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视图

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视图 view

视图是数据库的对象之一。视图也叫做虚表，既虚拟表，本质是对应一条select 语句，

select语句的结果集赋予一个名字就是视图的名字。

作用：

1.可以简化复杂的查询

2.可以限制数据的访问，对基表的其他数据起到安全和保密的作用。

创建一个表 create table emp（

empno number(6), name char(10), id number(4), deptno number(10), job varchar2(10) ）；

*创建视图:create view emp_v as

;创建视图时，create对应的表叫做基表。* 查询视图select *from emp_v ;根据查询所的方式可分为三种视图：1.简单视图：根据单表建立的，且不包含任何函数运算，表达式和分组，既单表的子集。2.复杂视图：根据单表建立，包含有单行函数/表达式/分组的视图。3.连接视图：基于多表建立的视图。*删除视图drop view emp_v;

*简单视图可以进行DML操作，但是复杂视图不允许DML操作。

修改视图：视图的结构取决于对应的子查询，所以修改视图即替换对应

的子查询。REPLACE

CREATE OR REPLACE VIEW V_EMP_J

SELECT EMPNO,ENAME,SAL

FROM EMP_XIAOJIE;

SELECT * FROM V_EMP_J;

对视图的不当DML操作会污染基表数据：

对简单视图进行DML操作后，视图对基表做对应的操作，但是影响的数据对应视图来说

是不可见的，就是对基表数据的污染。

为了避免视图对基表产生数据的污染。我们可以对视图添加检查选项要求（检查约束）

使其对视图进行DML时操作时检查视图时操作后是否对操作的数据可见，如果不可见

则不允许操作。

*简单视图可以进行DML操作，但是复杂视图不允许DML操作。

视图本身是不包含数据的，只是基表的逻辑映射，所以

对视图执行DML操作时，实际上操作的是基表。

对视图进行DML操作，实际上是对基表进行DML操作，

如果不去约束，我们对视图不可视进行DML操作会对

基表的数据产生污染。

对视图进行DML操作基本原则：

*简单视图可以进行DML操作，但是有以下情况除外，

基表中定义了非空列，但是简单视图对应的 SELECT

语句没有包含这个非空列，导致非空列对于视图不可视，

这时无法对视图进行 INSERT 操作。

*复杂视图不允许DML操作

*DML操作不能违反基表的约束条件。

创建具有 CHECK OPTION 的约束视图。

CREATE OR REPLACE VIEW V_EMP_J

SELECT EMPNO,ENAME,SAL

FROM EMP_XIAOJIE

WHERE SAL3000

WITH CHECK OPTION; --添加约束后无法对基表进行数据污染。

SELECT * FROM V_EMP_J;

创建具有 READ ONLY 约束的视图。

对简单进行DML操作是合法的但是不安全，如果没有在视图进行DML

操作的必要的话，要在建立视图时声明只读来避免这种情况，包含

基表数据不会被非法的修改。

无法对只读视图执行DML操作。

CREATE OR REPLACE VIEW V_EMP_J

SELECT EMPNO,ENAME,SAL

FROM EMP_XIAOJIE

WHERE SAL3000

WITH READ ONLY;--用来只读

数据字典：

数据字典是一系列的表，这些表的数据由数据库自行维护，记录清单清单信息。

1.在数据字典 user_objects 中查询所有视图：

SELECT object_name FROM user_objects

where object_type='VIEW';--查找所有视图

view:视图 table：表 sequence：序列 index：索引

2.在数据字典 USER_VIEWS 查询所有的指定视图：

3.在数据字典 user_updatable_columns 中查询视图：

SELECT COLUMN_NAME,INSERTABLE,UPDATABLE,DELETABLE --看操作权限

FROM USER_UPDATABLE_COLUMNS

WHERE TABLE_NAME='V_EMP_J';

Python3 - 定义匿名或内联函数

操作创建一个很短的回调函数，但又不想用 def 去写一个单行函数，而是希望通过某个快捷方式以内联方式来创建这个函数。

当一些函数很简单，仅仅只是计算一个表达式的值时，可以使用 lambda 表达式来实现。比如：

使用lambda表达式跟下面定义的函数效果是一样的：

lambda 表达式，典型的使用场景是排序或数据reduce等：

尽管 lambda 表达式允许定义简单函数，但是它的使用是有限制的。只能指定单个表达式，它的值就是最后的返回值。

python数组问题

代码如下：

a=[[1,2],[3,1],[4,0]]

a.sort(key=lambda x:x[1])

b=[]

map(b.extend, a)

print b

labma是一个很强大的函数，lambda允许用户快速定义单行函数，当然用户也可以按照典型的函数定义完成函数；

sort函数主要是用来排序的；

最后使用map函数展开即可。

关于python数组中的数组的处理

"""

思路：

STEP 1: 将每个子列表的第二数用列表保存起来 -- values

STEP 2: 将对应的数和其在原数组的相对应的位置下标用一个字典保存起来 --value_position

STEP 3: 将valuse进行排序

STEP 4: 再根据排序后的顺序去value_position 找对应的位置

STEP 5: 根据原位置拿到原来的数，再按顺序将他们放进一个新的列表

STEP 6: 转化成字符串并进行相对应的处理

"""

def mySort(args):

value_position = {}

values = []

position = 0

for e in args:

values.append(e[1])

value_position[e[1]] = position

position+=1

values.sort()

#d = [ value_position.get(key) for key in values]

result = [ ''.join(str(args[p]))for p in [ value_position.get(key) for key in values]]

return ''.join(result).replace('[',' ',).replace(']',',').replace(',',' ') #比较丑,应该有更简单的方法

a = [[1,2],[3,1],[4,0]]

print 'previous list :%s: '%a

print 'post list: %s: '%mySort(a)

Python教程：单行多行注释

工具/材料

python

在python中使用#号表示单行注释

使用""" """或''' '''做为多行注释

单行注释和多行注释不宜过多,不是每行代表都要注释,最好用来解释函数的操作

以下是一些错误使用注释的方式,一些能直接看到结果的代码最好不要多写注释

特别提示

关键代码,复杂代码使用注释

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