数据库分页语句(mysql,oracle,sqlserver,DB2)

本文对比了MySQL、Oracle、SQL Server、DB2四种数据库在实现分页查询时的SQL语句,提供了详细的查询方法及应用场景,帮助开发者高效地进行数据分页处理。

http://blog.youkuaiyun.com/lovesomnus/article/details/6982287


 mysql: 

     
  1. select * from 表名 where pid=0 limit ((当前页-1)*每页显示多少), 每页显示多少  

 


oracle: 
   
  1. select * from(   
  2.     select rownum as rn,source.* from(   
  3.        sql语句   
  4.     ) source where rownum <= (当前页*每页显示多少)   
  5.   ) result  where rn >= ((当前页-1)*每页显示多少)  



sqlserver: 

  1. select  top 每页显示多少 *  from 表名 where 主键列 not in   
  2.   
  3.       (select top (当前页-1)*每页显示多少 主键列 from 表名 order by 主键列 )   
  4.   
  5.       order by 主键列   

如果主键列是自动增长,则可以这样增强查询速度 

  1. select  top 每页显示多少 *  from 表名 where 主键列 >   
  2.   
  3.       (select max(主键列) from (select  (当前页-1)*每页显示多少 主键列 from 表名 order by 主键列 ))   
  4.   
  5.       order by 主键列  


DB2 

  1. select * from (   
  2. select ROW_NUMBER() OVER() AS ROWNUM,source.*   
  3. from (   
  4.        sql语句   
  5. )source     
  6. ) a   
  7. where ROWNUM >= ((当前页-1)*每页显示多少) and ROWNUM <=(当前页*每页显示多少)  


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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