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  • 数据库练习题6

    2020-11-14 10:46:18
    1.SQL 语言引入了视图的概念,下述说法正确的是( )。 A. 视图是由若干数据表组成的,独立存储在数据库中 B. 视图的存在提高了并发程序 C. 视图与基本表的最大区别在于它是逻辑定义的虚表 D. 视图简化用户观点,但...

    1.SQL 语言引入了视图的概念,下述说法正确的是( )。
    A. 视图是由若干数据表组成的,独立存储在数据库中
    B. 视图的存在提高了并发程序
    C. 视图与基本表的最大区别在于它是逻辑定义的虚表
    D. 视图简化用户观点,但不提高查询效率

    2.数据库中只存放视图的( )。
    A定义 B操作 C结果 D数据

    1. 在SQL 中,能够直接进行查询的是()
      A 基本表 B 视图 C基本表和视图 D基本表和索引

    4.下面( )操作是受限制的。
    A 视图定义 B 视图查询 C视图更新 D视图授权

    1. 下面关于视图的叙述中,错误的是( )。
      A 视图不是真实存在的基本表而是一个虚拟的表
      B 视图中的数据存储在视图所引用的基本表中
      C 视图只能由一个基本表导出
      D 视图可以包括几个被定义的数据列和多个数据行

    6.当试图向表中插入数据时,将执行( )。
    A INSERT 触发器 B UPDATE 触发器
    C DELETE 触发器 D INSTEAD OF 触发器

    1. 下列关于触发器的描述错误的是()。
      A、触发器是一种实现复杂完整性约束的特殊存储过程
      B、触发器必须创建在一个特定的表上
      C、触发器通过 EXECUTE 语句手动调用
      D、触发器有不同分类方法

    2. 当用户对指定表操作时,触发器会自动执行。以下对表的操作中,哪种操作和触发器
      的执行无关()。
      A. update B.insert C.delete D.select

    9.事务(Transaction)是一个( )
    A.程序B.进程 C.操作序列 D.完整性规则

    10.下面列出的关于视图(VIEW)的条目中,哪一条是不正确的( )。
    A.视图是外模式 B.视图是虚表
    C.使用视图可以加快查询语句的执行速度
    D.使用视图可以简化查询语句的编写

    1. 下列语句用于删除触发器的是( )
      A.drop trigger 触发器名 B.drop procedure 触发器名
      C.delete procedure 触发器名 D.delete trigger 触发器名

    2. 下面有关存储过程的叙述中,错误的是( )。
      (A) 存储过程是一种在数据库中存储复杂程序,以便外部程序调用的一种数据库对象。
      (B)存储过程可以带多个输入参数,也可以带多个输出参数
      ©使用存储过程可以减少网络流量
      (D)在一个存储过程中不可以调用其他存储过程
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  • MySQL关于视图的创建

    2019-03-13 08:52:00
    -- 视图就是一条select 语句 执行后返回结果集,是一种虚拟表,是一个逻辑表 -- 方便操作,减少复杂的SQL语句,增加可读性,更加安全一些 create view demo_view as select u.id,u.name,n.stuNo from users u ...
    -- 视图就是一条select 语句 执行后返回结果集,是一种虚拟表,是一个逻辑表
    -- 方便操作,减少复杂的SQL语句,增加可读性,更加安全一些
    create view demo_view
    as
    select u.id,u.name,n.stuNo from users u inner join number n on u.stuId=n.id;
     
    --调用
    select * from demo_view;
    --删除
    drop view demo_view;

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/chen1005/p/10520839.html

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  • numpy在数据处理时的优势时显而易见的,谈到numpy,会经常听到关于视图和副本的说法,今天就来记录一下视图个副本的区别。 首先讲一下两者的定义: 副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会...

     

     

    numpy在数据处理时的优势时显而易见的,谈到numpy,会经常听到关于视图和副本的说法,今天就来记录一下视图个副本的区别。

    首先讲一下两者的定义:

    副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。

    视图是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内存在同一位置。

    理解这个定义其实可以参考python的深浅拷贝的概念,副本其实就是类似于深拷贝,是完完整整的脱离了原来的数据,内存地址独立出来,可以进行任意的修改和操作,对原始的数据不会产生影响,视图类似于浅拷贝(可能这个对比并不完美),通俗一点说就是多了一个指向原来数据地址的路径,还是要依附于原来的数据,任意的操作都有可能对原始数据产生影响,所以,再进行数据处理的时候,最好是先做副本的处理,这样 数据处理过程中有什么差错都可以保留原始数据的完整性。

    视图一般发生在:

    • 1、numpy 的切片操作返回原数据的视图。
    • 2、调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。

    副本一般发生在:

    • Python 序列的切片操作,调用deepCopy()函数。
    • 调用 ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。

    无复制

    简单的赋值不会创建数组对象的副本。 相反,它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符,类似于 C 中的指针。

     

    此外,一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。 例如,一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。

    视图或浅拷贝

    ndarray.view() 方会创建一个新的数组对象,该方法创建的新数组的维数更改不会更改原始数据的维数

    import numpy as np 
     
    # 最开始 a 是个 3X2 的数组
    a = np.arange(6).reshape(3,2)  
    print ('数组 a:')
    print (a)
    print ('创建 a 的视图:')
    b = a.view()  
    print (b)
    print ('两个数组的 id() 不同:')
    print ('a 的 id():')
    print (id(a))
    print ('b 的 id():' )
    print (id(b))
    # 修改 b 的形状,并不会修改 a
    b.shape =  2,3
    print ('b 的形状:')
    print (b)
    print ('a 的形状:')
    print (a)

    运行结果是:

    数组 a:
    [[0 1]
     [2 3]
     [4 5]]
    创建 a 的视图:
    [[0 1]
     [2 3]
     [4 5]]
    两个数组的 id() 不同:
    a 的 id():
    4314786992
    b 的 id():
    4315171296
    b 的形状:
    [[0 1 2]
     [3 4 5]]
    a 的形状:
    [[0 1]
     [2 3]
     [4 5]]

    使用切片创建视图修改数据会影响到原始数组:

    import numpy as np 
     
    arr = np.arange(12)
    print ('我们的数组:')
    print (arr)
    print ('创建切片:')
    a=arr[3:]
    b=arr[3:]
    a[1]=123
    b[2]=234
    print(arr)
    print(id(a),id(b),id(arr[3:]))

    运行结果如下:

    我们的数组:
    [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
    创建切片:
    [  0   1   2   3 123 234   6   7   8   9  10  11]
    4545878416 4545878496 4545878576

    变量 a,b 都是 arr 的一部分视图,对视图的修改会直接反映到原数据中。但是我们观察 a,b 的 id,他们是不同的,也就是说,视图虽然指向原数据,但是他们和赋值引用还是有区别的。

    副本或深拷贝

    ndarray.copy() 函数创建一个副本。 对副本数据进行修改,不会影响到原始数据,它们物理内存不在同一位置。 

    import numpy as np 
     
    a = np.array([[10,10],  [2,3],  [4,5]])  
    print ('数组 a:')
    print (a)
    print ('创建 a 的深层副本:')
    b = a.copy()  
    print ('数组 b:')
    print (b)
    # b 与 a 不共享任何内容  
    print ('我们能够写入 b 来写入 a 吗?')
    print (b is a)
    print ('修改 b 的内容:')
    b[0,0]  =  100  
    print ('修改后的数组 b:')
    print (b)
    print ('a 保持不变:')
    print (a)

    运行结果如下:

    数组 a:
    [[10 10]
     [ 2  3]
     [ 4  5]]
    创建 a 的深层副本:
    数组 b:
    [[10 10]
     [ 2  3]
     [ 4  5]]
    我们能够写入 b 来写入 a 吗?
    False
    修改 b 的内容:
    修改后的数组 b:
    [[100  10]
     [  2   3]
     [  4   5]]
    a 保持不变:
    [[10 10]
     [ 2  3]
     [ 4  5]]

    ps:这里再强调一下赋值和浅拷贝的区别,赋值就是引用,赋值的两端的id是一样的,改变两个中的任意一个都会使另一个发生变化,浅拷贝的话,id是不一样的,只拷贝了第一层,深层的并没有拷贝。

     

     

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  • 链接: https://blog.csdn.net/qq_43566496/article/details/90905381
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