双表数据相同性比较

从ITpub看到的,方法不错,但是group by 注定了它的缺点


首先假设有这样两个表a和b,它的结构完全一样各有3个字段a1 a2 a3和b1 b2 b3,
现在要比较它们之间表数据的不同,
我们有
select a1,a2,a3,count(src1),count(src2) from (
select a1,a2,a3,1 src1, null src2
from a
union all
select b1 as a1,b2 as a2,b3 as a3,null src1,2 src2
from b )
group by a1,a2,a3
having count(src1)<>count(src2)
现在我来解释它的原理,
它首先将两表的数据全扫描,这样所有数据就是一个完整的集合,包括了表a和b的并集,
当group by的时候自动就唯一了。
然后,我们看count部分,这部分是十分经典的
首先虚拟了一个src1这个列,对于第一个表的数据都是1,第二表都是null
由于count字段不记录null的数值,那么就构造了只记录表a数据的一个count
如果a表中有两个重复的行,那么对于a中的这两个重复行,1就出现两次,那么count就记录2,也就是说src1可以记录表a出现该条记录的行数
同理src2记录表b出现的行数,最后通过行数一比较就能取出两个表不一致的地方。
它的优点:1.即使表中有重复行没有关系2.对于大数据量,具有更大的可扩展性,只需对两表一次全扫和一遍group by即可。
3.高度的普适用性,我们论坛的会员可以很容易就将它改写成比较某几个字段,某几个条件的比较。
4.表的个数可以扩展,可以比较3个表,4个表,5个表的不同的数据,只需要多加src列,然后定义count的比较规则即可。
它的缺点:表数据量太大一次group by的成本还是很高,可以按照逻辑字段的分成几块比较。


内容概要:本文详细探讨了馈风力发电机(DFIG)在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理,即定子直接接入电网,转子通过向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤,包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要,特别是在应对风速变化时,通过实时调整转子侧的电压和电流,确保电流和电压波形的良好特。此外,文章还讨论了模型中的关键技术和挑战,如转子电流环控制策略、低电压穿越能、直流母线电压脉动等问题,并提供了具体的解决方案和技术细节。最终,通过对故障工况的仿真测试,验证了所建模型的有效和优越。 适用人群:从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员;旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制,为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还附有大量Matlab/Simulink代码片段,便于读者进行实践操作。同时,针对一些常见问题给出了实用的调试技巧,有助于提高仿真的准确和可靠
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