Renaming Columns And Constraints

本文介绍如何使用Oracle9i对表、列、主键约束及支持该约束的索引进行重命名。通过一系列SQL命令展示了创建表、添加主键约束、查看约束和索引信息,并成功对这些元素进行了重命名。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

n addition to renaming tables and indexes Oracle9i Release 2 allows the renaming of columns and constraints on tables. In this example once the the TEST1 table is created it is renamed along with it's columns, primary key constraint and the index that supports the primary key:

SQL> CREATE TABLE test1 (
2 col1 NUMBER(10) NOT NULL,
3 col2 VARCHAR2(50) NOT NULL);

Table created.

SQL> ALTER TABLE test1 ADD (
2 CONSTRAINT test1_pk PRIMARY KEY (col1));

Table altered.

SQL> DESC test1
Name Null? Type
-------------------- -------- --------------------
COL1 NOT NULL NUMBER(10)
COL2 NOT NULL VARCHAR2(50)

SQL> SELECT constraint_name
2 FROM user_constraints
3 WHERE table_name = 'TEST1'
4 AND constraint_type = 'P';

CONSTRAINT_NAME
------------------------------
TEST1_PK

1 row selected.

SQL> SELECT index_name, column_name
2 FROM user_ind_columns
3 WHERE table_name = 'TEST1';

INDEX_NAME COLUMN_NAME
-------------------- --------------------
TEST1_PK COL1

1 row selected.

SQL> -- Rename the table, columns, primary key
SQL> -- and supporting index.
SQL> ALTER TABLE test1 RENAME TO test;

Table altered.

SQL> ALTER TABLE test RENAME COLUMN col1 TO id;

Table altered.

SQL> ALTER TABLE test RENAME COLUMN col2 TO description;

Table altered.

SQL> ALTER TABLE test RENAME CONSTRAINT test1_pk TO test_pk;

Table altered.

SQL> ALTER INDEX test1_pk RENAME TO test_pk;

Index altered.

SQL> DESC test
Name Null? Type
-------------------- -------- --------------------
ID NOT NULL NUMBER(10)
DESCRIPTION NOT NULL VARCHAR2(50)

SQL> SELECT constraint_name
2 FROM user_constraints
3 WHERE table_name = 'TEST'
4 AND constraint_type = 'P';

CONSTRAINT_NAME
--------------------
TEST_PK

1 row selected.

SQL> SELECT index_name, column_name
2 FROM user_ind_columns
3 WHERE table_name = 'TEST';

INDEX_NAME COLUMN_NAME
-------------------- --------------------
TEST_PK ID

1 row selected.
变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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