15、SQL Server 2017 时态表的操作与优化

SQL Server 2017 时态表的操作与优化

1. 时态表中的数据删除

在时态表中删除数据时,可使用 DELETE 语句。例如,要从 dbo.Product 表中删除 ProductId 为 1 的行,可执行以下代码:

DELETE FROM dbo.Product WHERE ProductId = 1;-- on 15th December

执行该语句后,当前表中相应行被移除,而历史表会新增一条记录,该记录是删除前当前表中对应行的副本,且其结束日期列会被设置为系统日期。

若要清理本部分创建的时态表,可按以下步骤操作:
1. 关闭系统版本控制:

ALTER TABLE dbo.Product SET (SYSTEM_VERSIONING = OFF);
  1. 删除系统时间周期:
ALTER TABLE dbo.Product DROP PERIOD FOR SYSTEM_TIME;
  1. 删除当前表和历史表:
DROP TABLE IF EXISTS dbo.Product;
DROP TABLE I
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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