sql 2000 基本框架

我们现在学习的sql 2000 ,数据库管理系统.

其实我们在平时说的时候,总是喜欢简化的说,但是在理解的时候如果你还简化的理解.那么就理解不了.比如说是我们再学习数据库.难道是我们再学习那个数据的库吗?当然不是.

其实我们说的数据库分为.数据库,数据库管理系统,用户三部分组成.

数据库就是其中数据库,就是企业管理器中的数据库.也就是那些表

数据库管理就是企业管理器中的数据库转换服务,管理,复制规则,触发器等

用户就是安全性以及里面关于登陆,和用户角色,还有表里的用户对象

其实数据库所以的操作都是围绕这表来进行的.所以它的功能也都是跟表有关的.

所以首先介绍一下表.

表就是和我们平时见到的表一样.由行(row)(column)组成.他属于数据库的九大对象之一.

剩下的八个对象都可以说是对表的操作,管理

规则

规则是对数据库表中数据信息的限制,它限定的是表的列

视图

一个从表中提取出来的虚拟表,限制用户的访问,控制权限

用户定义数据类型

当多个表的列中要存储同样类型的数据,且想确保这些列具有完全相同的数据类型、长度和为空性时,可使用用户定义数据类型

用户定义函数

函数是由一个或多个 Transact-SQL 语句组成的子程序,可用于封装代码以便重新使用

存储过程

储过程是为完成特定的功能而汇集在一起的一组SQL 程序语句,经编译后存储在数据库中的SQL 程序

默认值

缺省值是当在表中创建列或插入数据时,对没有指定其具体值的列或列数据项赋予事先设定好的值

角色

角色是一个强大的工具,使您得以将用户集中到一个单元中,然后对该单元应用权限。

用户

所谓用户就是有权限访问数据库的人

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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