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本文介绍了一个用于生成HSQLDB数据库表结构DDL(SQL定义语言)的方法。该方法通过输入表信息对象,遍历其所有列并转换为对应的HSQLDB数据类型,同时处理主键约束,最终形成完整的表定义语句。
public static String getHQLTableDdlSQL(TableInfo tableInfo)
{
StringBuffer resultSql = new StringBuffer();

// System.out.println(user+" :: "+tabName);

// HSQLDB不支持对象名中带$,将其替换为_S_
String tableName = tableInfo.getTablename();
// tableName = tableName.replaceAll("\\$","_S_");
resultSql.append("create cached table " + tableName + "\n(\n");

int colIndex = 0;
List<Column> cols = tableInfo.getColumns();
for (Column col : cols)
{

// 少量有问题的数据类型,要跳过去
// if (col.getColumn_stype().equals("NVARCHAR2")
// ||col.getColumn_name().equals("COUNT")) {
// System.out.println("跳过:"+col.getColumn_stype());
// continue;
// }

if (0 != colIndex)
{
resultSql.append(",\n");
}

resultSql.append(" \"" + col.getColumn_name()).append("\" ");

String typeValue = HsqlDataBase.getTypeString(col);

resultSql.append(typeValue);

// 是否可以为NULL
if (col.getColumn_nullable() == 0)
{
resultSql.append(" NOT NULL");
}

colIndex++;
}
if (null != tableInfo.getPri_key())
{
resultSql.append(",\n");
resultSql.append("CONSTRAINT "
+ tableInfo.getPri_key().getKeyName() + " PRIMARY KEY (");
List<String> kcols = tableInfo.getPri_key().getCols();
int ii = 0;
for (String col : kcols)
{
if (ii != 0)
resultSql.append(",");
resultSql.append("\"");
resultSql.append(col).append("\"");

ii++;
}
resultSql.append(")");
}
resultSql.append("\n);\n");
return resultSql.toString();
}

@Override
public Primary_Key getPrimaryKey(SqlRecord record) throws SQLException
{
String user = record.getUser().toUpperCase();
String sql = "SELECT A.CONSTRAINT_NAME,A.COLUMN_NAME FROM USER_CONS_COLUMNS A,USER_CONSTRAINTS B "
+ "WHERE A.TABLE_NAME = '"
+ record.getTableName()
+ "' AND"
+ " B.CONSTRAINT_TYPE = 'P' AND A.CONSTRAINT_NAME = B.CONSTRAINT_NAME AND A.OWNER='"
+ user + "'";

Connection conn = this.connMap.get(user);
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
Primary_Key priKey = new Primary_Key(record.getTableName());
if (record.getTableName().equalsIgnoreCase("DC_SUB_LIMIT"))
{
System.out.println("");
}
while (rs.next())
{
if ("" == priKey.getKeyName())
{
String keyName = rs.getString(1);
if (keyName.contains(Constant.SPECIAL_CHAR_$))
{
keyName = keyName.replace(Constant.SPECIAL_CHAR_$,
Constant.SPECIAL_CHAR_R$);
}
priKey.setKeyName(keyName);
}
String colName = rs.getString(2);
priKey.getCols().add(colName);
}
if (null == priKey.getKeyName() | priKey.getKeyName().equals(""))
{
stmt.close();
rs.close();
return null;
}
stmt.close();
rs.close();
return priKey;
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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