树形结构的数据库表Schema设计 程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门.栏目结构.商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完 成持久化.然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,因此是不能直接将Tree存入DBMS,设计合适的Schema及其对 应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键. 理想中树形结构应该具备如下特征:数据存储冗余度小.直观性强:检索遍历过程简单高效:节点增删改查CRUD操作高效.无意

sql 树 递归 with SubQuery(No,Name,ParentNo) as ( ' union all select A.No,A.Name,A.ParentNo from [Port_Dept] A inner join SubQuery B on A.No = B.ParentNo ) select * from SubQuery

paip.索引优化---sql distict—order by 法 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 原语句: select  SQL_NO_CACHE DISTINCT     ( gaopinzi.HEZI),      LEFT (hezi, 1) AS lft,      RIGHT (hezi, 1) AS rit     FROM      gaopi

目录(?)[+] 1. 问题起因 最近在进行Oracle的一些操作时,总会遇到这个错误:  ORA-06502: PL/SQL: 数字或值错误 :  字符串缓冲区太小,错误如下: ORA-00604: 递归 SQL 级别 1 出现错误 ORA-06502: PL/SQL: 数字或值错误 :  字符串缓冲区太小 ORA-06512: 在 line 7 2.官方解释 查看官方文档上的解释: ORA-06502: PL/SQL: numeric or value errorstring Cause:

SQL语句的分类: DDL: Data Define Language,数据定义语言——定义列 CREATE / DROP / ALTER / TRUNCATE DML: Data Manipulate Language,数据操作语言——操作行 INSERT / DELETE / UPDATE DQL: Data Query Language,数据查询语言——不影响数据 SELECT DCL: Data Control Language,数据控制语言——控制权限 GRANT / REVOKE m

MATLAB插  值  法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 五.解答 1. 程序 (1)Lagrange插值多项式 function [C, L,L1,l]=lagran1(X,Y) %输出C为插值多项式的系数,L为插值多项式,L1为l的系数,l为小l %输入数据表X=[];Y=[];行向量 m=length(X); L=ones(m,m); for k=1: m V=1; fo

Dijkstra的双栈算术表达式求值法,即是计算算术表达式的值,如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) ). 该方法是 使用两个栈分别存储算术表达式的运算符与操作数 忽略左括号 遇到右括号时,操作数栈弹出两个操作数,运算符栈弹出一个运算符,两个操作数按运算符计算,将结果压入操作数栈 如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) )的计算流程如下: public class StackTest { public static void main(String[] args)

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

1.今天写的存储过程在执行过程中,报如下错误. exec PRO_T_008pro_update_add_delete(17,1,1,1,1,45.0,54.0,45.0,45.0,45.0,54.0,45.0,54.0,'生产厂家','CYB10-2',54.0,45.0,25.0,1.0,45.0,25.0,1.0,45.0,25.0,1.0,45.0,1,4545.0,0,0,0,'no'); begin PRO_T_008pro_update_add_delete(17,1,1,1,1,

今天遇到一个这样的错误,具体的报错情况如下 解决的方案如下. 数据库MSSQL在比较大小时,出错提示:“将 varchar 值 '24.5' 转换为数据类型为 int 的列时发生语法错!”分析数据库设计列时的类型为VARCHAR,当搜索比较语句执行 “select * from datalist where price>10 order by id ”时即报告以上错误.   琢磨下,只要price列里含有小数,就出错,而price为varchar类型,必须转换为数字类型. 可以这样改写:“sel

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似

一.SQL跨库执行SQL 获取返回值 ) DECLARE @sql nvarchar(MAX) DECLARE @layer INT SET @Dblink = 'P2.fp_db.dbo.' select @sql='SELECT top 1 @layer=layer FROM ' + @Dblink + 'mktxhglb WHERE pdctno= ''at00101ca0''' exec sp_executesql @sql, N'@layer int output ',@layer o

NTC热敏电阻计算器使用方法 NTC热敏电阻计算器 V1.0 10K负温度系数热敏电阻(NTC)温度与阻值对应关系表 Rt = R(25℃)*EXP[B*(1/T - 1/(T+25))] 说明: 1.Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: 2.R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: 3.B值是热敏电阻的重要参数: 4.EXP是e的n次方: 5.这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度: NTC热敏电阻温度计算方法,Steinhart-Hart方程和B值法 NTC

1 SQL存储过程返回值有3种 1.1 直接return返回(例如 return 1): 1.2 通过参数output返回(例如字符串类型): 1.3 直接返回程序集(Dataset程序集). 2 用return返回 2.1 /* 存储过程 CREATE PROCEDURE AB1 @p1 intAS BEGINDECLARE @b intSELECT @b=COUNT(IC) FROM B AS b WHERE b.IC=@p1IF @b>0RETURN 1ELSE RETURN 0 END

查询速度慢的原因很多,常见如下几种:    1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.    3.没有创建计算列导致查询不优化.    4.内存不足    5.网络速度慢    6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)    7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.    9.返回了不必要的行和列   

虽然查询速度慢的原因很多,但是如果通过一定的优化,也可以使查询问题得到一定程度的解决. 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 没有创建计算列导致查询不优化. 内存不足 网络速度慢 查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) sp_lock, sp_who, 活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 返回了不必要的行和列 查

虽然查询速度慢的原因很多,但是如果通过一定的优化,也可以使查询问题得到一定程度的解决. 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 没有创建计算列导致查询不优化. 内存不足 网络速度慢 查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) sp_lock, sp_who, 活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 返回了不必要的行和列 查

“队列进出图上的方向 线段树区间修改求出总量 可持久留下的迹象 我们 俯身欣赏” ----<膜你抄>     线段树很早就会写了,但一直没有总结,所以偶尔重写又会懵逼,所以还是要总结一下. 引言 在生活和竞赛中,我们总是会遇上一些问题,比如说令人厌恶的统计成绩,老师会想询问几个人中成绩最低的是谁...... 于是问题出现了.   e.g.1(暴力膜不可取) 已知班上有50个学生,学号分别为1-50,老师想问学号为a-b之间的最低分是多少 比如 2 5 3 4 1中 2-4 之间的最小值为 3

       虽然查询速度慢的原因很多,但是如果通过一定的优化,也可以使查询问题得到一定程度的解决. 查询速度慢的原因很多,常见如下几种:     1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)     2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.     3.没有创建计算列导致查询不优化.     4.内存不足     5.网络速度慢     6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)     7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)

由于执行sql语句的时候执行成功或者失败会返回执行的影响函数,用list是因为查询的结果可能为null也可能set后放到集合里去: 所以返回值类型用int

SQL的表达式,除了IS NULL和NOT NULL以外,只要出现NULL值结果都为FALSE 简单的例子: SELECT * FROM table WHERE name!='abc' 只要name值是NULL,无论用name='abc'还是name!='abc',都不能获得这行,需要获取所有不是'abc'的行应该使用下面的语句: SELECT * FROM table WHERE name!='abc' OR name IS NULL