38、存储过程、触发器和用户定义函数全解析

存储过程、触发器和用户定义函数全解析

在数据库编程中,存储过程、触发器和用户定义函数是非常重要的概念。它们可以帮助我们更高效地管理和操作数据库。本文将详细介绍这些概念,包括错误处理、存储过程的创建和使用、用户定义函数的创建和使用等内容。

1. 错误处理

不同的数据库系统在错误处理方面有很大的差异。Oracle和DB2使用结构化错误处理来处理程序执行过程中的异常情况。当错误发生时,关系型数据库管理系统(RDBMS)会抛出异常(Oracle和DB2的语法有很大不同)。异常可以是预定义的(例如,在Oracle中最常见的异常之一是 NO_DATA_FOUND ,当 SELECT ... INTO 语句没有返回任何行时会发生),也可以是用户定义的。MS SQL Server允许在程序体内抛出、捕获和处理错误。

错误处理是一个相当复杂的过程,这里只介绍最基本的内容。如果需要了解更多信息,建议参考各数据库厂商的官方文档。

1.1 PL/SQL错误处理

所有PL/SQL编程块都有一个可选的 EXCEPTION 部分,当发生错误时,程序控制会转移到该部分。Oracle有一组预定义的异常,如 NO_DATA_FOUND TOO_MANY_ROWS (当单行子查询返回多行时会发生)。还可以在程序的声明部分声明和实例化自己的异常,并在程序体中抛出它们。

CREATE PROCEDURE ...
AS
...
/* 要处理没有预定义名称
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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