SQL Server和MySQL触发器

MySQL与SQL SERVER 2005触发器的写法对比 触发器是数据库中一个重要的概念,它可以在数据库表中的数据发生变化时自动执行一些操作。MySQL和SQL Server 2005是两种常用的关系型数据库管理系统,它们在触发器的写法上有一些差异。本文将对比MySQL和SQL Server 2005的触发器写法,并提供相应的源代码示例。触发器是数据库中强大的功能之一,在MySQL和SQL Server 2005中的写法有一些差异。本文通过示例代码对比了两者的触发器写法,希望能够帮助读者更好地理解和应用这两种数据库管理系统中的触发器功能。是触发器所绑定的表名, 阅读详情

SQL Server

DROP TRIGGER wy_dy_insert_trigger;
DROP TRIGGER wy_dy_delete_trigger;
DROP TRIGGER wy_dy_update_trigger;

CREATE TRIGGER wy_dy_insert_trigger ON WY_DY AFTER INSERT AS
BEGIN
	BEGIN TRY	
		DECLARE @Id bigint
		DECLARE cursor_dy CURSOR forward_only static read_only FOR SELECT it.DYID FROM INSERTED it
			
		OPEN cursor_dy
		FETCH NEXT FROM cursor_dy INTO @Id
		WHILE @@fetch_status=0
			BEGIN
				INSERT INTO wy_dy_operation_log(id, type, business, description, create_time) VALUES(NEWID(), 'add','b1', @Id, GETDATE());
				fetch next from cursor_dy into @Id
			END
		CLOSE cursor_dy
		DEALLOCATE cursor_dy
	END TRY

	BEGIN CATCH
		PRINT ERROR_MESSAGE();
	END CATCH
END;

CREATE TRIGGER wy_dy_delete_trigger ON WY_DY AFTER DELETE AS
BEGIN
	BEGIN TRY	
		DECLARE @Id bigint
		DECLARE cursor_dy CURSOR forward_only static read_only FOR SELECT dt.DYID FROM DELETED dt
			
		OPEN cursor_dy
		FETCH NEXT FROM cursor_dy INTO @Id
		WHILE @@fetch_status=0
			BEGIN
				INSERT INTO wy_dy_operation_log(id, type,business, description, create_time) VALUES(NEWID(), 'delete','b1', @Id, GETDATE())
				fetch next from cursor_dy into @Id
			END
		CLOSE cursor_dy
		DEALLOCATE cursor_dy
	END TRY

	BEGIN CATCH
		PRINT ERROR_MESSAGE();
	END CATCH
END;

CREATE TRIGGER wy_dy_update_trigger ON WY_DY AFTER UPDATE AS
BEGIN
	BEGIN TRY	
		DECLARE @Id bigint
		DECLARE @old_bianhao varchar(200)
		DECLARE @old_louceng varchar(200)
		DECLARE @old_fanghao varchar(200)
		DECLARE @new_bianhao varchar(200)
		DECLARE @new_louceng varchar(200)
		DECLARE @new_fanghao varchar(200)
		DECLARE @Cols varchar(500)
		
		DECLARE cursor_dy CURSOR forward_only static read_only FOR 
			SELECT it.DYID, it.编号,it.楼层,it.房号,dt.编号,dt.楼层,dt.房号 FROM INSERTED it,DELETED dt WHERE it.DYID=dt.DYID
			
		OPEN cursor_dy
		FETCH NEXT FROM cursor_dy INTO @Id, @new_bianhao, @new_louceng, @new_fanghao, @old_bianhao, @old_louceng, @old_fanghao
		WHILE @@fetch_status=0
			BEGIN
				SET @Cols = '';
				IF @old_bianhao <> @new_bianhao
				BEGIN
						SET @Cols=@Cols+'编号'+','
				END
				IF @old_louceng <> @new_louceng
				BEGIN
						SET @Cols=@Cols+'楼层'+','
				END
				IF @old_fanghao <> @new_fanghao
				BEGIN
						SET @Cols=@Cols+'房号'+','
				END
				IF datalength(@Cols)>0
				BEGIN
						SET @Cols =  CAST(@Id AS VARCHAR(100))+'|'+ @Cols
						INSERT INTO wy_dy_operation_log(id, type, business,description, create_time) VALUES(NEWID(), 'update','b1', @Cols, GETDATE());
				END
		
				fetch next from cursor_dy into @Id,@new_bianhao, @new_louceng, @new_fanghao, @old_bianhao, @old_louceng, @old_fanghao
			END
		CLOSE cursor_dy
		DEALLOCATE cursor_dy
	END TRY

	BEGIN CATCH
		PRINT ERROR_MESSAGE();
	END CATCH
END;

MYSQL

DROP TRIGGER wy_dy_insert_trigger;
CREATE TRIGGER wy_dy_insert_trigger AFTER INSERT ON hr_staff_entry FOR EACH ROW 
	INSERT INTO wy_dy_operation_log(id, type, description, create_time) VALUES(replace(uuid(),'-',''), 'add', new.fd_id, NOW());

DROP TRIGGER wy_dy_delete_trigger;
CREATE TRIGGER wy_dy_delete_trigger AFTER DELETE ON hr_staff_entry FOR EACH ROW 
	INSERT INTO wy_dy_operation_log(id, type, description, create_time) VALUES(replace(uuid(),'-',''), 'delete', old.fd_id, NOW());

DROP TRIGGER wy_dy_update_trigger;
CREATE TRIGGER wy_dy_update_trigger AFTER UPDATE ON hr_staff_entry FOR EACH ROW 
BEGIN
	SET @Cols = 'Updated Columns: ';
	IF old.fd_name <> new.fd_name THEN
	 SET @Cols = CONCAT(@Cols, 'fd_name, ');
	END IF;
	IF old.fd_name_used_before <> new.fd_name_used_before THEN
	 SET @Cols = CONCAT(@Cols, 'fd_name_used_before, ');
	END IF;
	IF old.fd_sex <> new.fd_sex THEN
	 SET @Cols = CONCAT(@Cols, 'fd_sex, ');
	END IF;
	INSERT INTO wy_dy_operation_log(id, type, description, create_time) VALUES(replace(uuid(),'-',''), 'update', CONCAT(new.fd_id,'||',@Cols), NOW());
END;

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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. 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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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Wo_Ai_Java
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