071 DDL Table /global temporary table

本文介绍SQL中表的各种管理操作,包括创建、修改、删除表及其字段等。还介绍了如何通过子查询创建表,并讨论了不同操作对表约束的影响。

Create table [schema.]table [organization heap] (

column datatype [DEFAULT expression]

[,column datatype [DEFAULT expression]…);

 

 

 

 

 

建表

Create table hr.emp(empno number(4),

ename varchar2(10),hiredate date default trunc(sysdate),

salary number(9,2) default 1234567.89);

 

 

子查询建表

Copy table employees_copy as

select * from employees

Where 0=1;

insert into employees_copy  select * from employees ;

Not null和check应用到新表,其它索引类约束PK,Unique,Foreign KEY丢失。

日常修改行内容前,可对范围内容备份

增列

Alter table emp add(job_id number);

 

 

改列名

Alter table emp rename column hiredate to recruited;

 

 

改列类型

Alter table emp modify (job_id number(4,2) default 0.05);

 

 

标记不使用列

Alter table emp set unused column job_id;

忙时设置

 

删除标记不可用列

Alter table emp  drop unused columns;

闲时删除

 

删列

Alter table emp drop column comm;

 

 

截断表内容

Truncate table emp

降低高水位线释放空间

 

表只读

 

Alter table emp read only;

 

 

删表

Drop table [schema.]tablename;

 

 

建临时表

Create global temporary table emp2(empno number(4));

 

Create global temporary table tmp_emps2 on commit preserve rows as  Select * from employees 

表结构能看到,但会话隔离是原则

再分

[on commit {DELETE|PRESERVE} ROWS]

提交|会话结束

会话临时表不经过redo不落盘,快速

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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