Импортируйте данные в рабочее пространство MATLAB от выполнения SQL-оператора
настраивает опции для того, чтобы импортировать данные от выполняемого SQL-запроса при помощи results
= fetch(conn
,sqlquery
,opts
)SQLImportOptions
объект.
задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" и любой из предыдущих комбинаций входных аргументов. Например, results
= fetch(___,Name,Value
)'MaxRows',5
импорт пять строк данных.
задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, results
= fetch(conn
,pstmt
,Name,Value
)'DataReturnFormat','structure'
импортирует данные как структуру.
connection
ОбъектИмпортируйте все данные о продукте от таблицы базы данных Microsoft® SQL Server® в MATLAB® при помощи connection
объект. Затем определите самую высокую себестоимость единицы продукции среди продуктов в таблице.
Создайте соединение с базой данных ODBC к базе данных Microsoft® SQL Server® с аутентификацией Windows®. Задайте пустое имя пользователя и пароль. База данных содержит таблицу productTable
.
datasource = 'MS SQL Server Auth'; conn = database(datasource,'','');
Проверяйте соединение с базой данных. Если Message
свойство пусто, затем связь успешна.
conn.Message
ans = []
Импортируйте все данные от productTable
при помощи connection
объектный и SQL-запрос и отображение импортированные данные.
sqlquery = 'SELECT * FROM productTable';
results = fetch(conn,sqlquery)
results = 15×5 table productNumber stockNumber supplierNumber unitCost productDescription _____________ ___________ ______________ ________ __________________ 9 1.2597e+05 1003 13 'Victorian Doll' 8 2.1257e+05 1001 5 'Train Set' 7 3.8912e+05 1007 16 'Engine Kit' 2 4.0031e+05 1002 9 'Painting Set' 4 4.0034e+05 1008 21 'Space Cruiser' 1 4.0035e+05 1001 14 'Building Blocks' 5 4.0046e+05 1005 3 'Tin Soldier' 6 4.0088e+05 1004 8 'Sail Boat' 3 4.01e+05 1009 17 'Slinky' 10 8.8865e+05 1006 24 'Teddy Bear' 11 4.0814e+05 1004 11 'Convertible' 12 2.1046e+05 1010 22 'Hugsy' 13 4.7082e+05 1012 17 'Pancakes' 14 5.101e+05 1011 19 'Shawl' 15 8.9975e+05 1011 20 'Snacks'
Определите самую высокую себестоимость единицы продукции для всех продуктов в таблице.
max(results.unitCost)
ans = 24
Закройте соединение с базой данных.
close(conn)
Настройте настройки импорта при импортировании данных от результатов SQL-запроса на базе данных. Управляйте настройками импорта путем создания SQLImportOptions
объект. Затем настройте настройки импорта для различных столбцов в SQL-запросе. Импортируйте данные с помощью fetch
функция.
Этот пример использует employees_database.mat
файл, который содержит столбцы first_name
, hire_date
, и DEPARTMENT_NAME
. Пример также использует базу данных Microsoft® SQL Server® Version 11.00.2100 и Драйвер Microsoft SQL Server 11.00.5058.
Создайте соединение с базой данных ODBC к базе данных Microsoft SQL Server с аутентификацией Windows®. Задайте пустое имя пользователя и пароль.
datasource = 'MS SQL Server Auth'; conn = database(datasource,'','');
Загрузите информацию о сотруднике в рабочую область MATLAB®.
employeedata = load('employees_database.mat');
Создайте employees
и departments
таблицы базы данных с помощью информации о сотруднике.
emps = employeedata.employees; depts = employeedata.departments; sqlwrite(conn,'employees',emps) sqlwrite(conn,'departments',depts)
Создайте SQLImportOptions
объект с помощью SQL-запроса и databaseImportOptions
функция. Этот запрос получает всю информацию для сотрудников, которые являются менеджерами по продажам или программистами.
sqlquery = ['SELECT * from employees e join departments d ' ... 'on (e.department_id = d.department_id) where job_id ' ... 'in (''IT_PROG'',''SA_MAN'')']; opts = databaseImportOptions(conn,sqlquery)
Отобразите текущие настройки импорта для переменных, выбранных в SelectedVariableNames
свойство SQLImportOptions
объект.
vars = opts.SelectedVariableNames; varOpts = getoptions(opts,vars)
varOpts = 1x16 SQLVariableImportOptions array with properties: Variable Options: (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | (9) | (10) | (11) | (12) | (13) | (14) | (15) | (16) Name: 'employee_id' | 'first_name' | 'last_name' | 'email' | 'phone_number' | 'hire_date' | 'job_id' | 'salary' | 'commission_pct' | 'manager_id' | 'department_id' | 'temporary' | 'DEPARTMENT_ID' | 'DEPARTMENT_NAME' | 'MANAGER_ID' | 'LOCATION_ID' Type: 'double' | 'char' | 'char' | 'char' | 'char' | 'char' | 'char' | 'double' | 'double' | 'double' | 'double' | 'double' | 'double' | 'char' | 'double' | 'double' FillValue: [NaN] | '' | '' | '' | '' | '' | '' | [NaN] | [NaN] | [NaN] | [NaN] | [NaN] | [NaN] | '' | [NaN] | [NaN] To access sub-properties of each variable, use getoptions
Измените типы данных для hire_date
, DEPARTMENT_NAME
, и first_name
переменные с помощью setoptions
функция. Затем отобразите обновленные настройки импорта. Поскольку hire_date
хранит данные о дате и времени, измените тип данных этой переменной к datetime
. Поскольку DEPARTMENT_NAME
определяет конечное множество повторяющихся значений, измените тип данных этой переменной к categorical
. Кроме того, поменяйте имя этой переменной к нижнему регистру. Поскольку first_name
хранит текстовые данные, измените тип данных этой переменной к string
.
opts = setoptions(opts,'hire_date','Type','datetime'); opts = setoptions(opts,'DEPARTMENT_NAME','Name','department_name', ... 'Type','categorical'); opts = setoptions(opts,'first_name','Type','string'); vars = opts.SelectedVariableNames; varOpts = getoptions(opts,vars)
varOpts = 1x16 SQLVariableImportOptions array with properties: Variable Options: (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | (9) | (10) | (11) | (12) | (13) | (14) | (15) | (16) Name: 'employee_id' | 'first_name' | 'last_name' | 'email' | 'phone_number' | 'hire_date' | 'job_id' | 'salary' | 'commission_pct' | 'manager_id' | 'department_id' | 'temporary' | 'DEPARTMENT_ID' | 'department_name' | 'MANAGER_ID' | 'LOCATION_ID' Type: 'double' | 'string' | 'char' | 'char' | 'char' | 'datetime' | 'char' | 'double' | 'double' | 'double' | 'double' | 'double' | 'double' | 'categorical' | 'double' | 'double' FillValue: NaN | <missing> | '' | '' | '' | NaT | '' | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | <undefined> | NaN | NaN To access sub-properties of each variable, use getoptions
Выберите эти три измененных переменные с помощью SelectVariableNames
свойство.
opts.SelectedVariableNames = {'first_name','hire_date','department_name'};
Импортируйте и отобразите результаты SQL-запроса с помощью fetch
функция.
employees_data = fetch(conn,sqlquery,opts)
employees_data=10×3 table
first_name hire_date department_name
___________ ____________________ _______________
"Alexander" 03-Jan-2006 00:00:00 IT
"Bruce" 21-May-2007 00:00:00 IT
"David" 25-Jun-2005 00:00:00 IT
"Valli" 05-Feb-2006 00:00:00 IT
"Diana" 07-Feb-2007 00:00:00 IT
"John" 01-Oct-2004 00:00:00 Sales
"Karen" 05-Jan-2005 00:00:00 Sales
"Alberto" 10-Mar-2005 00:00:00 Sales
"Gerald" 15-Oct-2007 00:00:00 Sales
"Eleni" 29-Jan-2008 00:00:00 Sales
Удалите employees
и departments
таблицы базы данных с помощью execute
функция.
execute(conn,'DROP TABLE employees') execute(conn,'DROP TABLE departments')
Закройте соединение с базой данных.
close(conn)
Укажите, что данные возвращают формат и количество импортированных строк для результатов SQL-запроса. Импортируйте данные с помощью SQL-запроса и fetch
функция.
Этот пример использует базу данных Microsoft® SQL Server® Version 11.00.2100 и Драйвер Microsoft SQL Server 11.00.5058.
Создайте соединение с базой данных ODBC к базе данных Microsoft SQL Server с аутентификацией Windows®. Задайте пустое имя пользователя и пароль.
datasource = 'MS SQL Server Auth'; conn = database(datasource,'','');
Загрузите терпеливую информацию в рабочую область MATLAB®.
patients = readtable('patients.xls');
Создайте patients
таблица базы данных с помощью терпеливой информации.
tablename = 'patients';
sqlwrite(conn,tablename,patients)
Выберите все данные из patients
таблица базы данных и импорт пять строк из таблицы как структура. Используйте 'DataReturnFormat'
аргумент пары "имя-значение", чтобы задать возврат данных о результате как структура. Кроме того, используйте 'MaxRows'
аргумент пары "имя-значение", чтобы задать пять строк. Отобразите импортированные данные.
sqlquery = ['SELECT * FROM ' tablename]; results = fetch(conn,sqlquery,'DataReturnFormat','structure', ... 'MaxRows',5)
results = struct with fields:
LastName: {5×1 cell}
Gender: {5×1 cell}
Age: [5×1 double]
Location: {5×1 cell}
Height: [5×1 double]
Weight: [5×1 double]
Smoker: [5×1 double]
Systolic: [5×1 double]
Diastolic: [5×1 double]
SelfAssessedHealthStatus: {5×1 cell}
Удалите patients
таблица базы данных с помощью execute
функция.
sqlquery = ['DROP TABLE ' tablename];
execute(conn,sqlquery)
Закройте соединение с базой данных.
close(conn)
Импортируйте данные о продукте от базы данных Microsoft® SQL Server® в MATLAB® при помощи связи ODBC и переменной в SQL SELECT
оператор.
Создайте соединение с базой данных ODBC к базе данных Microsoft® SQL Server® с аутентификацией Windows®. Задайте пустое имя пользователя и пароль. База данных содержит таблицу productTable
.
datasource = 'MS SQL Server Auth'; conn = database(datasource,'','');
Проверяйте соединение с базой данных. Если Message
свойство пусто, затем связь успешна.
conn.Message
ans = []
Выберите все данные из productTable
путем определения описания продукта как переменной. Импортируйте данные от выполняемого запроса с помощью fetch
функция.
SQL SELECT
оператор использует квадратные скобки, чтобы конкатенировать эти два вектора символов. Создать пару одинарных кавычек, которая появляется в SQL SELECT
оператор, задайте два набора четырех одинарных кавычек вокруг productdesc
. Внешние две метки формируют рисунок следующего вектора символов для конкатенации. Две внутренних метки обозначают кавычку в векторе символов.
productdesc = 'Painting Set'; sqlquery = ['SELECT * FROM productTable ' ... 'WHERE productDescription = ' '''' productdesc '''']; results = fetch(conn,sqlquery)
results = 1×5 table productNumber stockNumber supplierNumber unitCost productDescription _____________ ___________ ______________ ________ __________________ 2 4.0031e+05 1002 9 'Painting Set'
Вместо переменной используйте вектор символов 'Slinky'
импортировать данные.
sqlquery = ['SELECT * FROM productTable ' ... 'WHERE productDescription = ' '''Slinky''']; results = fetch(conn,sqlquery)
results = 1×5 table productNumber stockNumber supplierNumber unitCost productDescription _____________ ___________ ______________ ________ __________________ 3 4.01e+05 1009 17 'Slinky'
Закройте соединение с базой данных.
close(conn)
Получите информацию о метаданных при импортировании данных от SQL-запроса. Импортируйте данные с помощью fetch
функционируйте и исследуйте информацию о метаданных при помощи записи через точку.
Этот пример использует outages.csv
файл, который содержит данные об отключении электричества. Кроме того, пример использует базу данных Microsoft® SQL Server® Version 11.00.2100 и Драйвер Microsoft SQL Server 11.00.5058.
Создайте соединение с базой данных к базе данных Microsoft SQL Server с аутентификацией Windows®. Задайте пустое имя пользователя и пароль.
datasource = "MS SQL Server Auth"; conn = database(datasource,"","");
Загрузите информацию об отключении электричества в рабочую область MATLAB®.
outages = readtable("outages.csv");
Создайте outages
таблица базы данных с помощью информации об отключении электричества.
tablename = "outages";
sqlwrite(conn,tablename,outages)
Импортируйте данные в рабочее пространство MATLAB и возвратите информацию о метаданных об импортированных данных.
sqlquery = "SELECT * FROM outages";
[results,metadata] = fetch(conn,sqlquery);
Просмотрите имена переменных в импортированных данных.
metadata.Properties.RowNames
ans = 6×1 cell array
{'Region' }
{'OutageTime' }
{'Loss' }
{'Customers' }
{'RestorationTime'}
{'Cause' }
Просмотрите тип данных каждой переменной в импортированных данных.
metadata.VariableType
ans = 6×1 cell array
{'char' }
{'char' }
{'double'}
{'double'}
{'char' }
{'char' }
Просмотрите недостающее значение данных для каждой переменной в импортированных данных.
metadata.FillValue
ans = 6×1 cell array
{0×0 char}
{0×0 char}
{[ NaN]}
{[ NaN]}
{0×0 char}
{0×0 char}
Просмотрите индексы недостающих данных для каждой переменной в импортированных данных.
metadata.MissingRows
ans = 6×1 cell array
{ 0×1 double}
{ 0×1 double}
{604×1 double}
{328×1 double}
{ 29×1 double}
{ 0×1 double}
Отобразите первые восемь строк импортированных данных, которые содержат недостающее время восстановления. data
содержит время восстановления в пятой переменной. Используйте числовые индексы, чтобы найти строки с недостающими данными.
index = metadata.MissingRows{5,1}; nullrestoration = results(index,:); head(nullrestoration)
ans=8×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
___________ _________________________ ______ __________ _______________ __________________
'SouthEast' '2003-01-23 00:49:00.000' 530.14 2.1204e+05 '' 'winter storm'
'NorthEast' '2004-09-18 05:54:00.000' 0 0 '' 'equipment fault'
'MidWest' '2002-04-20 16:46:00.000' 23141 NaN '' 'unknown'
'NorthEast' '2004-09-16 19:42:00.000' 4718 NaN '' 'unknown'
'SouthEast' '2005-09-14 15:45:00.000' 1839.2 3.4144e+05 '' 'severe storm'
'SouthEast' '2004-08-17 17:34:00.000' 624.1 1.7879e+05 '' 'severe storm'
'SouthEast' '2006-01-28 23:13:00.000' 498.78 NaN '' 'energy emergency'
'West' '2003-06-20 18:22:00.000' 0 0 '' 'energy emergency'
Удалите outages
таблица базы данных с помощью execute
функция.
sqlstr = "DROP TABLE ";
sqlquery = strcat(sqlstr,tablename);
execute(conn,sqlquery)
Закройте соединение с базой данных.
close(conn)
Создайте подготовленный оператор SQL, чтобы импортировать данные от базы данных Microsoft® SQL Server® с помощью соединения с базой данных JDBC. Используйте SELECT
SQL-оператор для SQL-запроса. Импортируйте данные от базы данных и отобразите результаты.
Создайте соединение с базой данных JDBC к базе данных SQL Server с аутентификацией Windows®. Задайте пустое имя пользователя и пароль.
datasource = 'MSSQLServerJDBCAuth'; conn = database(datasource,'','');
Создайте подготовленный оператор SQL для того, чтобы импортировать данные от базы данных SQL Server с помощью соединения с базой данных JDBC. Вопросительные знаки в SELECT
SQL-оператор указывает, что это - подготовленный оператор SQL. Этот оператор выбирает все данные из таблицы базы данных inventoryTable
для материально-технических ресурсов, которые имеют дату материально-технических ресурсов в заданном диапазоне дат.
query = strcat("SELECT * FROM inventoryTable ", ... "WHERE inventoryDate > ? AND inventoryDate < ?"); pstmt = databasePreparedStatement(conn,query)
pstmt = SQLPreparedStatement with properties: SQLQuery: "SELECT * FROM inventoryTable where inventoryDate > ? AND inventoryDate < ?" ParameterCount: 2 ParameterTypes: ["string" "string"] ParameterValues: {[] []}
pstmt
SQLPreparedStatement
объект с этими свойствами:
SQLQuery
— SQL подготовил запрос оператора
ParameterCount
— Количество параметра
ParameterTypes
— Типы параметра
ParameterValues
— Значения параметров
Свяжите значения параметров в подготовленном операторе SQL. Выберите оба параметра в подготовленном операторе SQL с помощью их числовых индексов. Задайте значения, чтобы связать как диапазон дат материально-технических ресурсов между 1 января 2014 и 31 декабря 2014. Совпадайте с форматом дат в базе данных. bindParamValues
функционируйте обновляет значения в ParameterValues
свойство pstmt
объект.
selection = [1 2]; values = {"2014-01-01 00:00:00.000", ... "2014-12-31 00:00:00.000"}; pstmt = bindParamValues(pstmt,selection,values)
pstmt = SQLPreparedStatement with properties: SQLQuery: "SELECT * FROM inventoryTable where inventoryDate > ? AND inventoryDate < ?" ParameterCount: 2 ParameterTypes: ["string" "string"] ParameterValues: {["2014-01-01 00:00:00.000"] ["2014-12-31 00:00:00.000"]}
Импортируйте данные от базы данных с помощью fetch
функционируйте и связанные значения параметров. Результаты содержат четыре строки данных, которые представляют все материально-технические ресурсы с датой материально-технических ресурсов между 1 января 2014 и 31 декабря 2014.
results = fetch(conn,pstmt)
results=4×4 table
productNumber Quantity Price inventoryDate
_____________ ________ _____ _______________________
1 1700 14.5 {'2014-09-23 09:38:34'}
2 1200 9 {'2014-07-08 22:50:45'}
3 356 17 {'2014-05-14 07:14:28'}
7 6034 16 {'2014-08-06 08:38:00'}
Закройтесь SQL подготовил оператор и соединение с базой данных.
close(pstmt) close(conn)
conn
— Соединение с базой данныхconnection
объектСоединение с базой данных, заданное как connection
объект создается с database
функция.
sqlquery
— SQL-операторSQL-оператор, заданный как вектор символов или скаляр строки. SQL-оператор может быть любым допустимым SQL-оператором, включая вложенные запросы. SQL-оператор может быть хранимой процедурой, такой как {call sp_name (parm1,parm2,...)}
. Для хранимых процедур, которые возвращают один или несколько наборов результатов, используйте fetch
функция. Для процедур, которые возвращают выходные аргументы, используйте runstoredprocedure
.
Для получения информации о языке SQL-запроса см. Пример по SQL.
Типы данных: char |
string
opts
— Настройки импорта базы данныхSQLImportOptions
объектНастройки импорта базы данных, заданные как SQLImportOptions
объект.
pstmt
— SQL подготовил операторSQLPreparedStatement
объектSQL подготовил оператор, заданный как SQLPreparedStatement
объект.
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
results = fetch(conn,sqlquery,'MaxRows',50,'DataReturnFormat','structure')
импорт 50 строк данных как структура.'MaxRows'
— Максимальное количество строк, чтобы возвратитьсяМаксимальное количество строк, чтобы возвратиться, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'MaxRows'
и положительный числовой скаляр. По умолчанию, fetch
функция возвращает все строки в выполняемый SQL-запрос. Используйте этот аргумент пары "имя-значение", чтобы ограничить количество строк, импортированных в MATLAB®.
Пример: 'MaxRows',10
Типы данных: double
'DataReturnFormat'
— Данные возвращают формат'table'
(значение по умолчанию) | 'cellarray'
| 'numeric'
| 'structure'
Данные возвращают формат, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'DataReturnFormat'
и одно из этих значений:
'table'
'cellarray'
'numeric'
'structure'
Используйте 'DataReturnFormat'
аргумент пары "имя-значение", чтобы задать тип данных данных о результате results
. Чтобы задать целочисленные классы для числовых данных, используйте opts
входной параметр.
Можно задать эти значения с помощью векторов символов или представить скаляры в виде строки.
Пример: 'DataReturnFormat','cellarray'
импортирует данные как массив ячеек.
results
— Данные о результатеДанные о результате, возвращенные как таблица, массив ячеек, структура или числовая матрица. Данные о результате содержат все строки данных из выполняемого SQL-оператора по умолчанию.
Используйте 'MaxRows'
аргумент пары "имя-значение", чтобы задать количество строк данных, чтобы импортировать. Используйте 'DataReturnFormat'
аргумент пары "имя-значение", чтобы задать тип данных данных о результате.
Когда выполняемый SQL-оператор не возвращает строк, данные о результате являются пустой таблицей.
metadata
— Информация о метаданныхИнформация о метаданных, возвращенная как таблица с этими переменными.
Имя переменной | Описание переменной | Типы данных переменных |
---|---|---|
| Тип данных каждой переменной в импортированных данных | Массив ячеек из символьных векторов |
| Значение недостающих данных для каждой переменной в импортированных данных | Массив ячеек пропавших без вести значений данных |
| Индексы для каждого вхождения недостающих данных в каждой переменной импортированных данных | Массив ячеек числовых индексов |
По умолчанию, fetch
функция импортирует текстовые данные как вектор символов и числовые данные как двойное. FillValue
пустой символьный массив (для текстовых данных) или NaN
(для числовых данных) по умолчанию. Чтобы изменить недостающее значение данных в другое значение, используйте SQLImportOptions
объект.
RowNames
свойство metadata
таблица содержит имена переменных в импортированных данных.
Аргумент пары "имя-значение" 'MaxRows'
имеет эти ограничения:
Если вы используете Microsoft® Access™, нативный интерфейс ODBC не поддержан.
Не вся поддержка драйверов базы данных, определяющая максимальный номер строк перед выполнением запросов. Для неподдерживаемого драйвера измените свой SQL-запрос, чтобы ограничить максимальное количество строк, чтобы возвратиться. Синтаксис SQL меняется в зависимости от драйвера. Для получения дополнительной информации консультируйтесь с документацией драйвера.
Порядок записей в вашей базе данных не остается постоянным. Сортировка данных с помощью SQL ORDER BY
команда в вашем sqlquery
оператор.
Для Microsoft Excel®, таблиц в sqlquery
рабочие листы Excel. По умолчанию некоторые имена рабочего листа включают $
символ. Чтобы выбрать данные из рабочего листа с этим форматом имени, используйте SQL-оператор формы SELECT * FROM "Sheet1$
"(или 'Sheet1$'
).
Прежде чем вы измените таблицы базы данных, гарантируете, что база данных не открыта для редактирования. При попытке отредактировать базу данных, в то время как это открыто, вы получаете эту ошибку MATLAB:
[Vendor][ODBC Driver] The database engine could not lock table 'TableName' because it is already in use by another person or process.
Система управления базами данных PostgreSQL поддерживает многомерные поля, но SQL SELECT
операторы перестали работать при получении этих полей, если вы не задаете индекс.
Некоторые базы данных требуют, чтобы вы включали символ, такой как #
, до и после даты в запросе, можно следующим образом:
execute(conn,'SELECT * FROM mydb WHERE mydate > #03/05/2005#')
Выполнение fetch
функция с opts
входной параметр и 'DataReturnFormat'
набор аргумента пары "имя-значение" к 'numeric'
значение не оказывает влияния. Соответствующее предупреждающее сообщение появляется в Командном окне.
fetch
функционируйте данные об импорте с помощью командной строки. Чтобы импортировать данные в интерактивном режиме, используйте приложение Database Explorer.
Поведение изменяется в R2018b
fetch
функция возвращает результаты как таблицу вместо массива ячеек по умолчанию. В предшествующих релизах, когда fetch
функция нашла, что никакие данные не импортировали, она возвратила массив ячеек, содержащий вектор символов 'No Data'
. Теперь, когда функция находит, что никакие данные не импортируют, она возвращает пустую таблицу.
Поведение изменяется в R2018b
fetch
функция игнорирует эти настройки базы данных:
'DataReturnFormat'
'NullNumberRead'
'NullStringRead'
Можно установить тип данных импортированных данных при помощи 'DataReturnFormat'
аргумент пары "имя-значение" fetch
функция. Для большего количества индивидуальной настройки типов данных и значений заливки для недостающих данных в импортированных данных, используйте SQLImportOptions
объект.
bindParamValues
| close
| close
| database
| databaseImportOptions
| databasePreparedStatement
| execute
| getoptions
| reset
| setoptions
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.