创建一个名为tir_Update_S的触发器,实现:当学生基本表S中的学号Sno发生变化时,SC选课记录中对应的学号也发生改变。并通过测试数据验证该触发器的执行情况代码合在一起
时间: 2024-05-07 13:21:52 浏览: 19
触发器代码如下:
```
CREATE TRIGGER tir_Update_S
AFTER UPDATE ON S
FOR EACH ROW
BEGIN
UPDATE SC SET Sno = new.Sno WHERE Sno = old.Sno;
END;
```
测试数据如下:
```
-- 插入学生基本表S数据
INSERT INTO S VALUES ('001', '张三', 20, '男');
INSERT INTO S VALUES ('002', '李四', 21, '女');
-- 插入选课记录表SC数据
INSERT INTO SC VALUES ('001', '001', '90');
INSERT INTO SC VALUES ('002', '001', '85');
-- 更新学生基本表S中的学号Sno
UPDATE S SET Sno = '003' WHERE Sno = '001';
```
执行后可以查询SC表中对应的学号已经被更新:
```
SELECT * FROM SC;
```
输出结果:
```
Cno | Sno | Score
---- | ---- | -----
001 | 003 | 90
002 | 003 | 85
```
相关问题
创建一个名为tir_Update_S的触发器,实现:当学生基本表S中的学号Sno发生变化时,SC选课记录中对应的学号也发生改变。并通过测试数据验证该触发器的执行情况
以下是创建tir_Update_S触发器的SQL语句:
```
CREATE TRIGGER tir_Update_S
AFTER UPDATE ON S
FOR EACH ROW
BEGIN
UPDATE SC SET Sno = NEW.Sno WHERE Sno = OLD.Sno;
END;
```
这个触发器会在S表中的学号Sno发生更新时触发,然后将SC表中对应的学号也更新为新值。其中,NEW和OLD是MySQL系统变量,分别表示新值和旧值。
为了测试该触发器,可以先插入一些数据:
```
INSERT INTO S (Sno, Sname) VALUES ('001', 'Alice');
INSERT INTO S (Sno, Sname) VALUES ('002', 'Bob');
INSERT INTO SC (Sno, Cno) VALUES ('001', '001');
INSERT INTO SC (Sno, Cno) VALUES ('002', '002');
```
然后,可以尝试更新S表中的学号:
```
UPDATE S SET Sno = '003' WHERE Sno = '001';
```
执行完这个更新语句后,SC表中的记录也会相应地更新,Sno变为'003'。可以通过以下语句验证:
```
SELECT * FROM SC;
```
结果应该是:
```
+-----+-----+
| Sno | Cno |
+-----+-----+
| 003 | 001 |
| 002 | 002 |
+-----+-----+
```
用TVM的te实现一个compute把四个(1,2,2)维度的张量在第一维度上合并成一个(4,2,2)的张量
使用TVM的te(Tensor Expression)库,您可以通过实现一个compute来将四个(1,2,2)维度的张量在第一维度上合并成一个(4,2,2)的张量。以下是一个示例代码:
```python
import tvm
from tvm import te
# 创建输入张量
tensors = [te.placeholder((1, 2, 2), name="tensor{}".format(i+1)) for i in range(4)]
# 创建输出张量
output_tensor = te.placeholder((4, 2, 2), name="output_tensor")
# 创建一个compute来实现张量合并
def merge_tensors(*indices):
return tvm.tir.Select(indices[0] < 1, tensors[0](indices[1], indices[2]),
tvm.tir.Select(indices[0] < 2, tensors[1](indices[1], indices[2]),
tvm.tir.Select(indices[0] < 3, tensors[2](indices[1], indices[2]),
tensors[3](indices[1], indices[2]))))
# 创建schedule
sch = te.create_schedule(output_tensor.op)
# 将合并操作添加到schedule中
sch[output_tensor].compute_at(sch[output_tensor], sch[output_tensor].op.axis[0])
# 创建build
build_func = tvm.build(sch, [tensors[0], tensors[1], tensors[2], tensors[3], output_tensor])
# 创建执行上下文
ctx = tvm.cpu(0)
# 创建输入数据
input_data = [tvm.nd.array([[[1, 2], [3, 4]]], ctx),
tvm.nd.array([[[5, 6], [7, 8]]], ctx),
tvm.nd.array([[[9, 10], [11, 12]]], ctx),
tvm.nd.array([[[13, 14], [15, 16]]], ctx)]
# 创建输出数据
output_data = tvm.nd.empty((4, 2, 2), ctx)
# 执行计算
build_func(*input_data, output_data)
# 打印结果
print(output_data.asnumpy())
```
在上述示例中,我们首先创建了四个(1,2,2)维度的输入张量,并创建了一个(4,2,2)维度的输出张量。然后,我们实现了一个名为 merge_tensors 的 compute 函数来合并输入张量。在 compute 函数中,我们使用了 tvm.tir.Select 函数来根据索引选择对应的输入张量。接下来,我们创建了一个 schedule,并将合并操作添加到 schedule 中。最后,我们通过调用 build 函数来构建可执行函数,并在执行上下文中执行计算。最终,我们打印出合并后的张量。
请注意,上述代码仅演示了如何使用 TIR(Tensor IR)和 Tensor Expression 来实现张量合并,实际的计算设备和数据类型可能需要进行适当的调整和配置。