sql 索引 视图 建立 删除

本文介绍如何在SQL中创建唯一索引、非聚集索引及视图,并演示了增删改查操作和约束的添加与移除。通过具体实例展示了索引的创建与删除、视图的创建与查询等过程。
--创建索引
create unique index uni on bank (customerName) --创建表bank上的唯一索引,索引名uni与表中的customerName列对应
drop index bank.uni --删除表bank的索引名为uni的索引
--创建非聚集索引 fillfactor表示填充因子,指定一个0~100的值,表示索引页填满的空间所占百分比
create nonclustered index nonclu on bank(currentMoney) with fillfactor=30 
drop index bank.nonclu
--按照指定的索引查询
select * from bank
(index=nonclu)
where currentMoney=80

insert into bank (customerName,currentMoney)
select '飞鸟',102
union select '假面',150
union select '娟娟',104

select * from bank 
select * from stuInfo_1
go

alter table stuInfo_1
add constraint pk_name primary key (stuNo)

alter table stuInfo_1
drop constraint pk_name

alter table bank 
add constraint pk_name1 primary key(bank_id)

alter table bank 
drop constraint pk_name1

alter table bank
add constraint fk_name foreign key(bank_id)references stuInfo_1(stuNo)

alter table bank
drop constraint fk_name

drop table bank

create table bank(
bank_id varchar(8) not null,
customerName varchar(20) not null,
currentMoney money
)

insert into bank(bank_id,customerName,currentMoney)
select 's253002','feiniao',120
union select 's2530001','jiamian',210
union select 's2530006','都都',112
union select 's2530004','飞鸟',210
union select 's2530005','假面',150
union select 's2530003','娟娟',140

select * from bank
select * from stuInfo_1
select * from view_bank_stuInfo_1
go

drop view view_bank_stuInfo_1 --删除视图

--创建视图(视图一般是仅作为查询使用)
create view view_bank_stuInfo_1
as 
select 姓名=stuName,stuNo,stuSex,stuAge,stuSeat,stuAddress,currentMoney from stuInfo_1 inner join bank on bank_id=stuNo

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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