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原标题:澳门十大赌场最新排名数据库索引,正则表达式

浏览次数:99 时间:2019-07-10

一、时间格式验证

DEFAULT约束添加规则

1、若在表中定义了默认值约束,用户在插入新的数据行时,如果该行没有指定数据,那么系统将默认值赋给该列,如果我们不设置默认值,系统默认为NULL。

2、如果“默认值”字段中的项替换绑定的默认值(以不带圆括号的形式显示),则将提示你解除对默认值的绑定,并将其替换为新的默认值。

3、若要输入文本字符串,请用单引号 (') 将值括起来;不要使用双引号 ("),因为双引号已保留用于带引号的标识符。

4、若要输入数值默认值,请输入数值并且不要用引号将值括起来。

5、若要输入对象/函数,请输入对象/函数的名称并且不要用引号将名称括起来。

数据库索引的特点:

  • 避免进行数据库全表的扫描,大多数情况,只需要扫描较少的索引页和数据页,而不是查询所有数据页。而且对于非聚集索引,有时不需要访问数据页即可得到数据。
  • 聚集索引可以避免数据插入操作,集中于表的最后一个数据页面。
  • 在某些情况下,索引可以避免排序操作。

 在后台.cs文件中使用正则表达式验证时间日期格式,还需要其他格式只需要换正则表达式即可。

使用SSMS数据库管理工具添加DEFAULT约束

1、连接数据库,选择数据表-》右键点击-》选择设计。

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2、在表设计窗口中-》选择数据列-》在列属性窗口中找到默认值或绑定-》输入默认值(注意默认值的数据类型和输入格式)。

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3、点击保存按钮(或者ctrl s)-》刷新表-》再次打开表查看结果。

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数据库索引与数据结构

上文说过,二叉树、红黑树等数据结构也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/ Tree作为索引结构,这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/ Tree作为索引的理论基础。

验证年月日时分秒的正则表达式,格式yyyy-MM-dd HH:mm:ss        ([0-9]{4})-([0-9]{2})-([0-9]{2}) ([0-9]{2}):([0-9]{2}):([0-9]{2})

使用T-SQL脚本添加DEFAULT约束

B树(Balance Tree)

又叫做B- 树(其实B-是由B-tree翻译过来,所以B-树和B树是一个概念)
,它就是一种平衡多路查找树。下图就是一个典型的B树:

graph TD
a(M)-->b(E - F)
b-->E
b-->F
a-->c(P - T - X)
E-->d(1 - 2)
F-->e(4 - 5)

验证小时分钟的正则表达式,格式   HH:mm    ^(([0-1]\d)|(2[0-4])):[0-5]\d$

当表结构已存在时

首先判断表中是否存在默认约束,如果存在则先删除默认约束再添加,如果不存在则直接添加。

语法:

use 数据库
go
--判断默认约束是否存在,如果存在则先删除,如果不存在则直接添加
if exists(select * from sysobjects where name=约束名)
alter table 表名 drop constraint 约束名;
go
--给指定列添加默认约束
alter table 表名 add constraint 约束名 default(约束值) for 列名;
go

示例:

use [testss]
go
--判断默认约束是否存在,如果存在则先删除,如果不存在则直接添加
if exists(select * from sysobjects where name='defalut_height')
alter table [testss].[dbo].[test1] drop constraint defalut_height;
go
--给指定列添加默认约束
alter table [testss].[dbo].[test1] add constraint defalut_height default(160) for height;
go

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B-Tree特点

  • 树中每个结点至多有m个孩子;
  • 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子;
  • 若根结点不是叶子结点,则至少有2个孩子;
  • 所有叶子结点(失败节点)都出现在同一层,叶子结点不包含任何关键字信息;
  • 所有非终端结点中包含下列信息数据 ( n, A0 , K1 , A1 , K2 , A2 , … , Kn , An ),其中: Ki (i=1,…,n)为关键字,且Ki < Ki 1 , Ai (i=0,…,n)为指向子树根结点的指针, n为关键字的个数
  • 非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;
    B树详细定义
1. 有一个根节点,根节点只有一个记录和两个孩子或者根节点为空;
2. 每个节点记录中的key和指针相互间隔,指针指向孩子节点;
3. d是表示树的宽度,除叶子节点之外,其它每个节点有[d/2,d-1]条记录,并且些记录中的key都是从左到右按大小排列的,有[d/2 1,d]个孩子;
4. 在一个节点中,第n个子树中的所有key,小于这个节点中第n个key,大于第n-1个key,比如上图中B节点的第2个子节点E中的所有key都小于B中的第2个key 9,大于第1个key 3;
5. 所有的叶子节点必须在同一层次,也就是它们具有相同的深度;

由于B-Tree的特性,在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观:首先从根节点进行二分查找,如果找到则返回对应节点的data,否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找,直到找到节点或找到null指针,前者查找成功,后者查找失败。B-Tree上查找算法的伪代码如下:

BTree_Search(node, key) {
     if(node == null) return null;
     foreach(node.key){
          if(node.key[i] == key) return node.data[i];
          if(node.key[i] > key) return BTree_Search(point[i]->node);
      }
     return BTree_Search(point[i 1]->node);
  }
data = BTree_Search(root, my_key);

关于B-Tree有一系列有趣的性质,例如一个度为d的B-Tree,设其索引N个key,则其树高h的上限为logd((N 1)/2),检索一个key,其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。从这点可以看出,B-Tree是一个非常有效率的索引数据结构。

另外,由于插入删除新的数据记录会破坏B-Tree的性质,因此在插入删除时,需要对树进行一个分裂、合并、转移等操作以保持B-Tree性质,本文不打算完整讨论B-Tree这些内容,因为已经有许多资料详细说明了B-Tree的数学性质及插入删除算法,有兴趣的朋友可以查阅其它文献进行详细研究。

System.Text.RegularExpressions.Regex reg = new System.Text.RegularExpressions.Regex("^(([0-1]\d)|(2[0-4])):[0-5]\d$");

创建表时添加默认约束

首先判断表是否选在,如果存在则先删除表再添加,如果不存在则直接添加。

语法:

--创建新表时添加默认约束
--数据库声明
use 数据库名
go
--如果表已存在则先删除表再创建,如果表不存在则直接创建
if exists(select * from sysobjects where name=表名 and type ='U')
drop table 表名;
go
--建表语法声明
create table 表名
(
--字段声明
列名 列类型 identity(1,1) not null,
列名 列类型) null,
列名 列类型 null,
列名 列类型 null,
列名 列类型,
列名 列类型 constraint 约束名 default 默认值,
primary key clustered(列名 asc) with(ignore_dup_key=off) on [primary] --主键索引声明
)on [primary]

--字段注释声明
exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'列说明' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'表名', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'列名';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'列说明' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'表名', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'列名';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'列说明' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'表名', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'列名';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'列说明' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'表名', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'列名';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'列说明' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'表名', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'列名';

go

示例:

--创建新表时添加默认约束
--数据库声明
use testss
go
--如果表已存在则先删除表再创建,如果表不存在则直接创建
if exists(select * from sysobjects where name='test1' and type ='U')
drop table test1;
go
--建表语法声明
create table test1
(
--字段声明
id int identity(1,1) not null,
name nvarchar(50) null,
sex nvarchar(50) null,
age nvarchar(50) null,
classid int,
height int constraint default_he default 166,
primary key clustered(id asc) with(ignore_dup_key=off) on [primary] --主键索引声明
)on [primary]

--字段注释声明
exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'id主键' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'test1', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'id';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'姓名' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'test1', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'name';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'性别' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'test1', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'sex';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'年龄' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'test1', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'age';

exec sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'班级id' , @level0type=N'SCHEMA',
@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'test1', @level2type=N'COLUMN',@level2name=N'classid';

go

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B Tree

其实B-Tree有许多变种,其中最常见的是B Tree,比如MySQL就普遍使用B Tree实现其索引结构。B-Tree相比,B Tree有以下不同点:

  • 每个节点的指针上限为2d而不是2d 1;
  • 内节点不存储data,只存储key;
  • 叶子节点不存储指针;
  • 下面是一个简单的B Tree示意。
graph TD
a(1____2____)-->a1(____)
a1-->b(3____4____)
b-->d(15)
b-->e(18)
d-->data1
e-->data2

由于并不是所有节点都具有相同的域,因此B Tree中叶节点和内节点一般大小不同。这点与B-Tree不同,虽然B-Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致,但是每个节点的域和上限是一致的,所以在实现中B-Tree往往对每个节点申请同等大小的空间。一般来说,B Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构,具体原因与外存储器原理及计算机存取原理有关,将在下面讨论。

带有顺序访问指针的B Tree

一般在数据库系统或文件系统中使用的B Tree结构都在经典B Tree的基础上进行了优化,增加了顺序访问指针。

graph TD
a(1____2____)-->a1(____)
a1-->b(3____4____)
b-->d(15)
b-->e(18)
d-->data1
e-->data2
data1-->data2

如图所示,在B Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,就形成了带有顺序访问指针的B Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能,例如图4中如果要查询key为从18到49的所有数据记录,当找到18后,只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点,极大提到了区间查询效率。
这一节对==B-Tree和B Tree==进行了一个简单的介绍,下一节结合存储器存取原理介绍为什么目前B Tree是数据库系统实现索引的==首选数据结构==。

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