18、数据库查询中的嵌套视图、命名查询块及视图操作详解

数据库查询中的嵌套视图、命名查询块及视图操作详解

1. 嵌套视图的使用

嵌套视图是在外部 SELECT 语句的 FROM 子句中指定的子查询。例如,有一个嵌套视图,它会为 CUSTOMERS 表中的每个城市生成包含 ship_city min_discount max_discount 的结果集。外部 SELECT 语句会从这个结果集中筛选出最小折扣小于 0.02 且最大折扣大于 0.03 的行。

1.1 嵌套视图的特点

  • 嵌套视图是临时视图,不会创建实际的视图,必要时可能会在内部创建临时表。
  • 使用嵌套视图时,子查询需用括号括起来,后面跟 AS 关键字和结果集的别名。例如,可以为结果集中的列指定名称,如 min_discount

1.2 嵌套视图的替代方式

不使用嵌套视图也能得到相同的查询结果,方法是使用 HAVING 子句代替 WHERE 子句。但在某些情况下,嵌套视图是必不可少的。比如,当查询需要按城市和最大折扣进行两级分组时,不使用嵌套视图就无法将其指定为单个 SELECT 语句。当数据库设计不需要永久视图时,嵌套视图是一个很好的解决方案。

1.3 操作步骤

以下是使用嵌套视图的一般步骤:

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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