视图

UML 视图 概述 事物(Things)、关系(Relationships) 是组成 UML 模型的基本模型元素,图由模型元素事物和关系构成,视图由各种图构成。 随着系统复杂性的增加,建模就成了必不可少的工作。理想情况下,系统由单一的图形来描述,该图形明确地定义了整个系统,并且易于人们相互交流和理解。然而,单一的图形不可能包含系统所需的所有信息,更不可能描述系统的整体结构功能。一般来说,系统通常是从多个不同... 阅读详情
一、视图和表

    1、什么是视图

        1)视图是一种数据库对象,是从一个或多个数据表或视图中导出来的虚表,视图所对应的数据并不真正存储在视图中,而是存储在所引用的表中,视图的结构和数据是对数据表进行查询的结果。

        2)根据创建视图时所给定的条件,视图可以是一个数据表的一部分,也可以是多个基表的联合,它存储了查询语句的定义,以便在引用视图时使用。

    2、视图和表的区别

        表中保存的是实际数据,而视图中保存的是从表中取出数据所使用的select语句,视图本身不存储数据。   

        视图是保存select结果的临时表,视图不会保存数据。

    3、视图的优点

        1)视图无需保存数据,因此可以节省存储设备的容量。

        2)可以将频繁使用的复杂查询保存为视图,避免重复书写。

        3)限制某个视图只能访问基表中的部分列或部分行,有一定的安全性。

        4)可以从多张基表中按一定的业务逻辑抽出用户需要的部分,形成虚拟表。

二、创建视图

                CREATE [OR REPLACE] [{FORCE|NOFORCE}] VIEW view_name

                AS

                SELECT查询语句

                [WITH READ ONLY CONSTRAINT]

    语法解析:

        1)OR REPLACE:如果视图已经存在,则替换旧视图。

        2)FORCE:即使基表不存在,也可以创建该视图,但是该视图不能正常使用,当基表创建成功后,视图才能正常使用。

        3)NOFORCE:如果基表不存在,无法创建视图,该项是默认选项。

        4)WITH READ ONLY:默认可以通过视图对基表执行增删改操作,但是有很多在基表上的限制(比如:基表中某列不能为空,但是该列没有出现在视图中,则不能通过视图执行insert操作),WITH READ ONLY说明视图是只读视图,不能通过该视图进行增删改操作。

    1、给用户授权

        

        sys用户给Scott用户授权,若没有授权则不能创建视图。

    2、创建简单视图

       

        1)  使用视图

        

        对视图可以像表一样查询。在from子句中使用视图的查询,通常有如下步骤:

        a、  首先执行定义视图的select语句

        b、  根据得到的结果,再执行使用视图的select语句

        即使用视图查询需要执行2条或2条以上的select语句。

        2) 视图的限制

         a、定义视图时不能使用orderby子句

            因为视图和表一样,数据行是没有顺序的。

         b、  对视图进行更新,如果定义视图的select语句能够满足某些条件,那么这个视图可以被更新,具有代表性的条件如下:

            1>    select语句中未使用distinct

            2>    from子句中只有一张表

            3>    未使用group by 子句

            4>    未使用having子句

        也就是通过汇总得到的视图无法进行更新

    3) 视图的DML更新

        

        查询结果:

        

        基表也发生了改变:

        

       撤销操作,恢复测试表emp

        

        4) 只读视图

        

        更新基表,只读视图也会发生改变。

三、删除视图

       Drop view view_name 命令删除视图

        

        a、删除视图的定义不影响基表的数据。

        b、只有视图所有者和具备drop view权限的用户可以删除视图。

        c、视图被删除后,基于被删除视图的其他视图或存储过程等都将无效。

        d、视图被删除后,该视图的定义会从词典中被删除,并且在该视图上授予的权限也会被删除。

四、更改视图

         对视图进行更改或重定义之前需要了解的问题:

        a、  视图只是一个虚表,其中没有数据,所以更改视图只是改变数据字典中对该视图的定义信息,视图的所有基础对象不会受到影响。

        b、  更改视图之后,依赖于该视图的所有视图和PL/SQL程序都将变为invalid失效状态。

        c、  如果以前的视图中具有withcheck option选项,但是重定义时没有使用该选项,则以前的该选项会自动删除。

    1)更改视图的定义

        执行create or replace view语句。这种方法代替了先删除后创建的方法,会保留视图上的权限,但是与该视图相关的存储过程和视图会失效。

        

    2)视图的重新编译

          Alter view 视图名 compile;

         当视图依赖的基表改变后,视图会失效,为了确保这种改变不影响视图和依赖于该视图的其他对象,应该使用alter语句重新编译该视图,从而在运行视图前发现重新编译的错误,视图被重新编译后,若错误,则依赖该对象的视图也会失效。若没有错误,视图会有效。

         当访问基表改变了的视图时,oracle会自动重新编译这些视图。即对视图进行查询时,会自动编译视图。

        

        只有修改表的结构后才会影响视图的有效性,而修改表的数据不会影响视图的有效性。但是,并非针对所有基础表的修改后,通过编译视图都可以通过。比如修改基础表的列名无法自动编译通过。

         改变基础表的结构,视图失效,重新编译,视图变有效:

        

         重新改回去基表结构,视图失效,查询一次视图,自动编译,视图变有效:

        

五、查看视图

       使用数据字典视图:

        dba_views——DBA视图描述数据库中的所有视图

        all_views——ALL视图描述用户“可访问的”视图

        user_views——USER视图描述“用户拥有的”视图 

        dba_tab_columns——DBA视图描述数据库中的所有视图的列(或表的列)

        all_tab_columns——ALL视图描述用户“可访问的”视图的列(或表的列)

        user_tab_columns——USER视图描述“用户拥有的”视图的列(或表的列) 

    1)查询当前所有视图的信息

    

    2)查看当前指定视图的列名信息

    

六、连接视图

        视图分为简单视图和复杂视图。

        简单视图只从单表里获取数据;复杂视图从多表里获取数据。

        简单视图不包含函数和数据组;复杂视图包含函数和数据组。

        简单视图可以实现DML操作;复杂视图不可以。

        1)创建连接视图

        指基于多个表所创建的视图,即定义视图的查询是一个连接查询。主要目的是为了简化连接查询。

        示例: 查询部门编号为10和30的部门及雇员信息

        

        

        2)连接视图上的DML操作

        

        在视图上进行的所有DML操作,最终都会在基表上完成。

        select 视图没有什么限制,但insert/delete/update有一些限制。

        3)键值保存表

        如果连接视图中的一个基表的键(主键、唯一键)在它的视图中仍然存在,并且基表的键任然是连接视图的键,即某列在基表中是主键|唯一键,在视图中仍然是主键|唯一键,则称这个基表为“键值保存表”。  

        一般地,由主外键关系的2个表组成的连接视图,外键表就是键值保存表,而主键表不是。

        4)连接视图的更新

        a、一般准则

        1>任何DML操作,只能对视图中的键值保存表进行更新, 即,“不能通过连接视图修改多个基表”。

        2>在DML操作中,只能使用连接视图定义过的列。

        3>自连接视图的所有列都是可更新(增删改)的。

        b、insert准则

        1>在insert语句中不能使用非键值保存表中的列(包括连接列)。

        2>执行insert操作的视图,至少应该包含键值保存表中所有设置了约束的列。

        3>如果在定义连接视图时使用了WITHCHECK OPTION 选项,则不能针对连接视图执行insert操作。

        c、update准则

         1>键值保存表中的列是可以更新的。

         2>如果在定义连接视图时使用了WITH CHECK OPTION 选项,则连接视图中的连接列(一般就是共有列)和基表中的其他共有列是不可更新的,连接列和共有列之外的其他列是可更新的。

        d、delete准则

        如果在定义连接视图时使用了WITH CHECK OPTION 选项,依然可以针对连接视图执行delete操作

        5)可更新连接视图

        如果创建连接视图的select查询不包含如下结构,并且遵守连接视图的更新准则,则这样的连接视图是可更新的:

        一)  集合运算符(union,intersect,minus)

        二)  DISTINCT关键字

        三)  GROUP BY,ORDER BY,CONNECT BY或START WITH子句

        四)  子查询

        五)  分组函数

        六)  需要更新的列不是由列表达式定义的

        七)  基表中所有NOT NULL列均属于该视图

        七、复杂视图

         复杂视图定义:是指包含函数、表达式、或分组数据的视图。主要目的是为了简化查询。主要用于执行查询操作,并不用于执行DML操作。

          注意:当视图的select查询中包含函数或表达式时,必须为其定义列别名。

          示例:查询目前每个岗位的平均工资、工资总和、最高工资和最低工资。

          

          








































        
        

        






















数据库视图详细笔记。视图的优点,视图中DML操作的执行规则,视图如何拒绝DML操作,什么是内建视图 文章目录视图1. 什么是视图2.视图的优越性3.视图的类型4. 简单视图VS复杂视图5. 创建简单视图6. 用子查询中的列别名创建视图7. 从视图中取回数据8. 创建复杂视图9. 在定义视图时指定列名10. 视图中DML操作的执行规则11. 拒绝DML操作12. 通过工具创建视图13. 删除视图14. 内建视图 视图 视图是数据库其他对象 1. 什么是视图 可以通过创建表的视图来表现数据的逻辑子集或数据的组合。视图是基于表或另一个视图的逻辑表,一个视图并不包含它自己的数据,它象一个窗口,通过该窗口可以查看或 阅读详情

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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")

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Root__Liu
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