sqlServer触发器

SqlServer 触发器 SqlServer触发器 一.触发器是一种特殊的存储过程﹐它不能被显式地调用﹐而是在往表中插入记录﹑更新记录或者删除记录时被自动地激活。所以触发器可以用来实现对表实施复杂的完整性约束 二.SQL Server为每个触发器都创建了两个专用表﹕Inserted表和Deleted表。这两个表由系统来维护﹐它们存在于内存中而不是在数据库中。这两个表的结构总是与被该触发器作用的表的结构相同。触发器执行 阅读详情

SQL Server 触发器

触发器是一种特殊类型的存储过程,它不同于之前的我们介绍的存储过程。触发器主要是通过事件进行触发被自动调用执行的。而存储过程可以通过存储过程的名称被调用。

Ø 什么是触发器

    触发器对表进行插入、更新、删除的时候会自动执行的特殊存储过程。触发器一般用在check约束更加复杂的约束上面。触发器和普通的存储过程的区别是:触发器是当对某一个表进行操作。诸如:update、insert、delete这些操作的时候,系统会自动调用执行该表上对应的触发器。SQL Server 2005中触发器可以分为两类:DML触发器和DDL触发器,其中DDL触发器它们会影响多种数据定义语言语句而激发,这些语句有create、alter、drop语句。

 

    DML触发器分为:

    1、 after触发器(之后触发)

        a、 insert触发器

        b、 update触发器

        c、 delete触发器

 

    2、 instead of 触发器 (之前触发)

 

    其中after触发器要求只有执行某一操作insert、update、delete之后触发器才被触发,且只能定义在表上。而instead of触发器表示并不执行其定义的操作(insert、update、delete)而仅是执行触发器本身。既可以在表上定义instead of触发器,也可以在视图上定义。

 

    触发器有两个特殊的表:插入表(instered表)和删除表(deleted表)。这两张是逻辑表也是虚表。有系统在内存中创建者两张表,不会存储在数据库中。而且两张表的都是只读的,只能读取数据而不能修改数据。这两张表的结果总是与被改触发器应用的表的结构相同。当触发器完成工作后,这两张表就会被删除。Inserted表的数据是插入或是修改后的数据,而deleted表的数据是更新前的或是删除的数据。

 

对表的操作

Inserted逻辑表

Deleted逻辑表

增加记录(insert)

存放增加的记录

无

删除记录(delete)

无

存放被删除的记录

修改记录(update)

存放更新后的记录

存放更新前的记录

    Update数据的时候就是先删除表记录,然后增加一条记录。这样在inserted和deleted表就都有update后的数据记录了。注意的是:触发器本身就是一个事务,所以在触发器里面可以对修改数据进行一些特殊的检查。如果不满足可以利用事务回滚,撤销操作。

 

Ø 创建触发器

    语法

create trigger tgr_name
on table_name
with encrypion –加密触发器
    for update...
as
    Transact-SQL

    # 创建insert类型触发器

--创建insert插入类型触发器
if (object_id('tgr_classes_insert', 'tr') is not null)
    drop trigger tgr_classes_insert
go
create trigger tgr_classes_insert
on classes
    for insert --插入触发
as
    --定义变量
    declare @id int, @name varchar(20), @temp int;
    --在inserted表中查询已经插入记录信息
    select @id = id, @name = name from inserted;
    set @name = @name + convert(varchar, @id);
    set @temp = @id / 2;    
    insert into student values(@name, 18 + @id, @temp, @id);
    print '添加学生成功!';
go
--插入数据
insert into classes values('5班', getDate());
--查询数据
select * from classes;
select * from student order by id;

     insert触发器,会在inserted表中添加一条刚插入的记录。

 

    # 创建delete类型触发器

--delete删除类型触发器
if (object_id('tgr_classes_delete', 'TR') is not null)
    drop trigger tgr_classes_delete
go
create trigger tgr_classes_delete
on classes
    for delete --删除触发
as
    print '备份数据中……';    
    if (object_id('classesBackup', 'U') is not null)
        --存在classesBackup,直接插入数据
        insert into classesBackup select name, createDate from deleted;
    else
        --不存在classesBackup创建再插入
        select * into classesBackup from deleted;
    print '备份数据成功!';
go
--
--不显示影响行数
--set nocount on;
delete classes where name = '5班';
--查询数据
select * from classes;
select * from classesBackup;

   delete触发器会在删除数据的时候,将刚才删除的数据保存在deleted表中。

 

    # 创建update类型触发器

--update更新类型触发器
if (object_id('tgr_classes_update', 'TR') is not null)
    drop trigger tgr_classes_update
go
create trigger tgr_classes_update
on classes
    for update
as
    declare @oldName varchar(20), @newName varchar(20);
    --更新前的数据
    select @oldName = name from deleted;
    if (exists (select * from student where name like '%'+ @oldName + '%'))
        begin
            --更新后的数据
            select @newName = name from inserted;
            update student set name = replace(name, @oldName, @newName) where name like '%'+ @oldName + '%';
            print '级联修改数据成功!';
        end
    else
        print '无需修改student表!';
go
--查询数据
select * from student order by id;
select * from classes;
update classes set name = '五班' where name = '5班';

     update触发器会在更新数据后,将更新前的数据保存在deleted表中,更新后的数据保存在inserted表中。

 

    # update更新列级触发器

if (object_id('tgr_classes_update_column', 'TR') is not null)
    drop trigger tgr_classes_update_column
go
create trigger tgr_classes_update_column
on classes
    for update
as
    --列级触发器:是否更新了班级创建时间
    if (update(createDate))
    begin
        raisError('系统提示:班级创建时间不能修改!', 16, 11);
        rollback tran;
    end
go
--测试
select * from student order by id;
select * from classes;
update classes set createDate = getDate() where id = 3;
update classes set name = '四班' where id = 7;

     更新列级触发器可以用update是否判断更新列记录;

 

    # instead of类型触发器

       instead of触发器表示并不执行其定义的操作(insert、update、delete)而仅是执行触发器本身的内容。

       创建语法

create trigger tgr_name
on table_name
with encryption
    instead of update...
as
    T-SQL

   

      # 创建instead of触发器

if (object_id('tgr_classes_inteadOf', 'TR') is not null)
    drop trigger tgr_classes_inteadOf
go
create trigger tgr_classes_inteadOf
on classes
    instead of delete/*, update, insert*/
as
    declare @id int, @name varchar(20);
    --查询被删除的信息,病赋值
    select @id = id, @name = name from deleted;
    print 'id: ' + convert(varchar, @id) + ', name: ' + @name;
    --先删除student的信息
    delete student where cid = @id;
    --再删除classes的信息
    delete classes where id = @id;
    print '删除[ id: ' + convert(varchar, @id) + ', name: ' + @name + ' ] 的信息成功!';
go
--test
select * from student order by id;
select * from classes;
delete classes where id = 7;

   

      # 显示自定义消息raiserror

if (object_id('tgr_message', 'TR') is not null)
    drop trigger tgr_message
go
create trigger tgr_message
on student
    after insert, update
as raisError('tgr_message触发器被触发', 16, 10);
go
--test
insert into student values('lily', 22, 1, 7);
update student set sex = 0 where name = 'lucy';
select * from student order by id;

    # 修改触发器

alter trigger tgr_message
on student
after delete
as raisError('tgr_message触发器被触发', 16, 10);
go
--test
delete from student where name = 'lucy';

    # 启用、禁用触发器

--禁用触发器
disable trigger tgr_message on student;
--启用触发器
enable trigger tgr_message on student;

    # 查询创建的触发器信息

--查询已存在的触发器
select * from sys.triggers;
select * from sys.objects where type = 'TR';

--查看触发器触发事件
select te.* from sys.trigger_events te join sys.triggers t
on t.object_id = te.object_id
where t.parent_class = 0 and t.name = 'tgr_valid_data';

--查看创建触发器语句
exec sp_helptext 'tgr_message';

    # 示例,验证插入数据

if ((object_id('tgr_valid_data', 'TR') is not null))
    drop trigger tgr_valid_data
go
create trigger tgr_valid_data
on student
after insert
as
    declare @age int,
            @name varchar(20);
    select @name = s.name, @age = s.age from inserted s;
    if (@age < 18)
    begin
        raisError('插入新数据的age有问题', 16, 1);
        rollback tran;
    end
go
--test
insert into student values('forest', 2, 0, 7);
insert into student values('forest', 22, 0, 7);
select * from student order by id;

    # 示例,操作日志

if (object_id('log', 'U') is not null)
    drop table log
go
create table log(
    id int identity(1, 1) primary key,
    action varchar(20),
    createDate datetime default getDate()
)
go
if (exists (select * from sys.objects where name = 'tgr_student_log'))
    drop trigger tgr_student_log
go
create trigger tgr_student_log
on student
after insert, update, delete
as
    if ((exists (select 1 from inserted)) and (exists (select 1 from deleted)))
    begin
        insert into log(action) values('updated');
    end
    else if (exists (select 1 from inserted) and not exists (select 1 from deleted))
    begin
        insert into log(action) values('inserted');
    end
    else if (not exists (select 1 from inserted) and exists (select 1 from deleted))
    begin
        insert into log(action) values('deleted');
    end
go
--test
insert into student values('king', 22, 1, 7);
update student set sex = 0 where name = 'king';
delete student where name = 'king';
select * from log;
select * from student order by id;
SqlServer触发器 另外一种分类:before触发器,after触发器,控制触发器执行的时机,是在insert,update,delete语句前或后。insert触发器 2。delete 触发器 3。触发器不需要exec来调用,会自动执行。在插入,删除,更新数据时会执行触发器。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

sqlserver 触发器的使用

SQL Server 触发器 触发器是一种特殊类型的存储过程,它不同于之前的我们介绍的存储过程。触发器主要是通过事件进行触发被自动调用执行的。而存储过程可以通过存储过程的名称被调用。 Ø 什么是触发器 触发器对表进行插入、更新、删除的时候会自动执行的特殊存储过程。触发器一般用在check约束更加复杂的约束上面。触发器和普通的存储过程的区别是:触发器是当对某一个表进行操作。诸如:update、ins...

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SqlServer基础之(触发器)

DDL触发器是当服务器或者数据库中发生数据定义语言(主要是以create,drop,alter开头的语句)事件时被激活使用,使用DDL触发器可以防止对数据架构进行的某些更改或记录数据中的更改或事件操作。

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SqlServer 触发器 详细讲解

什么是触发器 触发器是一个在修改指定表值得数据时执行的存储过程,不同的是执行存储过程要使用EXEC语句来调用,而触发器执行不需要使用EXEC语句来调用,而触发器执行不需要使用EXEC语句来调用,通过创建触发器可以保证不同表的逻辑相关数据的引用完整性或一致性。 优点 1、触发器是自动的 2、触发器可以通过数据库相关表进行层叠更改。 3、触发器可以强制限制。 触发器的作用 触发器的主要作用就是能够实现主键和外键所不能保证的复杂的参照完整性和数据的一致性,它能够对数据库中的相关表进行级联修改,能够提

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MSSQL 触发器 暂停 和 启动

MSSQL 触发器 暂停 和 启动 开启关闭触发器 禁用: ALTER TABLE member DISABLE TRIGGER trig1 GO 恢复: ALTER TABLE member ENABLE TRIGGER trig1...

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sqlserver 触发器

sqlserver 触发器 &amp;nbsp;何为触发器?   在SQL Server里面也就是对某一个表的一定的操作,触发某种条件,从而执行的一段程序。触发器是一个特殊的存储过程,它不能被显式地调用﹐而是在往表中插入记录﹑更新记录或者删除记录时被自动地激活。所以触发器可以用来实现对表实施复杂的完整性约束。   SQL Server为每个触发器都创建了两个专用表:I...

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SqlServer触发器的创建与使用

这里写自定义目录标题前言触发器的定义触发器的作用触发器的优点触发器的缺点触发器的分类DML触发器DDL触发器登录触发器触发器的种类after触发器(之后触发)instead of 触发器Transact-SQL DDL 触发器CLR DDL 触发器使用T-SQL语句来增删查改触发器创建触发器删除触发器查询触发器修改触发器 前言 上期我们介绍了SqlServer的视图和存储过程创建与使用,这期我们介绍一下触发器。 有需要回顾的可以电梯直达看一下: SqlServer视图的创建与使用 SqlServer存储过程

熊泽-学习中的苦与乐 3670

SQLServer触发器的使用

基本语法 创建: create trigger trigger_name on {table_name view_name} {for After Instead of } [ insert, update,delete ] as sql_statement 删除触发器: drop trigger trigger_name 查看数据库中已有触发器: use jxcSoftwa...

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mysql触发器中访问mssql数据表_MSSQL触发器基础(在触发器遍历所有数据)

最近很懒,也有忙的原因~~一些东西懒得发上来了·~~还是要写上来才可以,不然学到的东西以后我就忘记了以下只保证在MSSQL下顺利执行~~可能在MySql不太一样。最近在做作业的时候想用用数据库的触发器写写~发觉还不是一般的烦呀~~变量多了就觉得有点烦了~~不过语言还是挺容易上手的~~插播一句:ID自增的写法create table ritem(id int IDENTITY(1,1));触发器的基...

weixin_42515063的博客 319

SQLServer触发器的创建和使用

触发器也是和之前写的数据库函数和存储过程类似, 可以看做是一种特殊的数据库函数,只不过由系统调用,我们也需要表明调用的实际和规则1.对于主体在表和视图的触发器 Trigger on an INSERT, UPDATE, or DELETE statement to a table or view 可以在Insert,Update,delete时触发 不能在Select触发 2.对于主体在数据库和服务器的触发器 Trigger on a CREATE, ALTER, DROP, GRANT, DENY, RE

jamenu的博客 7555
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