【PLSQL】游标简述

  1. 静态游标

    • 显式 
      普通的预先定义的,且已与SQL关联的CURSOR都属于显式静态游标。
    • 隐式 
      未预先定义的游标,但ORACLE在PLSQL中每执行一次DML都会有隐式游标,通常与游标变量(SQL%XXX)结合使用,下一篇会展开。
  2. 动态游标

    • REF

    静态游标是在运行前将游标变量和SQL关联,而动态游标恰恰相反是在运行后将游标变量和SQL进行关联。

    REF游标实例:

    点击(此处)折叠或打开

    1. DECLARE
    2.   TYPE cus_cur_type IS REF CURSOR RETURN chg_test_b%ROWTYPE; --强类型Ref游标,查询的sql必须返回chg_test_b表类型
    3.   --type cus_cur_type is ref cursor;弱类型Ref游标,返回类型没有限制
    4.   rowlist cus_cur_type; -- 声明游标变量
    5.   rowvalue chg_test_b%ROWTYPE; --声明行变量
    6. BEGIN
    7.   OPEN rowlist FOR --打开游标,并关联sql
    8.     SELECT * FROM chg_test_b b;
    9.   LOOP
    10.     FETCH rowlist
    11.       INTO rowvalue; --按行取出数据
    12.     EXIT WHEN rowlist%NOTFOUND; --判断是否还存在记录,如果不存在终止游标
    13.     dbms_output.put_line(rowvalue.chg_name); --将的到的值打印,如果查询只有一个字段这里只需写变量名即可。
    14.   END LOOP;
    15.   CLOSE rowlist; --关闭游标
    16. END;
    来源:http://blog.itpub.net/25357621/viewspace-686922/


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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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