MS-SQL 0.02(表的基础操作)

内容要点:
1.表创建/删除
2.修改表字段
3.主键和外键设定
4.查询库中所有表名和查询指定表所有列名

1.创建/删除

create table userinfo           --创建表userinfo
(ID  int primary key not null,     --字段名,数据类型,主键,不允许空值
name varchar(10) not null, 
age int null)                 --允许空值

drop table userinfo2   --删除表

2.修改表字段

alter table userinfo
alter column name varchar(15) not null;   --修改类型长度,不允许空值

alter table userinfo2
add grade int null           --添加字段grade

alter table userinfo2
drop column grade          --删除字段grade,如果字段名为中文,不需要添加''

exec sp_renamedb '数据库名','新数据库名' --修改数据库名
exec sp_rename '表名','新表名' --修改表名
exec sp_rename 'userinfo.grade','usergrade','column'  --修改表的字段名

*只允许添加满足下述条件的列: 列可以包含 Null 值;或者列具有指定的 DEFAULT 定义;或者要添加的列是标识列或时间戳列;或者,如果前几个条件均未满足,则表必须为空以允许添加此列。

3.主键和外键设定

alter table userinfo
add constraint KID primary key (ID)             --增加主键 名为KID,对应字段为ID

alter table userinfo
add constraint FK_S foreign key(username)
references userinfo1(name)                 --增加外键 名为FK_S,对应外表字段username,关联主表主键name

alter table userinfo 
drop constraint KID,FK_S                  --删除主键KID和外键FK_S

4.查询库中所有表名和查询指定表所有列名

SELECT NAME FROM SYSOBJECTS WHERE TYPE='U' ----读取库中的所有表名

select name from syscolumns where id=(select max(id) from sysobjects where xtype='u' and name='useri') --读取指定表useri的所有列名

*转载于https://www.cnblogs.com/xingyadian/p/9056269.html

对于主键和外键的理解:
主键,表的唯一标识字段(属性),不重复,不允许空值,确认表的识别作用;一个主键可由多个字段组成
外键,作为表之间的链接作用,延伸记录内容;A表的外键指向B表的主键
两者结合使用,确保数据的完整、详细以及避免数据错误修改

<think>嗯,用户之前已经问过关于设计数据库和动态调整学习路径的问题,现在他们想知道如何将AI生成的学习路径存入之前设计的数据库中。我需要先回顾之前给出的数据库结构,确保回答与现有设计一致。 首先,用户提到的数据库包括学生、学习单元、学习路径主、路径节点明细等。存储AI生成的学习路径应该涉及这些的关联操作。可能需要逐步解释数据存储的流程,从AI生成的结果到数据库的具体操作。 用户可能关心的是具体的实现步骤,比如如何将AI输出的结构转化为数据库记录,如何处理版本控制,以及如何保证数据的一致性。此外,他们可能想了解事务管理和错误处理,确保存储过程可靠。 还要考虑是否需要示例代码或伪代码,比如Java或Python的实现,但根据之前的回答,用户可能期望看到类似Spring Boot中的服务层代码,使用JPA或MyBatis进行数据库操作。同时,需要注意事务管理,比如使用@Transactional注解。 另外,可能需要提到数据转换,比如将AI返回的JSON结构解析并拆解到不同的中,比如学习路径主和节点明细。版本控制也是一个关键点,每次调整都要生成新版本,同时保留旧版本的历史记录。 还要注意关联外部键,确保student_id和unit_id等外键有效,避免插入错误。可能需要讨论批量插入节点数据的优化方法,比如使用批量插入操作提高效率。 最后,用户可能想知道如何处理异常情况,比如网络中断或数据验证失败,这时需要回滚事务,保证数据的一致性。所以,在回答中应该涵盖这些方面,给出一个全面的步骤和注意事项。</think>以下是将AI生成的学习路径存入数据库的详细实现步骤和技术要点: --- ### 一、数据存储流程 ![数据存储流程图](https://via.placeholder.com/600x300?text=AI生成路径->数据转换->事务存储) 1. **AI输出数据结构示例** (JSON格式) ```json { "student_id": 2021001, "path_version": 3, "nodes": [ { "unit_id": "MATH_101", "order": 1, "weight": 0.3, "deadline": "2023-08-15" }, { "unit_id": "CS_201", "order": 2, "weight": 0.5, "deadline": "2023-08-22" } ] } ``` --- ### 二、Java服务层核心代码实现(Spring Boot) ```java @Service @RequiredArgsConstructor public class PathStorageService { private final LearningPathRepository pathRepo; private final PathNodeRepository nodeRepo; private final PathAdjustmentLogRepository logRepo; @Transactional public void saveAIGeneratedPath(Student student, AIPathResponse aiPath) { // 1. 创建新版本路径 LearningPath newPath = LearningPath.builder() .pathId(UUID.randomUUID().toString()) .studentId(student.getId()) .currentVersion(aiPath.getPathVersion()) .createdTime(LocalDateTime.now()) .build(); // 2. 转换节点数据 List<PathNode> nodes = aiPath.getNodes().stream() .map(node -> PathNode.builder() .nodeId(UUID.randomUUID().toString()) .pathId(newPath.getPathId()) .unitId(node.getUnitId()) .orderNum(node.getOrder()) .weight(node.getWeight()) .deadline(node.getDeadline()) .build()) .collect(Collectors.toList()); // 3. 事务性存储 pathRepo.save(newPath); nodeRepo.batchInsert(nodes); // 使用MyBatis批量插入 // 4. 记录初始版本日志 PathAdjustmentLog log = PathAdjustmentLog.builder() .pathId(newPath.getPathId()) .oldVersion(0) .newVersion(aiPath.getPathVersion()) .adjustReason("AI初始生成路径") .algorithmParams(aiPath.getAlgorithmParams()) .adjustedTime(LocalDateTime.now()) .build(); logRepo.save(log); } } ``` --- ### 三、关键技术实现细节 1. **数据关联处理** - **学生验证**:通过`student_id`验证学生记录存在性 - **单元校验**:检查`unit_id`在`learning_unit`中是否存在 ```java // 单元校验示例 aiPath.getNodes().forEach(node -> { if (!unitRepo.existsById(node.getUnitId())) { throw new IllegalArgumentException("无效单元ID: " + node.getUnitId()); } }); ``` 2. **版本控制策略** - 采用`current_version`字段实现多版本共存 - 每次调整生成新版本,历史版本保留供分析 $$ \text{版本号生成规则:} V_{new} = V_{current} + \lfloor \frac{\Delta t}{7} \rfloor $$ (其中$\Delta t$为距上次调整的天数) 3. **性能优化措施** - **批量插入**:使用MyBatis的`<foreach>`标签实现 ```xml <insert id="batchInsert"> INSERT INTO path_node (node_id, path_id, unit_id, order_num, weight, deadline) VALUES <foreach collection="list" item="node" separator=","> (#{node.nodeId}, #{node.pathId}, #{node.unitId}, #{node.orderNum}, #{node.weight}, #{node.deadline}) </foreach> </insert> ``` --- ### 四、数据验证机制 | 验证类型 | 验证规则 | 异常处理 | |----------------|-----------------------------------|------------------------------| | 单元存在性 | 检查unit_id在learning_unit存在 | 抛出IllegalArgumentException | | 顺序连续性 | order_num连续且无重复 | 自动补全缺失序号 | | 权重合规性 | 单路径所有权重之和≈1(±0.05) | 自动归一化处理 | | 时间合理性 | deadline不早于当前日期 | 自动设置为当前日期+3天 | --- ### 五、监控指标设计 1. **存储成功率监控** ```prometheus # HELP path_save_success 学习路径存储成功率 path_save_success{status="success"} 0.98 path_save_success{status="fail"} 0.02 ``` 2. **性能指标** - 单路径存储耗时 < 200ms - 批量插入速率 > 50 nodes/sec --- ### 六、异常处理方案 1. **网络中断场景** ```java @Retryable(maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000)) @Transactional public void saveWithRetry(LearningPath path) { // 存储操作... } ``` 2. **数据冲突处理** ```sql -- 使用ON DUPLICATE KEY UPDATE INSERT INTO path_node (...) VALUES (...) ON DUPLICATE KEY UPDATE order_num = VALUES(order_num), weight = VALUES(weight); ``` --- **实施建议**:建议在首次存储时生成`路径拓扑校验报告`,包含单元依赖关系验证、预计学习时长估算等关键指标,确保AI生成路径的可行性后再持久化存储。
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