用CREATETABLE陈述式声明计算数据列
回到关系型 数据 库理论创立者E. F. Codd的时代,一个普遍原理出现了:永远都不要保存能够被 计算 的(内容)。这一原理回避了这样一个问题,“我们应该在什么地方 计算 这个已经 计算 出来的结果呢?”那么缺省的答案是,“在前端应用程序里。” 想像一下一
回到关系型数据库理论创立者E. F. Codd的时代,一个普遍原理出现了:永远都不要保存能够被计算的(内容)。这一原理回避了这样一个问题,“我们应该在什么地方计算这个已经计算出来的结果呢?”那么缺省的答案是,“在前端应用程序里。”想像一下一个含有SubTotal和TaxRate列的表格。根据这一原则,TaxAmount和Total这两个“列”应该是虚拟的。所以,要将它们作为查看表或者存储过程的一部分创建;或者,换种方法,让前端应用程序来生成它们,并把它们呈现给用户。
这个原则的一个替换方法叫做计算数据列(computed column)。有了这种表示方法,你可以将计算数据列声明为CREATE TABLE陈述式的一部分,尽管这可能会被发布给数据库(不论是通过图形用户界面还是直接作为数据定义语言的指令)。
现在让我们来假设有一个数据库,它包含有对房屋粉刷工作的估价。忽略诸如房间里门窗数量这样的细节(并假设所有的墙都刷上相同的颜色)就会带来两个问题:我们要把天花板涂上相同的颜色吗(一般情况下,答案是“不会”);我们要涂几层(一般情况下,答案是“两层”)?
如果没有计算数据列的话,我们就没有更好的办法来处理这些问题,这样就只有把这些结果的计算推给前端应用程序。而有了计算数据列,我们就可以把方程式嵌入到数据库里,创建一个虚拟的数据列,供任何前端使用。
你可以用下面这个陈述式来创建表格:
CREATE TABLE [TestComputedColumns] (
[PK] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,
[Length] [int] NOT NULL ,
[Width] [int] NOT NULL ,
[Height] [int] NOT NULL ,
[Coats] [int] NOT NULL CONSTRAINT [DF_TestComputedColumns_Coats] DEFAULT
(2),
[IncludeCeiling] [bit] NOT NULL CONSTRAINT
[DF_TestComputedColumns_IncludeCeiling] DEFAULT (0),
[Area] AS ((2 * ([Height] * [Length] + [Height] * [Width]) + [Length] *
[Width] * [IncludeCeiling]) * [Coats]),
CONSTRAINT [PK_TestComputedColumns] PRIMARY KEY
CLUSTERED
(
[PK]
)
ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO
你可以使用前端,插入一些数据行,看看它是如何工作的。例如,使用Access 2000+创建一个指向你数据库的访问数据工程(Access Data Project,ADP),选择表格,然后创建一个AutoForm。输入一两个数据行,然后通过你的输入翻回到前面;你会看到计算数据列得到了正确的值。

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

通用矩陣乘法(GeneralMatrixMultiplication,GEMM)是許多應用程式和演算法中至關重要的一部分,也是評估電腦硬體效能的重要指標之一。透過深入研究和優化GEMM的實現,可以幫助我們更好地理解高效能運算以及軟硬體系統之間的關係。在電腦科學中,對GEMM進行有效的最佳化可以提高運算速度並節省資源,這對於提高電腦系統的整體效能至關重要。深入了解GEMM的工作原理和最佳化方法,有助於我們更好地利用現代計算硬體的潛力,並為各種複雜計算任務提供更有效率的解決方案。透過對GEMM性能的優

0.這篇文章乾了啥?提出了DepthFM:一個多功能且快速的最先進的生成式單目深度估計模型。除了傳統的深度估計任務外,DepthFM還展示了在深度修復等下游任務中的最先進能力。 DepthFM效率高,可以在少數推理步驟內合成深度圖。以下一起來閱讀這項工作~1.論文資訊標題:DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者:MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

DDREASE是一種用於從檔案或區塊裝置(如硬碟、SSD、RAM磁碟、CD、DVD和USB儲存裝置)復原資料的工具。它將資料從一個區塊設備複製到另一個區塊設備,留下損壞的資料區塊,只移動好的資料區塊。 ddreasue是一種強大的恢復工具,完全自動化,因為它在恢復操作期間不需要任何干擾。此外,由於有了ddasue地圖文件,它可以隨時停止和恢復。 DDREASE的其他主要功能如下:它不會覆寫恢復的數據,但會在迭代恢復的情況下填補空白。但是,如果指示工具明確執行此操作,則可以將其截斷。將資料從多個檔案或區塊還原到單

如果您需要了解如何在Excel中使用具有多個條件的篩選功能,以下教學將引導您完成對應步驟,確保您可以有效地篩選資料和排序資料。 Excel的篩選功能是非常強大的,能夠幫助您從大量資料中提取所需的資訊。這個功能可以根據您設定的條件,過濾資料並只顯示符合條件的部分,讓資料的管理變得更有效率。透過使用篩選功能,您可以快速找到目標數據,節省了尋找和整理數據的時間。這個功能不僅可以應用在簡單的資料清單上,還可以根據多個條件進行篩選,幫助您更精準地定位所需資訊。總的來說,Excel的篩選功能是一個非常實用的

WORD是一個強大的文字處理器,我們可以利用word進行各種文字的編輯,在Excel表格當中,我們已經熟練了加減乘數的運算方法,那麼如果需要在Word表格裡,計算數值的加減乘數,該如何操作呢,難道只能用計算機計算嗎?答案當然是否定的,WORD也同樣可以完成。今天小編就來教大家如何在Word文件的表格當中,運用公式計算加減乘除等基本運算,一起來學習一下吧。那麼,今天就讓小編具體示範一下,WORD文件怎麼計算加減乘除?第一步:開啟一個WORD,點選工具列【插入】下的【表格】,在下拉式選單當中插入一

谷歌力推的JAX在最近的基準測試中表現已經超過Pytorch和TensorFlow,7項指標排名第一。而且測試並不是JAX性能表現最好的TPU上完成的。雖然現在在開發者中,Pytorch依然比Tensorflow更受歡迎。但未來,也許有更多的大型模型會基於JAX平台進行訓練和運行。模型最近,Keras團隊為三個後端(TensorFlow、JAX、PyTorch)與原生PyTorch實作以及搭配TensorFlow的Keras2進行了基準測試。首先,他們為生成式和非生成式人工智慧任務選擇了一組主流

在iPhone上面臨滯後,緩慢的行動數據連線?通常,手機上蜂窩互聯網的強度取決於幾個因素,例如區域、蜂窩網絡類型、漫遊類型等。您可以採取一些措施來獲得更快、更可靠的蜂窩網路連線。修復1–強制重啟iPhone有時,強制重啟設備只會重置許多內容,包括蜂窩網路連線。步驟1–只需按一次音量調高鍵並放開即可。接下來,按降低音量鍵並再次釋放它。步驟2–過程的下一部分是按住右側的按鈕。讓iPhone完成重啟。啟用蜂窩數據並檢查網路速度。再次檢查修復2–更改資料模式雖然5G提供了更好的網路速度,但在訊號較弱

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺
