Ejemplos de dos tablas El siguiente conjunto de ejemplos utiliza dos tablas de la base de datos de la empresa: las tablas de la empresa y del departamento. Estos ejemplos ejercen más de la función del DAS Relacional. En esta serie de ejemplos, una empresa y un departamento son creados, recuperados, actualizados y finalmente eliminados. Esto ilustra el ciclo de vida de un gráfico de datos que contiene más de un objeto. Tenga en cuenta que este ejemplo borra las tablas de empresa y de departamento al inicio para que se puedan conocer los resultados exactos de las consultas. Puede encontrar estos ejemplos combinados en un solo script denominado 1cd-CRUD en el directorio Scenarios del paquete Relational DAS. Ejemplo 1 Una empresa, un departamento - Crear Como en el ejemplo anterior de crear sólo un objeto de datos de la empresa, la primera acción después de construir el DAS Relacional es llamar a createRootDataObject () para obtener el objeto raíz especial del gráfico de datos vacío. A continuación, se crea el objeto de empresa como hijo del objeto raíz y el objeto de departamento como hijo del objeto de empresa. Cuando se trata de aplicar los cambios, el DAS Relacional tiene que realizar un procesamiento especial para mantener las claves externas que soportan las relaciones de contención, especialmente si están implicadas claves primarias auto-generadas. En este ejemplo, se debe mantener la relación entre el ID de clave principal generado automáticamente en la tabla de empresa y la columna coid en la tabla de departamento. Al insertar una empresa y un departamento por primera vez, el DAS Relacional tiene que insertar primero la fila de la empresa y luego llamar al método getLastInsertId () de PDO039 para obtener la clave primaria generada automáticamente, y agregarla como el valor de la columna coid al insertar la Departamento fila. Crear una empresa con el nombre de Acme y un departamento, el Departamento de calzado / dbh nuevo PDO (PDODSN. DATABASEUSER. DATABASEPASSWORD) las nuevas SDODASRelational (databasemetadata, la empresa. SDOcontainmentmetadata) Root - gt createRootDataObject () acme root - gt createDataObject (empresa) acme - gt nombre Acme shoe acme - gt createDataObject (departamento) shoe - gt name Zapato das - gt applyChanges (dbh. Root) Ejemplo 2 Una empresa, un departamento - Recuperar y actualizar En este caso, la consulta SQL que se pasa a executeQuery () realiza una combinación interna para unir los datos de las tablas de empresa y departamento. Las claves primarias para las tablas de empresa y departamento deben incluirse en la consulta. El conjunto de resultados se vuelve a normalizar para formar un gráfico de datos normalizado. Tenga en cuenta que un especificador de columna se pasa como el tercer argumento a la llamada executeQuery () que permite al DAS Relacional saber qué columna es la que en el conjunto de resultados. Tenga en cuenta que la columna coid aunque se utiliza en la consulta no es necesaria en el conjunto de resultados. Para entender lo que está haciendo el DAS Relacional cuando construye el gráfico de datos, puede ser útil visualizar cómo se ve el conjunto de resultados. Aunque los datos de la base de datos están normalizados, de modo que varias filas de departamento pueden apuntar a través de su clave externa a una fila de empresa, los datos del conjunto de resultados no están normalizados: es decir, si hay una empresa y varios departamentos, Para la empresa se repiten en cada fila. El DAS Relacional tiene que invertir este proceso y convertir el conjunto de resultados en un gráfico de datos normalizado, con sólo un objeto de empresa. En este ejemplo, el DAS Relacional examinará el conjunto de resultados y el especificador de columna, encontrará datos para las tablas de empresa y de departamento, encontrará claves primarias para ambos e interpretará cada fila como conteniendo datos para un departamento y su empresa matriz. Si no ha visto los datos de esa empresa antes (utiliza la clave principal para comprobar), crea un objeto de empresa y luego un objeto de departamento debajo. Si ha visto los datos de esa empresa antes y ya ha creado el objeto de la empresa que acaba de crear el departamento por debajo del objeto. De esta manera el DAS Relacional puede recuperar y volver a normalizar los datos para múltiples empresas y múltiples departamentos debajo de ellos. Ltphp requireonce SDO / DAS / Relational. php requireonce companymetadata. inc. php / Recuperar la empresa y el departamento de calzado, a continuación, eliminar zapato y añadir IT / dbh nuevo PDO (PDODSN. DATABASEUSER DATABASEPASSWORD) nuevas SDODASRelational (databasemetadata. Root das - gt executeQuery (dbh, select c. id, c. name, d. id, d. nombre de la empresa c, departamento d donde d. coid c. id, array (company. id. Company. name. Departamento. Id. Department. name)) acme raíz empresa 0 // obtener la primera empresa - será Acme zapato acme departamento 0 // obtener el primer departamento por debajo - será Shoe unset (acme departamento 0) que acme - gt createDataObject (departamento) It - gt nombre IT das - gt applyChanges (dbh. Root) gt Ejemplo 3 Una empresa, dos departamentos - Recuperar y eliminar En este ejemplo, la empresa y el departamento se recuperan y luego se eliminan. No es necesario borrarlos individualmente (aunque eso sería posible) - eliminar el objeto de la empresa del gráfico de datos también elimina todos los departamentos debajo de él. Tenga en cuenta la forma en que el objeto de la empresa en realidad se elimina mediante la llamada PHP unset. El unset debe realizarse en la propiedad que contiene, que en este caso es la propiedad de la compañía en el objeto raíz especial. Debe utilizar: ltphp unset (empresa raíz 0) gt ltphp unset (acme) // ERROR gt Simplemente desactivar acme destruiría la variable pero dejaría intactos los datos en el gráfico de datos. Ltphp requireonce SDO / DAS / Relational. php requireonce companymetadata. inc. php / Recuperar la empresa y el departamento de TI, luego eliminar toda la empresa / dbh nuevo PDO (PDODSN. DATABASEUSER. DATABASEPASSWORD) las nuevas SDODASRelational (databasemetadata. Das - gt ejecutarQuery (dbh, c. id seleccionar, c. name, d. id, d. name de la empresa c, departamento d donde d. coid c. id, array (company. id. Company. name. Department. id ¿Qué son pips en el sistema de opciones binarias 0 85 ¿Qué son pips en el sistema de opciones binarias 0 85 Realmente Es un ganador. Sho riesgo fijo cedro sistema financiero señalización antipodal. 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Un número finito también puede representarse por cuatro componentes enteros, un signo (s), una base (b), un significante (m) y un exponente (e). Entonces, el valor numérico del número se evalúa como (-1) s x m x b e Donde m lt b Dependiendo de la base y el número de bits utilizados para codificar varios componentes, el estándar IEEE 754 define cinco formatos básicos. Cuadro 8211 1 Representación de precisión Formato de precisión simple: Como se menciona en la Tabla 1, el formato de precisión simple tiene 23 bits para significand ( 1 representa el bit implícito, detalles a continuación), 8 bits para exponente y 1 bit para signo. Por ejemplo, el número racional 92 se puede convertir en formato de flotador de precisión simple como sigue, El resultado se dice que se normaliza. Si está representado con el primer bit 1, es decir, 1.001 (2) x 2 2. (Similarmente cuando el número 0.000000001101 (2) x 2 3 es normalizado, aparece como 1.101 (2) x 2 -6). Omitiendo este implícito 1 en el extremo izquierdo nos da la mantisa del número del flotador. Un número normalizado proporciona más precisión que el número normalizado correspondiente. El bit más significativo implícito puede utilizarse para representar significand aún más preciso (23 1 24 bits) que se denomina representación subnormal. Los números de coma flotante se representarán en forma normalizada. Los números subnormales caen en la categoría de números des-normalizados. La representación subnormal reduce ligeramente el rango de exponentes y no puede normalizarse ya que resultaría en un exponente que no encaja en el campo. Los números subnormales son menos precisos, es decir, tienen menos espacio para bits no nulos en el campo de fracciones, que los números normalizados. De hecho, la precisión disminuye a medida que disminuye el tamaño del número subnormal. Sin embargo, la representación subnormal es útil en la presentación de lagunas de escala de punto flotante cerca de cero. En otras palabras, el resultado anterior se puede escribir como (-1) 0 x 1.001 (2) x 2 2, lo que produce los componentes enteros como s 0, b 2, significand (m) 1.001, mantisa 001 y e2. El número flotante de precisión simple se puede representar en binario como se muestra a continuación, Donde el campo exponente se supone que es 2, pero codificado como 129 (1272) llamado exponente sesgado. El campo del exponente está en el formato binario llano que también representa a exponentes negativos con una codificación (como la magnitud de la muestra, el complemento de 1s, el complemento de 2s, etc.). El exponente sesgado se utiliza para la representación de exponentes negativos. El exponente polarizado tiene ventajas sobre otras representaciones negativas al realizar comparaciones de bits de dos números de coma flotante para la igualdad. Un sesgo de (2 n-1 8211 1), donde n es de bits utilizados en el exponente, se añade al exponente (e) para obtener exponente (E) sesgado. Por lo tanto, el exponente polarizado (E) del número de precisión simple se puede obtener como El rango de exponente en formato de precisión simple es de -126 a 127. Otros valores se utilizan para símbolos especiales. Nota: Cuando descomponemos un número de punto flotante, el exponente obtenido es un exponente polarizado. Restando 127 del exponente sesgado podemos extraer exponente no sesgado. Formato de Precisión Doble: Como se menciona en la Tabla 1, el formato de doble precisión tiene 52 bits para significand (1 representa bit implícito), 10 bits para exponente y 1 bit para signo. Todas las demás definiciones son las mismas para el formato de doble precisión, excepto para el tamaño de varios componentes. El cambio más pequeño que se puede representar en representación en coma flotante se denomina precisión. La parte fraccional de un número normalizado de precisión única tiene exactamente 23 bits de resolución, (24 bits con el bit implícito). Esto corresponde a log (10) (2 23) 6.924 7 (la característica del logaritmo) dígitos decimales de precisión. De manera similar, en el caso de números de doble precisión, la precisión es log (10) (2 52) 15.654 16 dígitos decimales. La precisión en la representación de coma flotante se rige por el número de bits significativos, mientras que el rango está limitado por el exponente. No todos los números reales pueden representarse exactamente en formato de punto flotante. Para cualquier número que no sea número de punto flotante, hay dos opciones para la aproximación de punto flotante, digamos, el número de punto flotante más cercano menor que x como x y el número de punto flotante más cercano mayor que x como x. Una operación de redondeo se realiza sobre el número de bits significativos en el campo de mantisa basado en el modo seleccionado. El modo de redondeo hace que x se establezca en x, el modo de redondeo hace que x se establezca en x, la ronda hacia el modo de cero hace que x sea x o x cualquiera que esté entre cero y. La ronda al modo más cercano establece x a x o x lo que sea más cercano a x. Normalmente, el modo más utilizado es el redondo al más cercano. La cercanía de la representación de punto flotante al valor real se denomina exactitud. Patrones de bits especiales: El estándar define pocos patrones de bits de punto flotante especial. Cero no tienen más significativo 1 bit, por lo tanto no se puede normalizar. La representación de bits ocultos requiere una técnica especial para almacenar cero. Tendremos dos patrones de bits diferentes 0 y -0 para el mismo valor numérico cero. Para la representación de punto flotante de precisión simple, estos patrones se dan a continuación, 0 00000000 00000000000000000000000 0 1 00000000 00000000000000000000000 -0 De manera similar, la norma representa dos patrones de bits diferentes para INF y - INF. Los mismos se dan a continuación, 0 11111111 00000000000000000000000 INF 1 11111111 00000000000000000000000 - INF Todos estos números especiales, así como otros números especiales (a continuación) son números subnormales, representados mediante el uso de un patrón de bits especial en el campo exponente. Esto reduce ligeramente el rango del exponente, pero esto es bastante aceptable ya que el rango es tan grande. Un intento de calcular expresiones como 0 x INF, 0 INF, etc. no tiene sentido matemático. El estándar llama al resultado de expresiones como Not a Number (NaN). Cualquier expresión posterior con NaN produce NaN. La representación de NaN tiene significante distinto de cero y todos los 1s en el campo del exponente. Estos se muestran a continuación para el formato de precisión simple (x no se preocupan bits), x 11111111 1 m 0000000000000000000000 Donde m puede ser 0 o 1. Esto nos da dos representaciones diferentes de NaN. 0 11111111 110000000000000000000000 Señalización NaN (SNaN) 0 11111111 100000000000000000000000 NaN silencioso (QNaN) Normalmente QNaN y SNaN se utilizan para el tratamiento de errores. QNaN no plantea ninguna excepción ya que se propagan a través de la mayoría de las operaciones. Considerando SNaN son los que cuando se consumen en la mayoría de las operaciones se plantea una excepción no válida. Overflow y Underflow: Se dice que el desbordamiento ocurre cuando el resultado verdadero de una operación aritmética es finito pero mayor en magnitud que el número de punto flotante más grande que se puede almacenar usando la precisión dada. Se dice que el desbordamiento ocurre cuando el resultado verdadero de una operación aritmética es menor en magnitud (infinitesimal) que el número de punto flotante normalizado más pequeño que se puede almacenar. No se puede ignorar el desbordamiento en los cálculos, mientras que el desbordamiento puede ser reemplazado por cero. El estándar IEEE 754 define un formato de punto flotante binario. Los detalles de la arquitectura se dejan a los fabricantes de hardware. El orden de almacenamiento de los bytes individuales en el número de punto flotante binario varía de una arquitectura a otra. Gracias a Venki por escribir el artículo anterior. Por favor escriba comentarios si encuentra algo incorrecto, o si desea compartir más información sobre el tema discutido anteriormente.
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