IDENT_CURRENT ,@@IDENTITY, SCOPE_IDENTITY

本文详细解释了SQL Server中三种身份标识函数的功能与使用场景:IDENT_CURRENT返回特定表中的最后生成的身份值;@@IDENTITY返回当前会话中所有范围内最后生成的身份值;SCOPE_IDENTITY则返回当前会话及当前范围内最后生成的身份值。通过具体实例说明了这些函数在不同场景下的行为差异。
  • IDENT_CURRENT returns the last identity value generated for a specific table in any session and any scope.

  • @@IDENTITY returns the last identity value generated for any table in the current session, across all scopes.

  • SCOPE_IDENTITY returns the last identity value generated for any table in the current session and the current scope.

IDENT_CURRENT is not limited by scope and session; it is limited to a specified table. IDENT_CURRENT returns the value generated for a specific table in any session and any scope. For more information, see IDENT_CURRENT (Transact-SQL).



SCOPE_IDENTITY and @@IDENTITY return the last identity values that are generated in any table in the current session. However, SCOPE_IDENTITY returns values inserted only within the current scope; @@IDENTITY is not limited to a specific scope.



For example, there are two tables, T1 and T2, and an INSERT trigger is defined on T1. When a row is inserted to T1, the trigger fires and inserts a row in T2. This scenario illustrates two scopes: the insert on T1, and the insert on T2 by the trigger.

Assuming that both T1 and T2 have identity columns, @@IDENTITY and SCOPE_IDENTITY will return different values at the end of an INSERT statement on T1. @@IDENTITY will return the last identity column value inserted across any scope in the current session. This is the value inserted in T2. SCOPE_IDENTITY() will return the IDENTITY value inserted in T1. This was the last insert that occurred in the same scope. The SCOPE_IDENTITY() function will return the null value if the function is invoked before any INSERT statements into an identity column occur in the scope.



USE AdventureWorks;
GO
SELECT IDENT_CURRENT ('Person.Address') AS Current_Identity;
GO
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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