oracle 之关键词 with check option

本文介绍了如何使用WITH CHECK OPTION约束视图更新,确保通过视图进行的数据修改仍符合视图定义条件。并通过实例展示了该选项如何限制数据的插入与更新。

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我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;

这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testview得到:
EMPNO ENAME
———- ———–
7654 MARTIN
7934 MILLER
这两条记录

然后我们在试图将其中一条更新:
update testview
set ename = ‘Mike’
where empno = 7654;
OK,这条更新语句可以执行,并没有什么问题,但是当我们执行另一条更新时:
update testview
set ename = ‘Robin’
where empno = ‘7654′;
就会出现ORA-01402: 视图 WITH CHECK OPTIDN 违反 where 子句的错误,这是因为什么呢?

这是因为前面我们在创建视图时指定了witch check option关键字,这也就是说,更新后的每一条数据仍然要满足创建视图时指定的where条件,所以我们这里发生了错误ORA-01402。

但是需要说明的时 ,虽然指定了with check option,我们还是可以删除视图中的数据。例如上例中,我们可以使用
delete from test where where empno =   7654


--------------------------------------------------------------------------------

我创建一个视图:  
  create   view   IS_student  
  as  
  select   sno,sname,sage  
  from   student  
  where   sdept='IS'  
  with   check   option;  
  加上了with   check   option;后,不能执行插入操作:  
   
  insert   into   is_student  
  values('95100','李娜',12)  
   
  什么原因?不加上with   check   option则可以!  
 
with   check   option可以这么解释:通过视图进行的修改,必须也能通过该视图看到修改后的结果。比如你insert,那么加的这条记录在刷新视图后必须可以看到; 如果修改,修改完的结果也必须能通过该视图看到;如果删除,当然只能删除视图里有显示的记录。  
   
  --->而你只是查询出sdept='is'的纪录,你插入的根本不符合sdept='is'呀,所以就不行
 
默 认情况下,由于行通过视图进行添加或更新,当其不再符合定义视图的查询的条件时,它们即从视图范围中消失。例如,可创建一个查询,从而定义一个视图以在表 中检索所有员工薪水低于   $30,000   的行。如果该员工的薪水涨到了   $32,000,则查询视图时该特定员工将不再出现,因其薪水不符合视图所设的标准。但是,WITH   CHECK   OPTION   子句强制所有数据修改语句均根据视图执行,以符合定义视图的   SELECT   语句中所设的条件。如果使用该子句,修改行时需考虑到不让它在修改完后从视图中消失。任何可能导致行消失的修改都会被取消,并显示错误信息。  

 

 

                 select sign(100),sign(-100),sign(0) from dual;  ------   1,-1,0
                           
                 SELECT DECODE(SIGN(100),1,1,0) comparewithzero FROM dual;--1               
                 SELECT DECODE(SIGN(-100),1,1,0) comparewithzero FROM dual;--0               
                 SELECT DECODE(SIGN(0),1,1,0) comparewithzero FROM dual;--0

sign()函数,取符号,判断一个数是正数还是负数还是0,返回的值只可能是1,0,-1三种情况。

decode,拿sign()函数返回的值和1相比较,如果相同则返回1,否则返回0,用来统计大于0的正数的个数。

这样以来,就可以把负数和零排除在外。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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