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PostgreSQL 使用递归SQL 找出数据库对象之间的依赖关系 - 例如视图依赖

背景: 在数据库中对象与对象之间存在一定的依赖关系,例如继承表之间的依赖,视图与基表的依赖,主外键的依赖,序列的依赖等等。...在删除对象时,数据库也会先检测依赖,如果有依赖,会报错,需要使用cascade删除。 另外一方面,如果需要重建表,使用重命名的方式是有一定风险的,例如依赖关系没有迁移,仅仅迁移了表是不够的。...所以迁移,通常使用的是增量迁移数据,同时使用替换filenode的方式更加靠谱,依赖关系不变。 本文将介绍一下如何查找依赖关系。...schema下也创建一个视图 =# create schema sm1; =# create view sm1.v1 as select * from pglog limit 10; 创建一个解析函数,得到依赖的...select * from get_dep_oids('sm1.v1'::regclass); get_dep_oids ────────────── {24971} (1 row) 再创建一个函数,递归的得到依赖的对象

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解密openGauss数据库中的函数依赖关系

在数据库领域,表中的不同属性就像生活中不同的事物,也会存在着各种类似的关联关系。如何利用这种关联关系来提升数据库查询性能?...1、函数依赖的用途 函数依赖特性就是用一个介于0~1的值来量化这种关联关系的强弱程度,这个数值又被称为函数依赖度,其中0表示没有关联,1表示完全关联。...函数依赖,是多列统计信息的一种,可以描述两个属性之间的关联关系的强弱,也可以用于描述多个属性与另一个属性的关联关系的强弱,其主要用途是提高选择率计算的准确性。...所以选择率能否估算准确,会直接影响到执行计划的选择,进而影响到数据库的查询效率。函数依赖特性的加入,能一定程度上提高选择率估算的准确性。...显然这个计算结果会比实际结果低,因为这几个属性之间有关联关系,喜欢篮球的人普遍身高偏高,喜欢篮球的人中男生占多数,男生的身高较女生普遍偏高。

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    解密openGauss数据库中的函数依赖关系

    在数据库领域,表中的不同属性就像生活中不同的事物,也会存在着各种类似的关联关系。如何利用这种关联关系来提升数据库查询性能?...1、函数依赖的用途 函数依赖特性就是用一个介于0~1的值来量化这种关联关系的强弱程度,这个数值又被称为函数依赖度,其中0表示没有关联,1表示完全关联。...函数依赖,是多列统计信息的一种,可以描述两个属性之间的关联关系的强弱,也可以用于描述多个属性与另一个属性的关联关系的强弱,其主要用途是提高选择率计算的准确性。...所以选择率能否估算准确,会直接影响到执行计划的选择,进而影响到数据库的查询效率。函数依赖特性的加入,能一定程度上提高选择率估算的准确性。...显然这个计算结果会比实际结果低,因为这几个属性之间有关联关系,喜欢篮球的人普遍身高偏高,喜欢篮球的人中男生占多数,男生的身高较女生普遍偏高。

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    Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

    文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下,可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时,循环依赖经常发生。...当试图在新创建的PriceRangeKey列的基础上建立PriceRanges表和Sales表之间的关系时,将由于循环依赖关系而导致错误。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析,包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...为了防止关系出现无效记录,位于关系一端的表可能会添加空行。 (2)DAX中的依赖关系有两种类型:公式依赖(或引用依赖)和空行依赖。...延伸阅读: (1)规范化与非规范化 规范化这一术语用于描述以减少重复数据的方式存储的数据。

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    认识Power Pivot中的循环依赖关系并消除影响后计算

    (一) 概念 我们来思考一个问题,我们看下如果是以下的公式,A1和A2返回什么值? ? 在这种情况下,如果不设定一个循环结束条件,则不会进行计算,返回都是0 ?...会显示一个循环关系的箭头,我想这个概念应该比较好理解。当然我们也可以对循环依赖进行计算,可以参考Excel的里面的功能。 (二) Power Pivot中的循环依赖 ?...这样的公式我们很好理解,没什么特别的。但是如果我们继续在旁边添加1列同样的公式,则会出现循环依赖的提醒。 ? 这个是为什么呢?...同样的公式为什么前面一个正常,后面再写一次的话就会被认定为认定为循环依赖呢? 这个是因为在表里没有没有定义唯一标识符,也就是主键。那如何定义呢?...(三) 设置唯一标识符(主键) 通过表行为来设置唯一值。 ? 这样我们就可以消除这个循环依赖的问题了。 ? 如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身的工作效率。

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    R语言计算两组数据变量之间的相关系数和P值的简单小例子~应用于lncRNA的trans-act

    最近在看植物长链非编码RNA的内容,数据分析里有个一内容是预测lncRNA的反式作用元件,通常的做法是利用表达量数据计算皮尔逊相关系数,然后设置一定的阈值进行筛选 比如 Horticulture Research...这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性,之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...但是mRNA的表达量有上万个,用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多,但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性, 这样的话可以先计算,...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的...,这个结果里也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢

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    物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何?

    物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系是紧密相连、相互促进的。这四者既有各自独立的技术特征,又能在不同层面上相互融合,共同推动信息技术的发展和应用。...云计算服务具有高可靠性、较好的通用性、较高的扩展性等特点,能够为用户提供灵活、高效、低成本的数据存储和计算服务。在物联网和大数据的背景下,云计算为海量数据的处理和分析提供了强大的支撑平台。...四者之间的关系 1.物联网为大数据提供数据来源:物联网通过各种传感器和智能设备收集了大量的实时数据,这些数据构成了大数据的重要组成部分。...2.大数据为云计算提供处理对象:云计算平台通过其强大的计算能力和存储能力,对大数据进行高效的处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识。...所以,物联网、大数据、云计算、人工智能之间形成了相互促进、共同发展的关系。它们在不同的层面上相互融合,共同推动信息技术的创新和应用。

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    计算机中 b、KB、MB、GB、TB之间的换算关系

    b,是计算机中的最小数据单位(属于二进制的范畴,其实就是0或者1) Byte(字节):Byte的缩写是B,是计算机文件大小的基本计算单位。...换算 容量中 b、KB、MB、GB 、TB之间的换算关系对照 1B(字节)=8b(位) 1 KB = 1024 B 1 MB = 1024 KB 1 GB = 1024 MB 1TB = 1024GB...1字节 = 1个英文字母或1个数字或一个字符 2字节 = 1个中文汉字 它们之间的换算关系都是1024倍 1TB = (1*1024)GB = (1*1024*1024)MB = (1*1024*1024...*1024)KB = (1*1024*1024*1024*10224)B 小知识 在买硬盘和u盘等存储设备的时候,往往会出现容量减少的情况,这是因为生产厂家按照的是1000倍的换算的,而我们的系统中一般都是按照...1024倍去计算的。

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    学界 | MIT周博磊团队:时序关系网络帮助计算机填补视频帧之间的空白

    在前段时间举行的 2018 年欧洲计算机视觉大会(ECCV2018)上,周博磊与麻省理工学院的研究人员一共提出了一个附加的视频处理模块,该模块可以帮助被人们称为卷积神经网络(CNN)的人工智能系统填补视频帧之间的空白...机器学习系统通过仅仅在几个关键帧中观察物体如何变化从而有效地识别活动 研究人员将这个模块称为时序关系网络(TRN),它能够学习视频中的物体在不同的时间发生了怎样的变化。...该系统并不会对所有的帧进行处理,它会挑出关键帧,然后使用这些帧的时序关系,识别究竟发生了什么。这将提高系统的效率,使其能够准确地实时运行」。...提取光流的计算复杂度同样很高,所以这个模型仍然没有那么高效。 「我们想要在这两种模型(效率与准确率)之间找到一种折中的方式」。...其它的一些活动识别模型也对关键帧进行处理,但是并没有考虑帧与帧之间的时序关系,这会降低它们的准确率。研究人员指出,他们的TRN 模块在某些测试中比那些关键帧模型的准确率提升了几乎一倍。

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    论述人工智能,大数据,云计算之间的关系_物联网大数据人工智能的关系

    云计算的特点 超大规模计算、虚拟化、高可靠性和安全性、通用性、动态扩展性,按需服务,降低成本 云计算平台类型 私有云和公有云的显著差别在于用户对数据的掌控!...云计算数据中心 数据中心是云计算的温床、云计算推动数据中心向虚拟化和云架构转型、不断提高it基础架构的灵活性 云计算数据中心是一种基于云计算架构的,计算、存储及网络资源松耦合,完全虚拟化各种IT设备、模块化程度高...智能家庭 物联网产业 物联网产业链主要包括:设备制造商、网络运营商、平台提供商、系统集成商等环节 大数据与云计算、物联网 云计算为大数据提供了技术基础、大数据为云计算提供用武之地; 物联网是大数据的重要来源...,大数据技术为物联网数据分析提供支撑; 云计算机为物联网提供海量数据存储能力,物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间; 人工智能 人工智能,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学...机器学习 监督学习:监督学习中的数据集是有标签的,就是说对于给出的样本我们是知道答案的; 无监督学习:跟监督学习相反,数据集没有标签,依据相似样本在数据空间的一般距离较近这一假设,将样本分类。

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    大话UML中类之间的关系 (r4笔记第83天)

    说起UML中类之间的关系,大体有以下几类 继承关系(Generalization); 实现关系(Realization); 依赖关系(Dependency); 关联关系(Association); 聚合关系...依赖关系(Dependency); 依赖关系也很形象,比如我们的生活需要新鲜的空气 ,安全的食物,这些都是健康生活所依赖的。...关联关系(Association); 这种关系是类之间的关系中最普遍的,比如我们网购,我们作为顾客和订单之间的关系,比如我们 使用的手机拍照功能,手机中的拍照图标和拍照功能之间就是一种关联,一按下去就会关联拍砖功能...组合关系(Composition); 在组合关系中,如果代表整体的对象被销毁或破坏,那么代表个体/部分的对象也一定会被销毁或破坏。...进入热恋 可能在一些了解中,两个人对彼此都有了一些认识,逐渐产生好感,最后超越了革命的友谊,两个人相恋了,短信已经远远不能满足两个人之间彼此的新鲜感和思念,电话粥也每天都煲到手机电池发烫。

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    大数据,云计算和物联网,三者之间的关系是什么?

    人工智能主要包括软件及信息技术服务业、计算机、高端制造等行业。 二、大数据:人工智能的基石 “大数据”就是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。...其产业链主要有以下关键环节: 四、物联网:让人工智能更准确 通俗来讲,物联网就是物物相连的互联网。 一直以来,网络连接的对象主要还是人,努力把人与人之间连接起来。...这就是物联网,通过利用嵌入式技术和无线传感技术直接或间接将世间万物联系在一起,使它们在网络之中具有和人类一样的地位。...人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文: 大数据、云计算与人工智能(AI)关系 人工智能、机器学习、数据挖掘以及数据分析有什么联系...阐释互联网与云计算、大数据、物联网、工业4.0的关系 ---- 多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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    【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

    前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间的对应关系,第一列是转录本ID,第二列是基因名字 然后我们手上还有一个这样的bed文件,里面是对应的5个基因的CDs区域在基因组上的坐标信息。...首先我们做准备工作,读入这两个文件,会用到前面讲过的☞正则表达式 #读入转录本和基因名之间的映射关系 mapping=read.table("id_mapping.txt",sep="\t",row.names...参考资料: ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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    python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

    参考链接: Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离,这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...,当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离,对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长  if __name__ == '__main__':     points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式...    points = [complex(*z) for z in points]     for i in range(len(points)):         # 计算每个复数的模长        ...points[i] = abs(points[i])     print(points)     # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离     point1 = complex(0, 1

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    2018最火的AI丶云计算丶大数据丶物联网丶量子计算五大热门之间的关系

    AI是生产力丶云计算是生产关系丶大数据是生产资料丶物联网是自然环境丶量子计算是催化剂。 AI(人工智能)依赖于算法和数据。...但是如果马上就阿尔法去下象棋,可能它完全就不会下了,因为它没有进行象棋的学习。 云计算:是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。...就是降低了运营成本,通过云计算,可以把分散的、低效的、低水平的数据中心逐步淘汰,让子公司的IT变得不再重要,因而大大降低运维成本和使用成本。...物联网:将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间,进行信息交换和通信的一种网络概念。...量子计算机:大大提高计算器的计算速度,为云计算,物联网,大数据,AI有催化左右。如:为云计算提供运算速度,为物联网提供连接速度,为大数据提供数据收集速度,为AI提供数据分析速度等。

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    【数字信号处理】线性时不变系统 LTI “ 输入 “ 与 “ 输出 “ 之间的关系 ( 线性卷积计算方法列举 | 线性卷积计算案例一 | 根据 线性卷积 定义直接计算 卷积 )

    文章目录 一、线性卷积计算方法 二、线性卷积计算示例一 ( 直接法 ) 一、线性卷积计算方法 ---- 线性卷积计算方法 : 直接法 : 根据 线性卷积 定义 直接计算 ; 图解法 : 不进位乘法 :...编程计算 : 二、线性卷积计算示例一 ( 直接法 ) ---- 给定如下两个序列 : x(n) = \{ 1 , -1, 2 \}_{[0,2]} h(n) = \{ 3, 0, -1\}_{[0,2]...{3, -3, 5 , 1, -2\} , n 的取值范围是 0 ~ 4 ; 线性时不变 系统中 , 先变换后移位 与 先移位后变换 得到的 输出序列 是相同的 ; 最终结果为 : y(n...) = h(n) - h(n - 1) + 2h(n - 2) = \{3, -3, 5 , 1, -2\}_{[0, 4]} 上述 根据 " 线性卷积 " 定义 , 直接计算 ; " 输出序列 " 等于...h(n) = \{ 3, 0, -1\}_{[0,2]} 输出序列 : 就是 x(n) * y(n) 的卷积 ; 这里求出 " 输出序列 " 即可得到 x(n) * y(n) 的卷积结果 ;

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    (数据科学学习手札58)在R中处理有缺失值数据的高级方法

    一、简介   在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...中的matshow,VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来,下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果: rm...  缺失值是否符合完全随机缺失是在对数据进行插补前要着重考虑的事情,VIM中的marginplot包可以同时分析两个变量交互的缺失关系,依然以airquality数据为例: marginplot(data...如上图所示,通过marginplot传入二维数据框,这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量,其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...3、自编函数计算各个变量缺失比例   为了计算出每一列变量具体的缺失值比例,可以自编一个简单的函数来实现该功能: > #查看数据集中每一列的缺失比例 > miss.prop <- function(x)

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    geotrellis使用(十六)使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题

    很简单,重采样要根据坐标点周围的几个点的值来重新计算当前点的值,在图像边缘处,只有部分临近点有数据,其他无数据的地方会用NODATA值来替代,所以计算结果当然会出问题。        ...但是目前来看我们必须要想一个办法来解决这个问题,下面就是本文重点要讲的——使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题。...2.扩大区域        这一步很简单,Geotrellis中已经写好了缓冲区分析的函数,直接调用即可,代码如下: poly.buffer(3 * cellWidth)        其中ploy是原始区域...五、总结        以上就是通过使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算过程中出现偏差的问题。看似简单的原理与实现过程,其实同样可以上升到哲学的高度去思考。...当然该方法不止能解决重采样造成的问题,凡是涉及到边缘值计算的都可以采用该方法,下一篇文章我将讲解如何使用该方法解决瓦片计算过程中的边缘问题。

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