26、SQL 数据操作与视图安全指南

SQL 数据操作与视图安全指南

1. 动态 SQL 与表空间备份

动态 SQL 在数据库操作中有着重要的应用,例如通过特定语句实现表空间的自动备份。以下是相关的操作说明:
- SPOOL 语句 :该语句(通常位于第六行)可将后续查询的输出重定向到指定文件。
- SELECT 语句 :会将一系列行写入假脱机文件,这些行实际上包含用于备份当前数据库中表空间的 SQL 语句。
- 假脱机文件的使用 :后续可将该假脱机文件作为 SQL 脚本运行,以备份这些表空间。

2. SQL 数据操作语句

SQL 提供了多种数据操作语句,用于对数据库中的数据进行插入、更新、删除和查询等操作。

2.1 插入语句(Insert)

插入语句可通过以下三种方式将数据插入特定表:
- 指定表中行的文字列值进行插入。
- 通过执行时变量为表的一行插入数据。
- 将查询结果重定向到表中进行插入(此策略支持多行记录插入)。

2.2 更新语句(Update)

更新语句用于更新表中的行,根据 Where 子句指定的条件,更新可能影响单行、多行或所有行(若未指定条件或所有行都满足指定条件)。更新数据可通过以下三种方式指定:
- 为满足指定条件的表行指定文字列值。
- 为满足指定条件的指定表行指定与指定列对应的执行时变量。
- 为满足指定条件的指定表行指定包含与指定列对应的列的子查询。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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