【Oracle 基础】序列(Sequence)

本文介绍了 Oracle 数据库中序列(SEQUENCE)的概念及其使用方法,包括创建、删除、修改序列的 SQL 语法,并提供了如何获取序列当前值及下一个值的具体操作。

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本文整理自:http://www.51cto.com/art/200810/93620_1.htm原作者樊斌


序列(SEQUENCE)是序列号生成器,可以为表中的行自动生成序列号,产生一组等间隔的数值(类型为数字)


创建


权限

创建序列需要CREATE SEQUENCE系统权限。


语法

序列的创建语法如下:

CREATE SEQUENCE 序列名 

[INCREMENT BY n] 

[START WITH n] 

[{MAXVALUE/ MINVALUE n|NOMAXVALUE}] 

[{CYCLE|NOCYCLE}] 

[{CACHE n|NOCACHE}];

INCREMENT BY 用于定义序列的步长,默认为1,如果出现负值,则代表序列的值是按照此步长递减的。

START WITH 定义序列的初始值,默认为1

MAXVALUE 定义序列生成器能产生的最大值。选项NOMAXVALUE是默认选项,代表没有最大值定义,这时对于递增序列,系统能够产生的最大值是1027次方;对于递减序列,最大值是-1

MINVALUE定义序列生成器能产生的最小值。选项NOMAXVALUE是默认选项,代表没有最小值定义,这时对于递减序列,系统能够产生的最小值是?1026次方;对于递增序列,最小值是1

CYCLENOCYCLE 表示当序列生成器的值达到限制值后是否循环。CYCLE代表循环,NOCYCLE代表不循环。如果循环,则当递增序列达到最大值时,循环到最小值;对于递减序列达到最小值时,循环到最大值。如果不循环,达到限制值后,继续产生新值就会发生错误。

CACHE(缓冲)定义存放序列的内存块的大小,默认为20NOCACHE表示不对序列进行内存缓冲。对序列进行内存缓冲,可以改善序列的性能。


删除


权限

删除序列的人应该是序列的创建者或拥有DROP ANY SEQUENCE系统权限的用户。序列一旦


语法

DROP SEQUENCE 序列名;

修改


序列的某些属性也可以在使用中进行修改,但不能修改SATRT WITH属性。对序列的修改只影响随后产生的序号,已经产生的序号不变。修改序列的语法如下:

ALTER SEQUENCE 序列名

  [INCREMENT BY n]

  [{MAXVALUE/ MINVALUE n|NOMAXVALUE}]

  [{CYCLE|NOCYCLE}]

  [{CACHE n|NOCACHE}];

  *不能修改序列的初始值



使用


获取序列的当前值


SELECT ABC.CURRVAL FROM DUAL;


获取序列的下一个值


SELECT ABC.NEXTVAL FROM DUAL;


查看序列信息


同过数据字典USER_OBJECTS可以查看用户拥有的序列。

通过数据字典USER_SEQUENCES可以查看序列的设置。

eg:查看用户的序列:

SELECT SEQUENCE_NAME,MIN_VALUE,MAX_VALUE,INCREMENT_BY,LAST_NUMBER 

FROM USER_SEQUENCES; 


序列间隙


在编号的过程中,产生间隙的原因多种多样。如果一个存储过程从一个序列中挑选某个数字,定为本地变量,但是从来不用它,这个数字就丢失了。它将不能再返回到原序列中,结果就造成数值序列中存在一个间隙。关系型数据库模型中不必担心这一点。但是有时候人们在意这一点,这些人想知道是哪些数字丢失了。



资源



内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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