PL/SQL简介

最新推荐文章于 2024-10-21 21:13:29 发布
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PL/SQL知识点总结
陆山右的技术博客
07-16 1476
1.7您应该掌握的内容 PL/SQL语言是一种什么样的程序设计语言？ PL/SQL提供了现代软件工程的哪些主要特点？ 在基于Oracle的软件开发项目中，为什么首选的编程语言是PL/SQL？ 除了包括过程语言之外，PL/SQL程序还可以包括什么语句？ PL/SQL引擎是是怎样编译和执行PL/SQL程序的？ 为什么 使用PL/SQL可以改进系统的整体性能并减少网络的流量？ 了解在PL/SQL中模块...
pl/sql 免安装，绿色版pl/sql
02-25
PL/SQL Developer是一款高效、便捷的Oracle数据库管理工具，尤其适合DBA和开发人员使用。免安装的绿色版PL/SQL Developer使得用户无需经历复杂的安装过程，只需解压即可使用，大大简化了软件部署，方便在不同的...
PL/SQL概述
weixin_71629261的博客
10-21 4331
PL/SQL（Procedure Language/SQL）是 Oracle对 sql 语言的过程化扩展，指在 SQL 命令语言中增加了过程处理语句（如分支、循环等），使 SQL 语言具有过程处理能力。把SQL语言的数据操纵能力与过程语言的数据处理能力结合起来，使得 PLSQL 面向过程但比过程语言简单、高效、灵活和实用。
PL/SQL入门到实践
qq_44286009的博客
06-29 1876
pl/sql程序设计中的标识符定义与sql的标识符定义的要求相同。标识符名不能超过30字符第一个字符必须为字母不分大小写不能是sql保留字DECLAREBEGIN-- 如果这里employee_id为1001的员工不存在，将会抛出NO_DATA_FOUND异常EXCEPTIONEND;DECLARE-- 声明用户定义异常BEGIN-- 触发用户定义异常END IF;-- 其他代码...EXCEPTIONEND;
PL/SQL 简介及基本语法
BIGPLANS的博客
11-13 1515
PLSQL 简介及基本语法 什么是PL/SQL PLSQL 是 Oracle 对 sql 语言的过程化扩展，指在 SQL 命令语言中增加了过程处理语句（如分支、循环等），使 SQL 语言具有过程处理能力。把 SQL 语言的数据操纵能力与过程语言的数据处理能力结合起来，使得 PLSQL 面向过程但比过程语言简单、高效、灵活和实用。 PL/SQL 是是由甲骨文公司在 90 年代初开发，以提高 SQL ...
PL/SQL详述
热门推荐
qq_62687015的博客
12-06 1万+
PL/SQL语言（Procedural Language/SQL，过程化SQL语言）是Oracle推出的过程化的SQL编程语言，使用PL/SQL可以为SQL语言引入结构化的程序处理能力，例如可以在PL/SQL中定义常量、变量、游标、存储过程等，可以使用条件、循环等流程控制语句。PL/SQL的这种特性使得开发人员可以在数据库中添加业务逻辑，并且由于业务逻辑与数据均位于数据库服务器端，比客户端编写的业务逻辑能提供更好的性能。PL/SQL是一种块结构的语言，它将一组语句放在一个块中，一次性发送给服务器，PL/SQ
PL/SQL基础
赟文武的博客
07-18 2500
学习笔记
Oracle中的PL/SQL
m0_71406734的博客
06-08 4360
Oracle中的PL/SQL
PL/SQL是什么软件 PL/SQL最新版本功能介绍
08-12 2047
PL/SQL Developer是一款专业的PL/SQL开发工具，它可以帮助开发者编写、调试和优化PL/SQL代码，提高开发效率和质量。PL/SQL是什么软件？PL/SQL软件多指PL/SQL Developer，这是一款专业的PL/SQL开发工具，它可以帮助开发者编写、调试和优化PL/SQL代码，提高开发效率和质量。PL/SQL Developer可以让开发者方便地创建和管理数据库对象，编写和执行SQL和PL/SQL语句，调试和测试PL/SQL程序，分析和优化性能，以及进行其他的数据库相关的工作。
PL/SQL语法--PL/SQL和SQL的异同
gongjin28_csdn的博客
02-29 1909
SQL语句通常由客户端发送到数据库服务器执行，每次执行都是针对单个请求响应。而PL/SQL程序可以在数据库服务器端预编译并存储，随后由服务器端调用执行，特别适用于批量处理和复杂逻辑操作。在执行效率上，PL/SQL可以减少网络传输次数，因为可以将多个SQL语句组合在一个存储过程或函数中一次性执行，从而提高性能。SQL主要用于简单的数据查询和修改，而PL/SQL则支持复杂的编程逻辑，例如可以编写循环来处理一组记录，或者使用条件判断语句来根据不同情况执行不同的操作。
Oracle教程之pl/sql简介
09-10
Oracle PL/SQL是一种在Oracle数据库环境中使用的编程语言，它是SQL的增强版本，融合了过程化编程元素。PL/SQL提供了一种结构化的编程环境，允许开发者编写复杂的数据库应用程序，包括存储过程、函数和触发器等。 一...
PL/SQL Developer 11.0.6.1776 安装包
06-24
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d
Oracle PL/SQL实战（待续）
07-27
Oracle PL/SQL是一种强大的编程语言，它结合了SQL的数据处理能力与PL的程序设计特性，是Oracle数据库系统中用于创建存储过程、函数、触发器和包的主要工具。在这个"Oracle PL/SQL实战（待续）"的主题中，我们将深入...
精选资源
oracle pl/sql从入门到精通 配套源代码
03-19
Oracle PL/SQL是一种强大的编程语言，它结合了SQL（结构化查询语言）的数据库操作功能与PL/SQL的程序设计特性，广泛应用于Oracle数据库的开发和管理。这本书"Oracle PL/SQL从入门到精通"的配套源代码，显然是为了...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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