达梦数据库管理系统视图查询与SQL语言解析

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"达梦数据库管理系统DM SQL语言使用手册,包含数据定义、查询及全文检索语句" 在数据库管理中,视图是一个虚拟表,它提供了从不同角度查看数据的能力,而无需直接操作底层基表。视图的查询在SQL中是非常常见的操作,就像在查询实际的表一样。在达梦数据库管理系统DM中,视图的定义允许用户以更简洁或者定制化的方式访问数据。例如,例1展示了如何查询`VENDOR_EXCELLENT`视图中`ACTIVEFLAG`为1的供应商编号和名称。当执行这样的查询时,系统会首先解析视图的定义,然后基于这个定义查询基表,筛选出满足条件的数据。 视图不仅可作为查询的对象,还可以参与连接查询和子查询。例2就是一个例子,它查询了信誉等级为1的供应商供应的图书信息,这涉及到对多个表(包括视图)的连接操作。在这个查询中,视图`VENDOR_EXCELLENT`被用来获取供应商的名称,然后与其他基表(如`T1`,`T2`,`T3`)进行连接,以获取产品ID、名称、标准价格等信息。 达梦数据库管理系统DM支持全面的SQL语言功能,包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML)以及数据查询(DQL)语句。DM_SQL提供了对常规数据类型、日期时间数据类型、多媒体数据类型的支撑,并且支持复杂的表达式,如数值、字符串、时间值和运算符的优先级。此外,DM_SQL还涉及数据库、登录、用户的定义、修改和删除,以及模式和索引的管理。 在数据查询方面,DM支持单表查询、连接查询、子查询以及使用GROUP BY和HAVING子句的聚合查询。子查询可以是标量子查询、表子查询或派生表子查询,用于各种复杂的条件判断。同时,DM还提供全文检索语句,便于在大量文本数据中进行高效搜索。 达梦数据库管理系统DM通过其强大的SQL语言支持,为用户提供了灵活、高效的数据库管理和数据查询工具,使得复杂的数据操作变得简单易行。无论是视图查询、多表连接还是子查询,都能在DM的环境中得以顺利执行,满足各种业务需求。

解释% 以下是生成多个视图的数据,共有3个数据集,每个数据集有2个特征data1 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];data2 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];data3 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];% 以下是计算每个数据集的相似度矩阵similarity_matrix_1 = pdist(data1);similarity_matrix_2 = pdist(data2);similarity_matrix_3 = pdist(data3);% 以下是计算每个相似度矩阵的权重矩阵W1 = squareform(similarity_matrix_1);W1(W1 < median(W1(:))) = 0;W1(W1 > 0) = 1;W2 = squareform(similarity_matrix_2);W2(W2 < median(W2(:))) = 0;W2(W2 > 0) = 1;W3 = squareform(similarity_matrix_3);W3(W3 < median(W3(:))) = 0;W3(W3 > 0) = 1;% 以下是合并权重矩阵W = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);W(:,:,1) = W1;W(:,:,2) = W2;W(:,:,3) = W3;% 以下是计算Laplacian矩阵L = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);for i = 1:3 D = diag(sum(W(:,:,i),2)); L(:,:,i) = D - W(:,:,i);end% 以下是计算多视图相似度矩阵S = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);for i = 1:3 S(:,:,i) = inv(eye(size(W1,1)) + L(:,:,i));end% 以下是计算多视图相似度矩阵的加权平均S_mean = mean(S,3);% 以下是对多视图相似度矩阵进行谱聚类[U,~] = eigs(S_mean,2,'LM');idx = kmeans(U,2);% 以下是绘制聚类结果figure;scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(1:5),'filled');hold on;scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(6:10),'filled');scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(11:15),'filled');scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(16:20),'filled');scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(21:25),'filled');scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(26:30),'filled');title('Multi-view Spectral Clustering');

2023-05-16 上传