Oracle练习——建表、查询、过程、函数的使用
题目:
1.类型表 t_type
id 商品类型编号 主键
name 类型名称
2.商品信息表 p_product
id 商品编号 主键
name 商品名称
pro_date 生产日期
eff_date 有效期
price 商品单价
p_unit 商品单位
t_id 商品类型编号 ->关联类型表的id
3.订单表 o_orders
id 订单编号 主键
dealtime 成交时间
p_id 商品编号 ->关联商品表的id
p_num 商品数量
c_name 客户名称
o_oper 业务员名称
tatol 订单总额
插入数据练习
一、类型表数据
1 食品类
2 生活用品
3 电器
4 厨房用品
二、商品表数据
1,傻小子 ,20160215, 60天, 2.5, 包,1
2,海飞丝 ,20160614, 730天数, 18.8, 瓶,2
3,辣条 ,20161112, 30天, 1.5, 包,1
4,苏泊尔电饭煲 ,20150803, null, 389, 台,3
5,威猛先生 ,20160621, 730天, 36.8, 瓶,4
三、订单信息表
001 20160610 1 200 傻小子工厂 张三 400
002 20161120 1 300 傻小子工厂 张三 500
003 20160820 2 60 海飞丝生产线 王语嫣 840
004 20161201 3 100 辣条生产商 段誉 100
005 20160606 4 100 苏泊尔总经销商 乔峰 3500
006 20160411 5 200 威猛总代理 阿朱 5000
要求:
1.创建以上表,添加外键,添加如上数据,
类型表数据用插入方法添加。
--创建类型表
create table t_type
(
id number(2) primary key, --将id设置为主键
name varchar2(20)
)
--创建商品信息表
create table p_product
(
id number(2) primary key, --将id设置为主键
name varchar2(20),
pro_date date,
eff_date varchar2(5),
price number(5,1),
p_unit varchar2(4),
t_id number(2), --将t_id设置为外键,与类型表id关联
constraint FK_t_id foreign key (t_id) references t_type(id)
)
--创建订单表
create table o_orders
(
id varchar2(3) primary key, --将id设置为主键
dealtime date,
p_num number(4),
c_name varchar2(20),
o_oper varchar2(20),
tatol number(10),
p_id number(2), --将p_id设置为外键,与商品信息表的id关联
constraint FK_p_id foreign key (p_id) references p_product(id)
)
添加数据:
向类型表添加数据
insert into t_type(id,name) values(1,'食品类');
insert into t_type(id,name) values(2,'生活用品');
insert into t_type values(3,'电器');
insert into t_type values(4,'厨房用品');
用for update 方法向商品表和订单信息表中添加数据
select * from p_product for update;
select * from o_orders for update;
查询出添加数据成功后的三张表格如下:
2.执行如下查询语句:
2.1:查询商品名称和商品价格,商品类型。
select p.name ,p.price,t.name from p_product p,t_type t where t.id = p.t_id;
结果:
2.2:查询由业务员王语嫣签订的订单,显示订单的编号,订单价格,订单中商品名称,商品数量。
select o.id,o.tatol,p.name,o.p_num from o_orders o,p_product p
where o_oper = '王语嫣' and p.id = o.p_id;
结果:
2.3:查询订单总额在1000元以上的所有订单,显示订单编号,订单商品名称,最后根据价钱排序。
select o.id,p.name,p.price,o.tatol from o_orders o,p_product p
where o.tatol >1000 and o.p_id = p.id
order by p.price desc;
结果:
2.4:根据商品类型分类,查询出每个类型的商品各下个多次订单。
select t.name,x.count from t_type t,
(select count(c.id) count ,t_id from
(select o.*,p.t_id from o_orders o,p_product p
where o.p_id = p.id) c group by t_id) x
where t.id = x.t_id;
结果:
2.5:找出订单中金额最高的订单,显示此订单当中的商品名称,单价,订单总额。
select p.name ,p.price ,o.tatol from
(select max(tatol) tatol from o_orders ) ta,p_product p,o_orders o
where p.id = o.p_id and ta.tatol = o.tatol;
结果:
2.6:查询类型是食品类的所有订单信息,显示订单编号,订单成交的时间。
select o.id,o.dealtime, t.name from o_orders o, t_type t,p_product p
where t.name = '食品类' and p.t_id = t.id and o.p_id = p.id;
结果:
2.7:查询张三的所有订单,但是订单的编号,订单成交的时间,显示订单中商品的名称。
select o.id,o.dealtime,o.o_oper,p.name from o_orders o,p_product p
where o.o_oper = '张三' and o.p_id = p.id;
结果:
3.建立一个函数,输入商品编号,查询出商品的名称,如果无此商品编号抛出异常。
create or replace function checked(pid number)
return varchar2
is
pname varchar2(10);
begin
select p.name into pname from p_product p where p.id =pid;
return pname;
Exception
when no_data_found then
return '无此商品!';
end;
--调用
select checked(2) from dual;
结果:
4.建立一个存储过程,输入订单编号,打印出订单的金额,商品的数据,商品的名称,如果无此订单编号抛出异常。
create or replace procedure pro_tatol
(oid o_orders.id%type,otatol out number,oname out varchar2,opnum out number)
is
begin
select o.tatol,o.p_num,p.name into otatol,opnum,oname
from o_orders o,p_product p
where oid = o.id and p.id = o.p_id;
dbms_output.put_line('订单的金额: '||otatol||' 商品的名称: '||oname||' 商品的数据: '||opnum);
Exception
when no_data_found then
dbms_output.put_line('无此订单!');
end;
--调用
declare
otatol number;
opnum number;
oname varchar2(10);
begin
pro_tatol('001',otatol,oname,opnum);
end;
结果:
5.建立一个存储过程,查询所有的商品信息,将所有商品单价+1元,单价超过300的
不进行涨价。
create or replace procedure cInfo
is
myproduct p_product%rowtype;
cursor cur_c is select * from p_product ;
begin
open cur_c;
loop
fetch cur_c into myproduct;
exit when cur_c%notfound;
if myproduct.price < 300 then
update p_product price set price = price+1 where id=myproduct.id;
dbms_output.put_line(myproduct.name||'涨价了1元 ');
else
dbms_output.put_line(myproduct.name||'不涨价');
end if;
end loop;
close cur_c;
end;
--调用
begin
cInfo;
end;
结果:
--查看
select * from p_product for update;
结果:

- 大小: 1.2 KB

- 大小: 3.9 KB

- 大小: 5 KB

- 大小: 2.7 KB

- 大小: 866 Bytes

- 大小: 1.5 KB

- 大小: 1.4 KB

- 大小: 857 Bytes

- 大小: 1.6 KB

- 大小: 1.5 KB

- 大小: 633 Bytes

- 大小: 6.3 KB

- 大小: 3.9 KB

- 大小: 10.7 KB
分享到:
相关推荐
本压缩包中的"Orcale的SQL语句练习.zip"包含了两个SQL脚本文件——SQL_Test.sql和SQL_Test_02.sql,主要是为了帮助学习者熟悉和提高在Oracle环境下使用SQL的能力。以下是针对这些文件中可能涉及的SQL知识点的详细...
#### 第二天:查询——SELECT语句的使用 - **目标**:理解并掌握SELECT语句的构成和使用方法,实现基本的数据检索功能。 - **背景**:介绍SELECT语句在SQL语言中的地位和作用,以及它在实际业务场景中的应用价值。 -...
#### 二、查询——SELECT语句的使用 - **一般的语法规则:** - SELECT [DISTINCT] * | column_name [, column_name ...] - FROM table_name - [WHERE condition] - [GROUP BY column_name] - [HAVING ...
# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含: 中文文档:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1
房地产 -可视化管理课件.ppt
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文探讨了电动汽车(EV)对IEEE 33节点电网的影响,特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性,研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括:负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析,揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制,为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群:从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标:①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力;②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略;③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明:文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析,实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。
房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt
稳压器件.SchLib
1
模拟符号.SCHLIB
内容概要:本文详细介绍了如何在Simulink中构建并仿真三相电压型逆变器的SPWM调制和电压单闭环控制系统。首先,搭建了由六个IGBT组成的三相全桥逆变电路,并设置了LC滤波器和1000V直流电源。接着,利用PWM Generator模块生成SPWM波形,设置载波频率为2kHz,调制波为50Hz工频正弦波。为了实现精确的电压控制,采用了abc/dq变换将三相电压信号转换到旋转坐标系,并通过锁相环(PLL)进行同步角度跟踪。电压闭环控制使用了带有抗饱和处理的PI调节器,确保输出电压稳定。此外,文中还讨论了标幺值处理方法及其优势,以及如何通过FFT分析验证输出波形的质量。 适用人群:电力电子工程师、自动化控制专业学生、从事逆变器研究的技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相电压型逆变器控制原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握SPWM调制技术和电压单闭环控制的设计与调试方法,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和参数设置指南,帮助读者快速上手并在实践中不断优化模型性能。同时,强调了一些常见的调试技巧和注意事项,如载波频率的选择、积分器防饱和处理等。
【蓝桥杯EDA】客观题解析
房地产 -物业 苏州设备房管理标准.ppt
3
房地产 -2024H1房地产市场总结与展望(新房篇).docx
内容概要:本文详细介绍了利用LabVIEW与PLC进行自动化数据交互的技术方案,涵盖参数管理、TCP通信、串口扫描、数据转移等方面。首先,通过配置文件(INI)实现参数的自动加载与保存,确保参数修改不影响程序运行。其次,在TCP通信方面采用异步模式和心跳包设计,增强通信稳定性,并加入CRC16校验避免数据丢失。对于串口扫描,则通过VISA配置实现状态触发,确保进出站检测的准确性。最后,针对不同类型的数据转移提出具体方法,如TDMS文件存储策略,确保高效可靠的数据处理。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉LabVIEW和PLC编程的从业者。 使用场景及目标:适用于需要将LabVIEW作为上位机与PLC进行数据交互的工业生产线环境,旨在提高系统的自动化程度、稳定性和易维护性。 其他说明:文中提供了多个实用代码片段和注意事项,帮助读者更好地理解和应用相关技术。
d65689da7ed20e21882a634f8f5ce6c9_faad2735d293907fb32f7c5837f7302a