mysql实现sequence

MySQL序列实现
本文介绍如何在MySQL中模拟Oracle序列功能,通过创建特定的表及函数,实现NEXTVAL、CURRVAL及SETVAL功能,并利用触发器自动填充表ID。

 

mysql实现sequence

如何在mysql数据里使用Oracle序列语法.NEXTVAL和.CURVAL.
假设在mysql中序列的语法是:
      NEXTVAL('sequence');
      CURRVAL('sequence');
      SETVAL('sequence',value);
-- 1创建tas_music表
DROP TABLE IF EXISTS `tas_app`.`tas_music`;
CREATE TABLE  `tas_app`.`tas_music` (
`id` int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(32) NOT NULL,
`icon` varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',
`url` varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',
`lyric` varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2093 DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 2创建序列表
DROP TABLE IF EXISTS `tas_app`.`tas_sequence`;
CREATE TABLE  `tas_app`.`tas_sequence` (
`name` varchar(50) NOT NULL,
`current_value` int(11) NOT NULL,
`increment` int(11) NOT NULL DEFAULT '1',
PRIMARY KEY (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 3序列表里插入如下记录
insert into tas_app.tas_sequence values('music',23,1);

-- 4创建nextval function的代码如下:
DELIMITER $$
DROP FUNCTION IF EXISTS `nextval` $$
CREATE DEFINER=`admin`@`%` FUNCTION `nextval`(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS int(11)
BEGIN
    UPDATE tas_sequence
    SET current_value = current_value + increment
    WHERE name = seq_name;
    RETURN currval(seq_name);
END $$
DELIMITER ;

-- 5创建setval function的代码如下:
DELIMITER $$
DROP FUNCTION IF EXISTS `setval` $$
CREATE DEFINER=`admin`@`%` FUNCTION `setval`(seq_name VARCHAR(50), value INTEGER) RETURNS int(11)
BEGIN
    UPDATE tas_sequence
    SET current_value = value
    WHERE name = seq_name;
    RETURN currval(seq_name);
END $$
DELIMITER ;

-- 6创建currval function的代码如下:
DELIMITER $$
DROP FUNCTION IF EXISTS `currval` $$
CREATE DEFINER=`admin`@`%` FUNCTION `currval`(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS int(11)
BEGIN
  DECLARE value INTEGER;
  SET value = 0;
  SELECT current_value INTO value
  FROM tas_sequence
  WHERE name = seq_name;
  RETURN value;
END $$
DELIMITER ;

-- 7创建触发器
DELIMITER $$
drop trigger if exists tas_music_trigger $$
create trigger tas_music_trigger before insert on tas_music
for each row begin
if new.id is null or new.id = '' or new.id = 0 THEN
  set new.id = nextval('music');
end if;
end $$
DELIMITER ;

-- 8至此,向tas_music表插入数据时,如果id值为空,则id会取序列值.

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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