引用操作

创建一个指针：o = ptr();用它做任何你想做的事：odmsg = '嗨';odA = randn(10);p = o;pdmsg = '你好';显示（odmsg）； % 输出 '你好'想想“.d.”作为C语言的“->”运算符。编写一个作用于它的函数： function DoSomething(o) o.dA(end,end) = 10; end 确保删除它：delete(o);由于o和p指向同一个对象，因此p现在就像o一样无效。

向量的元素引用，在 R 语言里是个挺基础但常用的操作。Dalgaard 书里的intake.pre例子就讲得挺清楚，尤其适合刚上手 R 的新手。直接用索引号就能搞定引用，比如intake.pre[1]就是取第一个元素，写法简单、效率也高。 搭配数据框的引用方式一起看，理解更快。你可以看看《数据框元素引用》，里面对df$col和df[ , ]的差异讲得比较明白，蛮实用的。 另外，想更深入一点？推荐你看看《R 语言初步_统计绘图与编程》这篇文章，讲了不少基础操作加图形展示，配合练习效果还不错。你在练习引用的时候顺带也能画点图，蛮有成就感的。 如果你遇到问题卡壳，像是类型搞混了、引用出错了，可以再去

外码引用约束定义了表中的外码列引用的主表及其主码列。语法格式为： FOREIGN KEY （外码列） REFERENCES 主表（主码列） 例如： FOREIGN KEY （sno） REFERENCES 学生表（sno）

利用Python解析SQL语句中的目标表和引用表，实现数据血缘追踪和依赖表分析。

在进行引用分区之前，ORDERS表在2006年1月和2006年2月的操作记录，以及LINEITEMS表在同期的详细记录，使用RANGE(order_date)作为主键和外键进行冗余存储和维护order_id及order_date信息。

Hadoop 2.7.3 的 HDFS API 操作，推荐用几个比较关键的 JAR 包组合来搞定，像是hadoop-common、hadoop-hdfs-client这些，基本是常驻选手，项目里没它们肯定跑不起来。FileSystem的用法你早就用烂了，FileSystem.get(conf)拿到实例，各种create、delete操作都靠它。搭配FSDataInputStream和FSDataOutputStream，文件的读写就搞定了，流式效率也挺高。Path用来管理文件路径，还挺灵活，写法像new Path("hdfs://namenode:9000/myfile")，语义清晰，看一眼就

在 R 数据框中，可以使用行列索引来引用元素。 使用 [ 和 ] 访问元素，例如 df[i, j]。 也可以使用列名来引用元素，例如 df$column_name。

Oracle 的强制索引写法挺丰富的，对调优场景不小。像/*+INDEX*/这种提示，在索引选错的时候能派上大用场。你平时查性能瓶颈，一条SELECT扔过去，走错路径跑得跟乌龟一样，用上这些 Hint 试试看，立马快不少。哦对，还有/*+FULL*/和/*+INDEX_DESC*/这些也蛮实用，尤其表数据量大的时候，测试下不同提示的执行计划，会有惊喜。

引用完整性的 MySQL 教程 PPT，讲的就是怎么用外键约束把几张表的关系绑牢。嗯，外键就像是数据库里的“家长”，不让你随便乱删乱改。比如成绩表里有学号，得跟学生表对得上，不然数据就乱套了。这个 PPT 讲得挺细，更新规则、删除规则都有，例子也比较接地气。 数据表设计的时候，用好外键约束能省不少事。像ON DELETE CASCADE这种规则，删掉学生信息的时候，相关成绩记录也会自动清掉，挺省心。不过用的时候也要小心，别一不注意全表都被删光了。哦对了，里面还有关于引用完整性的和不同数据库的约束例子，跨数据库的同学看看也不错。 如果你正在做学生成绩管理、订单系统这种多表关联的项目，可以先过一遍

MySQL 的外键引用其实有时候挺难掌握的，不过只要了解清楚就好。举个例子，假如你需要删除某个学生及其成绩信息，可以用这种方式： delete from student,sc using student,sc where student.sno = sc.studentid and student.sno='95005'; 这条语句会删除学生编号为'95005'的学生及其成绩。至于表和字段的引用方式，你可以选择**绝对引用**或者**相对引用**，像是数据库名.表名.字段名（绝对）或者表名.字段名（相对）。如果你对外键有点困惑，可以看看一些相关文章，它们会帮你更好理解外键引用的细节。你可以在这