oracle trigger+sequence id自动增长

本文介绍了如何使用SQL创建Sequence序列来自动填充ID,并通过Trigger触发器实现自动更新。示例展示了在插入新记录时不需手动指定ID字段,由Sequence自动生成。此外,还提供了具体的插入语句和查询所有记录的SQL命令。
1.
select * from s_hrdata
2. 创建Sequence:
create sequence s_hrdata_SEQUENCE start with 1 increment by 1
3.创建Trigger:
CREATE OR REPLACE TRIGGER s_hrdata_trgger
BEFORE INSERT OR UPDATE OF ID
ON s_hrdata
FOR EACH ROW
BEGIN
SELECT s_hrdata_SEQUENCE.NEXTVAL INTO :NEW.ID FROM DUAL;
END;

在插入数据的时候就不用提供id了。
insert into s_hrdata(c_xm,c_xb,c_sfzh,c_ygbh,c_qdbm,c_ssjg,c_sgid,c_zwgw,c_zzzt,c_rzsj,c_tbsj,c_czlx)
values('liangjm','m','110102195510018316','AB005618','df','sddd','cc','dd',1,sysdate,sysdate,'ter');

select * from s_hrdata
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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