使用SQL Server 2008创建视图

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"创建视图是数据库管理中的一个重要概念,尤其在Microsoft SQL Server 2008系统中。视图是数据库中的虚拟表,它不存储实际数据,而是基于一个或多个表或视图的查询结果。创建视图有助于简化复杂的查询,提供数据的安全访问,并允许在不更改基础表结构的情况下,呈现数据的不同视角。 在SQL Server 2008中,创建视图主要通过`CREATE VIEW`语句来实现。这个语句允许用户定义一个视图,其中包含所需的SELECT查询。在执行CREATE VIEW时,系统会检查视图定义中引用的所有表、列和其他对象是否存在。确保引用的对象有效是创建视图过程的关键步骤。 视图的命名应遵循SQL Server的命名规则,通常建议使用特定的前缀,如vw_,以便于区分视图和实际的表。视图的架构指定是可选的,但指定架构可以帮助更好地组织和管理数据库对象。 视图的使用有以下几个主要好处: 1. **简化查询**:视图可以隐藏基础表的复杂性,提供一个简单的接口给用户进行数据查询。 2. **安全性**:通过限制对基础表的直接访问,视图可以实现数据访问的权限控制,只允许用户看到和操作他们被授权的数据。 3. **数据抽象**:视图可以根据需要显示数据的不同方面,无需改变基础表的结构。 4. **数据聚合**:视图可以用于组合多个表的数据,形成一个逻辑上的单一源。 5. **提高性能**:某些情况下,预计算的视图(materialized views)可以提高查询速度,尤其是在数据经常被查询但不频繁更新的情况下。 SQL Server 2008作为一个强大的分布式关系型数据库管理系统,其易用性、可用性、可管理性、可编程性和性能是其显著特点。它广泛应用于企业级的信息系统、电子商务、决策支持和商业智能等场景。了解和掌握视图的创建与使用,对于有效管理和利用SQL Server 2008的数据资源至关重要。 在使用数据库(如SQL Server 2008)而非电子数据表(如Excel)存储和管理大量数据的原因包括: 1. **数据一致性**:数据库系统提供了保证数据一致性的机制,避免数据冲突和混乱。 2. **大数据处理**:数据库能高效处理大规模数据,而电子数据表在面对海量数据时效率低下。 3. **权限管理**:数据库提供了安全的权限控制,可以管理不同用户的访问权限。 4. **数据关联**:数据库支持复杂的查询和关联操作,而电子数据表在这方面的功能相对有限。 5. **并发控制**:数据库系统能够处理多用户同时操作,确保数据的正确性。 因此,为了有效地管理和操纵大量数据,使用数据库系统如SQL Server 2008是必要的。学习和理解其核心概念,包括视图的创建与应用,将有助于提升数据库管理和应用的能力。

4 Experiments This section examines the effectiveness of the proposed IFCS-MOEA framework. First, Section 4.1 presents the experimental settings. Second, Section 4.2 examines the effect of IFCS on MOEA/D-DE. Then, Section 4.3 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on 19 test problems. Finally, Section 4.4 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on four real-world application problems. 4.1 Experimental Settings MOEA/D-DE [23] is integrated with the proposed framework for experiments, and the resulting algorithm is named IFCS-MOEA/D-DE. Five surrogate-based MOEAs, i.e., FCS-MOEA/D-DE [39], CPS-MOEA [41], CSEA [29], MOEA/DEGO [43] and EDN-ARM-OEA [12] are used for comparison. UF1–10, LZ1–9 test problems [44, 23] with complicated PSs are used for experiments. Among them, UF1–7, LZ1–5, and LZ7–9 have 2 objectives, UF8–10, and LZ6 have 3 objectives. UF1–10, LZ1–5, and LZ9 are with 30 decision variables, and LZ6–8 are with 10 decision variables. The population size N is set to 45 for all compared algorithms. The maximum number of FEs is set as 500 since the problems are viewed as expensive MOPs [39]. For each test problem, each algorithm is executed 21 times independently. For IFCS-MOEA/D-DE, wmax is set to 30 and η is set to 5. For the other algorithms, we use the settings suggested in their papers. The IGD [6] metric is used to evaluate the performance of each algorithm. All algorithms are examined on PlatEMO [34] platform.

2023-05-24 上传