fetch

Импортируйте данные в рабочее пространство MATLAB от выполнения SQL-оператора

свернуть все на странице

Синтаксис

results = fetch(conn,sqlquery)

results = fetch(conn,sqlquery,opts)

results = fetch(___,Name,Value)

[results,metadata] = fetch(___)

results = fetch(conn,pstmt)

results = fetch(conn,pstmt,Name,Value)

Описание

пример

results = fetch(conn,sqlquery) возвращает все строки данных после выполнения SQL-оператора sqlquery для connection объект. fetch импортирует данные в пакетах.

пример

results = fetch(conn,sqlquery,opts) настраивает опции для того, чтобы импортировать данные от выполняемого SQL-запроса при помощи SQLImportOptions объект.

пример

results = fetch(___,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" и любой из предыдущих комбинаций входных аргументов. Например, 'MaxRows',5 импорт пять строк данных.

пример

[results,metadata] = fetch(___) также возвращает metadata таблица, которая содержит информацию о метаданных об импортированных данных.

пример

results = fetch(conn,pstmt) возвращает все строки данных после выполнения SQL SELECT подготовленный оператор pstmt для connection объект.

results = fetch(conn,pstmt,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, 'DataReturnFormat','structure' импортирует данные как структуру.

Примеры

свернуть все

Импортируйте все данные Используя `connection` Объект

Открыть скрипт

Импортируйте 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 =

  10×5 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'     }

Определите самую высокую себестоимость единицы продукции для всех продуктов в таблице.

max(results.unitCost)

ans =

    24

Закройте соединение с базой данных.

close(conn)

Импортируйте данные от SQL-запроса Используя настройки импорта

Скрипт Open Live Script

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 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)

opts = 
  SQLImportOptions with properties:

           ExcludeDuplicates: false
          VariableNamingRule: 'modify'

               VariableNames: {'employee_id', 'first_name', 'last_name' ... and 13 more}
               VariableTypes: {'double', 'char', 'char' ... and 13 more}
       SelectedVariableNames: {'employee_id', 'first_name', 'last_name' ... and 13 more}
                  FillValues: { NaN, '', ''  ... and 13 more }

             VariableOptions: Show all 16 VariableOptions

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'
  MissingRule:        'fill' |       'fill' |      'fill' |  'fill' |         'fill' |      'fill' |   'fill' |   'fill' |           'fill' |       'fill' |          'fill' |      'fill' |          'fill' |            'fill' |       'fill' |        'fill'
    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'
  MissingRule:        'fill' |       'fill' |      'fill' |  'fill' |         'fill' |      'fill' |   'fill' |   'fill' |           'fill' |       'fill' |          'fill' |      'fill' |          'fill' |            'fill' |       'fill' |        'fill'
    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         IT        
    "Bruce"        21-May-2007         IT        
    "David"        25-Jun-2005         IT        
    "Valli"        05-Feb-2006         IT        
    "Diana"        07-Feb-2007         IT        
    "John"         01-Oct-2004         Sales     
    "Karen"        05-Jan-2005         Sales     
    "Alberto"      10-Mar-2005         Sales     
    "Gerald"       15-Oct-2007         Sales     
    "Eleni"        29-Jan-2008         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)

Импортируйте данные от SQL-запроса как структура

Скрипт Open Live Script

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)

Сохраните имена переменных при импортировании данных

Скрипт Open Live Script

Импортируйте данные о продукте от таблицы базы данных Microsoft® SQL Server® в MATLAB® при помощи связи ODBC. Таблица содержит имя переменной с символом non-ASCII. При импортировании данных сохраните имена всех переменных.

Создайте соединение с базой данных ODBC к базе данных SQL Server с аутентификацией Windows®. Задайте пустое имя пользователя и пароль. База данных содержит таблицу productTable.

datasource = "MSSQLServerAuth";
conn = database(datasource,"","");

Проверяйте соединение с базой данных. Если Message свойство пусто, затем связь успешна.

conn.Message

ans =

     []

Добавьте столбец в таблицу базы данных productTable. Имя столбца содержит символ non-ASCII.

sqlquery = "ALTER TABLE productTable ADD tamaño varchar(30)"; 
execute(conn,sqlquery)

Импортируйте данные от таблицы базы данных productTable. fetch функция возвращает таблицу MATLAB, которая содержит данные о продукте. Отобразите первые три строки данных в таблице.

sqlquery = "SELECT * FROM productTable";
data = fetch(conn,sqlquery);
head(data,3)

ans=3×6 table
    productNumber    stockNumber    supplierNumber    unitCost    productDescription      tama_o  
    _____________    ___________    ______________    ________    __________________    __________

          9          1.2597e+05          1003            13       {'Victorian Doll'}    {0×0 char}
          8          2.1257e+05          1001             5       {'Train Set'     }    {0×0 char}
          7          3.8912e+05          1007            16       {'Engine Kit'    }    {0×0 char}

fetch функция преобразует имя новой переменной в символы ASCII.

Сохраните имя переменной, которая содержит символ non-ASCII путем определения VariableNamingRule аргумент пары "имя-значение". Импортируйте данные снова.

data = fetch(conn,sqlquery, ...
    'VariableNamingRule',"preserve");
head(data,3)

ans=3×6 table
    productNumber    stockNumber    supplierNumber    unitCost    productDescription      tamaño  
    _____________    ___________    ______________    ________    __________________    __________

          9          1.2597e+05          1003            13       {'Victorian Doll'}    {0×0 char}
          8          2.1257e+05          1001             5       {'Train Set'     }    {0×0 char}
          7          3.8912e+05          1007            16       {'Engine Kit'    }    {0×0 char}

fetch функционируйте сохраняет символ non-ASCII в имени переменной.

Закройте соединение с базой данных.

close(conn)

Получите информацию о метаданных об импортированных данных

Скрипт Open Live Script

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.

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
    {'Region'         }
    {'OutageTime'     }
    {'Loss'           }
    {'Customers'      }
    {'RestorationTime'}
    {'Cause'          }

Просмотрите тип данных каждой переменной в импортированных данных.

metadata.VariableType

ans = 6×1 cell
    {'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      {0×0 char}       {'winter storm'    }
    {'NorthEast'}    {'2004-09-18 05:54:00.000'}         0             0      {0×0 char}       {'equipment fault' }
    {'MidWest'  }    {'2002-04-20 16:46:00.000'}     23141           NaN      {0×0 char}       {'unknown'         }
    {'NorthEast'}    {'2004-09-16 19:42:00.000'}      4718           NaN      {0×0 char}       {'unknown'         }
    {'SouthEast'}    {'2005-09-14 15:45:00.000'}    1839.2    3.4144e+05      {0×0 char}       {'severe storm'    }
    {'SouthEast'}    {'2004-08-17 17:34:00.000'}     624.1    1.7879e+05      {0×0 char}       {'severe storm'    }
    {'SouthEast'}    {'2006-01-28 23:13:00.000'}    498.78           NaN      {0×0 char}       {'energy emergency'}
    {'West'     }    {'2003-06-20 18:22:00.000'}         0             0      {0×0 char}       {'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)

Импортируйте данные Используя SQL подготовленный оператор

Скрипт Open Live Script

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 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)

Входные параметры

свернуть все

`conn` — Соединение с базой данных
`connection` объект

Соединение с базой данных в виде ODBC connection возразите или connection JDBC объект создал использование database функция.

`sqlquery` — SQL-оператор
вектор символов | строковый скаляр

SQL-оператор в виде вектора символов или строкового скаляра. 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, использовать fetch функция. Для процедур, которые возвращают выходные аргументы, использовать runstoredprocedure.

Для получения информации о языке SQL-запроса см. Пример по SQL.

Типы данных: char | string

`opts` — Настройки импорта базы данных
`SQLImportOptions` объект

Настройки импорта базы данных в виде SQLImportOptions объект.

`pstmt` — SQL подготовил оператор
`SQLPreparedStatement` объект

SQL подготовил оператор в виде SQLPreparedStatement объект.

Аргументы name-value

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.

Пример: results = fetch(conn,sqlquery,'MaxRows',50,'DataReturnFormat','structure') импорт 50 строк данных как структура.

`MaxRows` — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться
положительный числовой скаляр

Максимальное количество строк, чтобы возвратиться в виде разделенной запятой пары, состоящей 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей 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 строковых скаляров.

Пример: 'DataReturnFormat','cellarray' импортирует данные как массив ячеек.

`VariableNamingRule` — Переменное правило именования
`"modify"` (значение по умолчанию) | `"preserve"`

Переменное правило именования в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'VariableNamingRule' и одно из этих значений:

"modify" — Удалите символы non-ASCII из имен переменных когда fetch функция импортирует данные.
"preserve" — Сохраните большинство имен переменных когда fetch функция импортирует данные. Для получения дополнительной информации смотрите раздел Limitations.

Пример: 'VariableNamingRule',"modify"

Типы данных: string

Выходные аргументы

свернуть все

`results` — Данные о результате
таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

Данные 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 метаданных
таблица

Информация о метаданных, возвращенная как таблица с этими переменными.

Имя переменной	Описание переменной	Типы данных переменных
`VariableType`	Тип данных каждой переменной в импортированных данных	Массив ячеек из символьных векторов
`FillValue`	Значение недостающих данных для каждой переменной в импортированных данных	Массив ячеек пропавших без вести значений данных
`MissingRows`	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.

Ограничения

Аргумент пары "имя-значение" 'MaxRows' имеет эти ограничения:

Если вы используете Microsoft^® Access™, нативный интерфейс ODBC не поддерживается.
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.

Аргумент пары "имя-значение" 'VariableNamingRule' имеет эти ограничения:

fetch функция возвращает ошибку, когда вы задаете 'VariableNamingRule' аргумент пары "имя-значение" и набор 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение" cellarrayСтруктура, или numeric.
fetch функция возвращает предупреждение, когда вы устанавливаете VariableNamingRule свойство SQLImportOptions возразите против "preserve" и набор 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение" structure.
fetch функция возвращает ошибку, когда вы используете 'VariableNamingRule' аргумент пары "имя-значение" с SQLImportOptions объект opts.
Когда 'VariableNamingRule' аргумент пары "имя-значение" установлен в значение 'modify':
- Эти имена переменных являются зарезервированными идентификаторами для table тип данных: Properties'RowNames' , и VariableNames.
- Длина каждого имени переменной должна быть меньше номера, возвращенного namelengthmax.

Советы

Порядок записей в вашей базе данных не остается постоянным. Сортировка данных с помощью SQL ORDER BY команда в вашем sqlquery оператор.
Для Microsoft Excel^®, таблицы 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.

Альтернативная функциональность

Приложение

fetch функционируйте данные об импорте с помощью командной строки. Чтобы импортировать данные в интерактивном режиме, используйте приложение Database Explorer.

Вопросы совместимости

развернуть все

`fetch` функция возвращает результаты как таблицу

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.

`fetch` функция игнорирует `'DataReturnFormat'`, `'NullNumberRead'`, и `'NullStringRead'` настройки базы данных

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.

Документация

fetch

Синтаксис

Описание

Примеры

Импортируйте все данные Используя `connection` Объект

Импортируйте данные от SQL-запроса Используя настройки импорта

Импортируйте данные от SQL-запроса как структура

Сохраните имена переменных при импортировании данных

Получите информацию о метаданных об импортированных данных

Импортируйте данные Используя SQL подготовленный оператор

Входные параметры

`conn` — Соединение с базой данных
`connection` объект

`sqlquery` — SQL-оператор
вектор символов | строковый скаляр

`opts` — Настройки импорта базы данных
`SQLImportOptions` объект

`pstmt` — SQL подготовил оператор
`SQLPreparedStatement` объект

Аргументы name-value

`MaxRows` — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться
положительный числовой скаляр

`DataReturnFormat` — Данные возвращают формат
`'table'` (значение по умолчанию) | `'cellarray'` | `'numeric'` | `'structure'`

`VariableNamingRule` — Переменное правило именования
`"modify"` (значение по умолчанию) | `"preserve"`

Выходные аргументы

`results` — Данные о результате
таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

`metadata` — Информация о метаданных
таблица

Ограничения

Советы

Альтернативная функциональность

Приложение

Вопросы совместимости

`fetch` функция возвращает результаты как таблицу

`fetch` функция игнорирует `'DataReturnFormat'`, `'NullNumberRead'`, и `'NullStringRead'` настройки базы данных

Смотрите также

Темы

Внешние веб-сайты

Документация Database Toolbox

Поддержка

Документация

fetch

Синтаксис

Описание

Примеры

Импортируйте все данные Используя connection Объект

Импортируйте данные от SQL-запроса Используя настройки импорта

Импортируйте данные от SQL-запроса как структура

Сохраните имена переменных при импортировании данных

Получите информацию о метаданных об импортированных данных

Импортируйте данные Используя SQL подготовленный оператор

Входные параметры

conn — Соединение с базой данных connection объект

sqlquery — SQL-оператор вектор символов | строковый скаляр

opts — Настройки импорта базы данных SQLImportOptions объект

pstmt — SQL подготовил оператор SQLPreparedStatement объект

Аргументы name-value

MaxRows — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться положительный числовой скаляр

DataReturnFormat — Данные возвращают формат 'table' (значение по умолчанию) | 'cellarray' | 'numeric' | 'structure'

VariableNamingRule — Переменное правило именования "modify" (значение по умолчанию) | "preserve"

Выходные аргументы

results — Данные о результате таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

metadata — Информация о метаданных таблица

Ограничения

Советы

Альтернативная функциональность

Приложение

Вопросы совместимости

fetch функция возвращает результаты как таблицу

fetch функция игнорирует 'DataReturnFormat', 'NullNumberRead', и 'NullStringRead' настройки базы данных

Смотрите также

Темы

Внешние веб-сайты

Документация Database Toolbox

Поддержка

Импортируйте все данные Используя `connection` Объект

`conn` — Соединение с базой данных
`connection` объект

`sqlquery` — SQL-оператор
вектор символов | строковый скаляр

`opts` — Настройки импорта базы данных
`SQLImportOptions` объект

`pstmt` — SQL подготовил оператор
`SQLPreparedStatement` объект

`MaxRows` — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться
положительный числовой скаляр

`DataReturnFormat` — Данные возвращают формат
`'table'` (значение по умолчанию) | `'cellarray'` | `'numeric'` | `'structure'`

`VariableNamingRule` — Переменное правило именования
`"modify"` (значение по умолчанию) | `"preserve"`

`results` — Данные о результате
таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

`metadata` — Информация о метаданных
таблица

`fetch` функция возвращает результаты как таблицу

`fetch` функция игнорирует `'DataReturnFormat'`, `'NullNumberRead'`, и `'NullStringRead'` настройки базы данных