10、数据库表、约束与自定义类型创建指南

数据库表、约束与自定义类型创建指南

1. 数据库基础概述

数据库的核心目的是存储和返回数据,而数据库表为实现这一目的提供了必要的结构,是数据库的基本构建块。在设计表时,所做的选择会影响磁盘空间占用、数据处理时的内存消耗以及应用程序操作数据所需的查询。合理设计表对于构建高性能数据库至关重要。

1.1 学习目标

  • 实现表的创建,包括指定列详细信息、文件组以及为角色分配表的访问权限。
  • 实现约束,明确约束的范围并创建新约束。
  • 创建自定义类型,涵盖 Transact - SQL 自定义类型和 CLR 自定义类型,并指定数据类型的详细信息。

1.2 前置条件

在开始学习之前,需要满足以下条件:
- 安装 SQL Server 2005。
- 在实例中安装 AdventureWorks 示例数据库副本,或者创建一个空数据库。

1.3 表实现的困境

在 SQL Server 中,定义表需要使用 Transact - SQL,而表若不包含数据则用处不大,数据的插入也依赖 Transact - SQL。但在讲解 Transact - SQL 之前,需要先介绍表的创建。因此,这里先着重介绍表的创建,后续章节再详细讨论 Transact - SQL 的使用。

1.4 真实案例:表设计对性能的影响

有一个实际案例,某公司的应用程序在处理大量数据时出现性能问题。该应用围绕日期和时间块调度项目,但数据库表设计时将所有相关数据存储为 datetime 类型。然而,应用程序实际处理的是分

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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