触发器

触发器的设计
删除了的数据,只要没有执行commit,使用rollback可以恢复
事务简述
什么是事务
事务是数据库中重要的机制,用于确保数据完整性和并发处理的能力。它将一条/一组SQL语

句当作成一个逻辑上的单元,用于保障这些语句都成功/失败。
事务的特性
事务具有ACID四大特性
A(Atomicity):原子性
C(Consistency):一致性
I(Isolation):隔离性
D(Durability):永久性

直接登录 sqlplus "/ as sysdba"

不允许对方修改 select * from e for update;
update e set sex='女' where eid=1;
commit;

 

例子1:删除
create or replace trigger del_did
after delete on d
for each row
begin
delete from e where id=:old.id;
end del_did;
/
执行删除
delete from d where id=1;

删除触发器 drop tigger del_id;

 

例子2:添加
create or replace trigger insert_d
after insert on d
for each row
begin
insert into e(eid,ename,sex,id) values('3','赵3','男','3');
end;
/
执行添加
insert into d values('3','学生');

 

例子3:
create or replace trigger update_d
after update on d
for each row
begin
update e set id:=new.id where id=:old.id;
end;
/
执行更新
update d set id='4' where id=1;

例子4:设定不能删除raise_application_error
create or replace trigger d_id
after update on d
for each row
begin
if :old.id=1 then
raise_application_error(-20000,'不允许删除!');
end if;
end;
/

 

例子4:语句型触发器实现操作记录

create table aa(a1 char(100),a2 char(100),a3 char(100));
insert into aa values('aa','123','dd');
create table mylog(curr_user varchar2(100),curr_date date,act char(1));

 

 

create or replace trigger dml_aa
after insert or delete or update on aa
begin
if inserting then
insert into mylog values(user,sysdate,'I');
elseif deleting then
insert into mylog values(user,sysdate,'D');
else
insert into mylog values(user,sysdate,'U');
end if;
end;
/

 

 例子5:

create table auto(a char(10),b char(10));
insert into auto values('1','aaa');

 

 

create or replace trigger set_no
before insert no auto
for each row
declare
sn number(5);
begin
select myseq.nextval into sn from dual;
:new.a:sn;
end;
/

 

例子6:替换触发器
create or replace trigger tr_v_e_d
instead of insert on v_emp_dept  //v_emp_dept视图
for each row
begin
insert into d values(:new.id,:new.name);
insert into e(eid,ename,sex,id) values(:new.eid,:new.ename,:new.sex;new.id);
end;
/

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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