过硬件方式或软件方式关闭射频通信(不包括 GNSS)。LED_WWAN#:(O)漏极开漏,低有效。:(I)低激活系统禁止射频信号(飞行模式),因此需加上拉。UIM_PWR (1 pin):(O)UIM的电源输出。SMB_DATA:SMBus2.0数据信号线。UIM_VPP:(O)A类设备的可变电源电压。SMB_CLK:SMBus2.0时钟信号线。UIM_RESET:(O)UIM的复位信号。 阅读详情

一、我自己测试的一个触发器,及供参考 

 

 

二、更新标识列的方法可参考:SQL SERVER ID标识列重新排列

出处:http://blog.youkuaiyun.com/lenotang/archive/2008/10/24/3134773.aspx

 
大家经常使用SQL Server的ID自增长,也就是所谓的标识列来充当某张表的主键。这里有两个概念要澄清:
 

1. 标识列:可用 IDENTITY 属性建立,使应用程序开发人员得以对表中所插入的第一行指定标识数字(Identity Seed 属性),并确定要添加到种子上的增量(Identity Increment 属性)以决定后面的标识数字。在向具有标识符列的表中插入值时,通过递增种子值的方法自动生成下一个标识值。
 

2. 主键:可用primary key表示。唯一标识表中的所有行的一个列或一组列。主键不允许空值。不能存在具有相同的主键值的两个行,因此主键值总是唯一标识单个行。
 

       那么,当我们表中的数据很多,又有些删除的操作时,标识列就不连贯了,我们如何让表中已有记录的标识列从1开始重新排列,并将标识列的下一个值设为记录数加1呢?下面我们以一张student(id identity(1,1) primary key,name,age)表为例,给大家提供几种方法,以供参考:

 

(1) 清空表,标识种子置初值,这里要注意的是下面的语句会清空表中的所有原有数据。
truncate table student
 

(2) 先要取消标识列,完成下面的语句后再将标识列加上,这样标识列又可以按顺序递增了。这里你可以直接使用企业管理器操作。
declare   @i   int
select   @i   =   0
update   student set @i = @i+1,id = @i
 

(3) 利用临时表,步骤就是将表中除id以外的数据拷贝到临时表中,再清空原表,插入临时表的数据,最后删除临时表。
--将数据倒入临时表
select  name,age   into   #   from  student   order   by   id
--清空源表,它同时会重置标识列
truncate   table   student
--将数据导回源表
insert   into   student   select   *   from   #
--删除临时表 
drop   table   #
 

这里顺便提一下,有同志在插入测试数据的时候一条一条记录的插入,这样太浪费时间,我们可以写一条循环语句加快测试速度:
declare   @i   int  
  set   @i=1  
  while   @i<=100  
        begin  
            insert   into   student   values   ('tbag'+cast(@i as varchar)
,25+@i)  
            set   @i=@i+1  
        end

 

三、DBCC CheckIdent

出处:http://blog.youkuaiyun.com/Hopewell_Go/archive/2006/10/09/1327688.aspx


核对当前特定表的自动增量值,如果需要,可以纠正自动增量的值。
语法:
DBCC CHECKIDENT
    ( 'table_name'
        [ , { NORESEED
                | { RESEED [ , new_reseed_value ] }
            }
        ]
    )
参数:
‘tableName’是检查当前自动增量的表名。此表名必需是符合的标示符。此表必需包含自动增量字段。
Noreseed,当前特定自动增量的值不被纠正。
RESEED,当前特定自动增量的值被纠正。
New_reseed_value,重新设置自动增量字段的起初值.
注释
如有必要,DBCC CHECKIDENT 会更正列的当前标识值。然而,如果标识列是使用 NOT FOR REPLICATION 子句(在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 语句中)创建的,则不更正当前标识值。如果标识列上有主键或唯一键约束,无效标识信息可能会导致错误信息 2627。对当前标识值所做的具体更正取决于参数规范。
DBCC CHECKIDENT statement Identity correction(s) made
DBCC CHECKIDENT ('table_name', NORESEED) 不重置当前标识值。DBCC CHECKIDENT 返回一个报表,它指明当前标识值和应有的标识值。
DBCC CHECKIDENT ('table_name') or DBCC CHECKIDENT ('table_name', RESEED) 如果表的当前标识值小于列中存储的最大标识值,则使用标识列中的最大值对其进行重置。
DBCC CHECKIDENT ('table_name', RESEED, new_reseed_value) 当前值设置为 new_reseed_value。如果自创建表后没有将行插入该表,则在执行 DBCC CHECKIDENT 后插入的第一行将使用 new_reseed_value 作为标识。否则,下一个插入的行将使用 new_reseed_value + 1。如果 new_reseed_value 的值小于标识列中的最大值,以后引用该表时将产生 2627 号错误信息

注:
当前标识值可以大于表中的最大值。在此情况下,DBCC CHECKIDENT 并不自动重置当前标识值。若要在当前标识值大于列中的最大值时对当前标识值进行重置,请使用两种方法中的任意一种:
 
一、执行 DBCC CHECKIDENT ('table_name', NORESEED) 以确定列中的当前最大值,然后使用 DBCC CHECKIDENT ('table_name', RESEED, new_reseed_value) 语句将该值指定为 new_reseed_value。
 
 
二、将 new_reseed_value 置为很小值来执行 DBCC CHECKIDENT ('table_name', RESEED, new_reseed_value),然后运行 DBCC CHECKIDENT ('table_name', RESEED)。
例如:
有表city
ID name   type
1   1       a
2   2       b
3   3       c
4   1       a
5   2       b
6   3       c
7   1       a
8   2       b
9   3       c
10 1       a
11 2       b
12 3       c
此时当前identity最大值与ID最大值一样,都为12.
现在删除后面一部分数据,city变为
ID name   type
1   1       a
2   2       b
3   3       c
4   1       a
5   2       b
此时当前identity最大值与ID最大值I 一样,ID列最大值为5,identity还是为12.此时要调整过来,将identity值调整为5..具体操作如下:
运行DBCC CHECKIDENT ('city', RESEED, 1),再运行DBCC CHECKIDENT ('table_name', RESEED)将其重值。
 
结果集
不管是否指定任何选项(针对于包含标识列的表;下例使用 pubs 数据库的 jobs 表),DBCC CHECKIDENT 返回以下结果集(值可能会有变化):
 
Checking identity information: current identity value '14', current column value '14'.
DBCC execution completed. If DBCC printed error messages, contact your system administrator.
 
权限
DBCC CHECKIDENT 权限默认授予表所有者、sysadmin 固定服务器角色和 db_owner 固定数据库角色的成员且不可转让。
 
示例
A. 如有必要,重置当前标识值
下例在必要的情况下重置 jobs 表的当前标识值。
 
USE pubs
GO
DBCC CHECKIDENT (jobs)
GO
 
B. 报告当前标识值
下例报告 jobs 表中的当前标识值;如果该标识值不正确,并不对其进行更正。
 
USE pubs
GO
DBCC CHECKIDENT (jobs, NORESEED)
GO
 
C. 强制当前标识值为 30
下例强制 jobs 表中的当前标识值为 30。
 
USE pubs
GO
DBCC CHECKIDENT (jobs, RESEED, 30)
GO
 

ε-差分隐私之拉普拉斯噪声机制(定义 + 证明 + 代码) ε-差分隐私之拉普拉斯噪声机制 差分隐私的描述 1-范式的定义:使用matlab调用函数norm(x, 1) 更多范式见 范式 差分隐私的定义应该满足 拉普拉斯噪声的证明全过程如下: DP方向差分隐私证明是基本入门!!! -拉普拉斯噪声分布代码 Laplace分布的概率密度函数的形式是: 使用python - matplotlib来绘制概率分布图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def laplace_fun 阅读详情

相关推荐

DC-DC电源PCB布局实战:从EMI优化到热管理

本文深入探讨了DC-DC电源PCB布局的核心实战技巧。文章从分析电流环路入手,强调通过优化“黄金三角”布局以最小化环路面积,从而有效抑制EMI并提升效率。详细阐述了功率器件摆放、地线分割、敏感信号布线、电感下方铺铜策略以及热管理设计等关键步骤,为工程师提供了一套从理论到实践的完整布局指南。

z5a6b的博客 721

SQL Server ID 自增不连续、删除数据后再次插入ID不连续

背景:当我们使用SQL Server 进行数据库操作时,经常会把 Table 的 ID 设置成主键自增 PRIMARY KEY IDENTITY,但是这样做存在一个问题就是 当我们删除一行数据后,再次添加后会看到ID的顺序不连续,如下所示。 问题还原: 创建表 并添加数据 DROP TABLE IF EXISTS Person create table Person( PersonId int PRIMARY KEY IDENTITY , PersonName NVARCHAR(255) not

lizhengze1117的博客 1万+

SQLSTATE58030

在优化一条SQL的时候遇到了执行错误 gtlions =# select t1.telnumber,t2.ua,t2.url,t1.apply_name,t2.apply_name from tb1 t1 gtlions -# left outer join tb2 t2 on t1.sid = t2.ipsid gtlions-# where t1.sum_date=20141128 a

Gtlions Tracker 3660

使用sql语句创建修改SQL Server标识列(即自动增长列)

一、标识列的定义以及特点 SQL Server中的标识列又称标识符列,习惯上又叫自增列。 该种列具有以下三种特点: 1、列的数据类型为不带小数的数值类型 2、在进行插入(Insert)操作时,该列的值是由系统按一定规律生成,不允许空值 3、列值不重复,具有标识表中每一行的作用,每个表只能有一个...

choupa9011的博客 403

Autosar MCAL-S32K324 Fls配置-基于EB

Autosar MCAL Flash配置,基于S32K324,EB软件

赞的博客 1515

为什么我的OpenClaw安装后无法启动?Gateway服务故障排查全攻略

OpenClaw是一款功能强大的自动化工具,但其安装和运行依赖于多个服务组件,其中Gateway服务是核心组件之一。如果Gateway服务无法启动,整个OpenClaw系统将无法正常运行。本文将详细介绍OpenClaw安装后无法启动的常见原因及故障排查方法,帮助你快速定位并解决问题。

一键难忘的博客 4625

SQL Server 数据库调整表中列的顺序操作

SQL Server 数据库中表一旦创建,我们不建议擅自调整列的顺序,特别是对应的应用系统已经上线,因为部分开发人员,不一定在代码中指明了列名。表是否可以调整列的顺序,其实可以自主设置,我们建议在安装后设置为禁止。 那么,如果确实需要调整某一列的顺序,我们是怎么操作的呢? 下面,我们就要演示一下怎么取消这种限制。当然,通过取消限制的演示,相信大家也知道了怎么添加限制了。 需求及问题描...

weixin_30788731的博客 2285

javafx结合Scene Builder自定义fxml实现漂亮的登录界面、自定义最小化、关闭按钮

本节主要介绍了如何结合Scene Builder工具来制作一个好看又漂亮的登录界面,以及介绍了如何在程序中调用生成界面文件fxml文件,如何获取到fxml文件中的组件等,并演示登录、最小化和关闭等功能。

c1007857613的专栏 5221

检索后数据into到新表中,数据排列顺序错乱解决办法

select into 组合查询将数据存储到新表后,新表数据顺序混乱的解决办法

weixin_41657202的博客 1390

一、OpenSM 架构部署及原理详解

OpenSM 是 InfiniBand 网络的核心组件,通过自动化的拓扑发现、路由计算和状态维护,确保网络的高效运行。部署时需关注配置文件参数、路由算法选择和高可用性设计,调试时可借助日志和诊断工具快速定位问题。

jundao1997的专栏 1130

RV1126 ISP调参实战:3A算法参数调节的7个技巧

││ │ DEMOSAIC (去马赛克) │ ││ │ GAMMA (Gamma 校正) │ ││ │ DPC (坏点校正) │ ││。

小灰灰的博客 663

数据库中drop、truncate、delete三种删除的区别

一:用法和区别 drop:drop table 表名 删除内容和定义,并释放空间。执行drop语句,将使此表的结构一起删除。 truncate (清空表中的数据):truncate table 表名 删除内容、释放空间但不删除定义(也就是保留表的数据结构)。与drop不同的是,只是清空表数据而已。 truncate不能删除行数据,虽然只删除数据,但是比...

攻城狮Kevin 2万+

深入解析机器人软件开发中的核心:状态机管理(FSM)—— 理论、实践与优化

状态机(FSM)是机器人软件开发中管理复杂行为逻辑的核心工具,广泛应用于导航、任务执行、故障处理等场景。本文系统探讨状态机的基础理论(定义、要素)、主流设计模式(经典FSM、分层状态机HSM、行为树BT),以及工业级实现方法(代码架构、线程安全、调试技巧)。通过移动机器人导航和机械臂任务执行的案例,分析分层状态机的实际应用,并总结常见陷阱(如状态爆炸、阻塞操作)与优化策略(异步化、事件过滤)。

郑伟强dev的专栏 292

数据库drop/truncate/delete区分(转)

一:用法和区别drop:drop table 表名 删除内容和定义,并释放空间。执行drop语句,将使此表的结构一起删除。truncate (清空表中的数据):truncate table 表名删除内容、释放空间但不删除定义(也就是保留表的数据结构)。与drop不同的是,只是清空表数据而已。 truncate不能删除行数据,虽然只删除...

CoderLam的博客 386

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

最全软件开发面试问题总结(根据cyc大佬目录整理)【下】

问题整理自cyc大佬的专栏。 推荐付费阅读他的其他文章,很有收获。另外大佬的GitHub内容也非常有用。 部分答案整理自网络,点击蓝字可以查看原链接。蓝字都是可以点进去的。 上一篇整理了计算机网络的有关知识,本篇接着整理数据库以及设计模式的相关知识。由于这一块的知识比较零散,所以总结的相对简略。 一SQL 1 ★★☆ 手写 SQL 语句,特别是连接查询与分组查询。 参照本博客之前的文...

wulitaotao96的博客 1391

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MySQL数据库高级 & SQL优化

标识列(自增长列) 可以不用手动插入值,系统提供默认的序列值 标识列不是必须和主键搭配的,但要求是个key(主键、唯一索引、外键) 一个表至多有一个标识列 标识列的数据类型只能是数值型 主键和唯一索引的区别 保证唯一性 是否允许为空 一个表可以有多少个 是否可组合 主键 √ × 至多有一个 √ 唯一 √ √(但只允许一个为null) 可以有多个 √ 存储过程和函数 类似 Java 中的方法,一组预先编译好的SQL语句,批处理语句 提高代码的重用性 简化操作 减少了编译次数并且

bad_boy的博客 219

drop、truncate、delete三者删除的区别

区别: drop:drop table 表名       删除内容和定义,并释放空间。执行drop语句,将使此表的结构一起删除。 truncate: (清空表中的数据):truncate table 表名       删除内容、释放空间但不删除定义(也就是保留表的数据结构)。与drop不同的是,只是清空表数据而已。       truncate不能删除行数据,虽然只删除数据,但是比delete...

欢迎交流PHP和前端知识QQ:634487911 866

数据库删除语句 Drop、Truncate和Delete比较

Drop drop可用于删除数据库(drop database 数据库名称)、删除数据表(use 数据库名称drop table 数据表1名称,数据表2名)或删除数据表字段(use 数据库名称 alter table 数据表名称 drop column 字段名(列名称))。 值得注意的是:drop语句将删除表的结构、被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(ind...

我的书包哪里去了 1万+

SQL菜鸟学习笔记1

近期看完了SQL菜鸟学习教程,SQL 总结 | 菜鸟教程对其中遇到的一些疑惑和学习笔记打算做做整理,分几篇发出来,供大家交流和自己以后方便查看:D 问题一:如果select同时选取不同表里不同列,会是什么情况? 1、显示结果:从两个不同的表AB里选取A1B1列,得到的是A1每一个元素分别对应B1的所有元素的结果,也就是说会有A1*B1行。 2、选取多列呢?B表中再加上B2列,同样是A1每一个元素对应的B1B2的元素的结果;同理在A表中加上若干列; 3、如果加上distinct呢?A1B1列前..

weixin_51593103的博客 377

《剑指offer》二维数组的查找(Java)

题目描述 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。 AC代码 public class Solution { public boolean Find(int target, int [][] array) { if(arra...

NayelyA的博客 89

drop、truncate和delete的区别

参考: https://blog.youkuaiyun.com/johnson_mar/article/details/74352515 https://www.cnblogs.com/zhizhao/p/7825469.html 一:用法和区别 drop:drop table 表名 删除内容和定义,并释放空间。执行drop语句,将使此表的结构一起删除。 truncate (清空表中的数...

weixin_30487701的博客 128

数据库:drop、truncate、delete三者删除的区别

一:用法和区别 drop:drop table 表名 &nbsp; &nbsp; &nbsp; 删除内容和定义,并释放空间。执行drop语句,将使此表的结构一起删除。 truncate (清空表中的数据):truncate table 表名 &nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp; 删除内容、释放空间但不删除定义(也就是保留表的数...

peiwang245的博客 319

SQL学习笔记——表数据的添加(Insert)

插入记录插入记录使用 INSERT 语句

weixin_45375866的博客 2901

每日问答7

1 描述主键、外键、候选主键、超键是什么 超键(super key):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键 候选键(candidate key):不含有多余属性的超键称为候选键 主键(primary key):用户选作元组标识的一个候选键程序主键 外键(foreign key)如果关系模式R1中的某属性集不是R1的主键,而是另一个关系R2的主键,则该属性集是关系模式R1的外键。...

baidu_38379823的博客 387
上一篇: 在使用Mvc ”FormCollection “ +“ValidationSummary”和“ValidationMessage” 验证数据时的小问题
下一篇: Redhat 5企业版中中compress的安装
Pro_ah
博客等级 码龄17年 93粉丝 6原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值