truncate,delete,drop的异同点

本文详细对比了SQL中的delete和truncate语句在删除表数据时的不同之处,包括操作的性质、数据恢复的可能性、安全性及性能表现。重点强调了在进行数据删除操作时的选择依据。

注意:这里说的delete是指不带where子句的delete语句
相同点
truncate和不带where子句的delete, 以及drop都会删除表内的数据

不同点:
1. truncate和 delete只删除数据不删除表的结构(定义)
    drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index); 依赖于该表的存储过程/函数    将保留,但是变为invalid状态.
2.delete语句是dml,这个操作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发.
   truncate,drop是ddl, 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger.
3.delete语句不影响表所占用的extent, 高水线(high watermark)保持原位置不动
  显然drop语句将表所占用的空间全部释放
  truncate 语句缺省情况下见空间释放到 minextents个 extent,除非使用reuse storage;   truncate会将高水线复位(回到最开始).
4.速度,一般来说: drop>; truncate >; delete
5.安全性:小心使用drop 和truncate,尤其没有备份的时候.否则哭都来不及
使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句. 回滚段要足够大.
想删除表,当然用drop
想保留表而将所有数据删除. 如果和事务无关,用truncate即可. 如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete.
如果是整理表内部的碎片,可以用truncate跟上reuse stroage,再重新导入/插入数据

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值