PB中如何通过条件过滤数据窗口中下拉数据窗口的记录

wefinal 2003-10-17 02:10:11
各位大侠,小弟急求:PB中如何通过条件过滤数据窗口中下拉数据窗口的记录,如:数据窗口中有一字段设置为下拉数据窗口,想通过下拉数据窗口中的‘ID’字段过滤其中的记录,不知该如何实现,恳请各位相救,先谢谢了!
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鸡翅多 2003-10-21
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小兔??
哈哈
jf_xs 2003-10-21
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请问一下 “jdsnhan(柳荫凉)” ,为什么是 dwc.retrieve(itemA) <= 0 时才插入一行呢?
lzh_911 2003-10-21
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学习
moqijun 2003-10-20
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第一種方法不是很好﹐如果檢索的表中沒有數據的話﹐就會彈出對話框﹐讓你輸入檢索參數。
第二和第三個好。
bubugao 2003-10-20
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唉!来晚了一步
jdsnhan 2003-10-20
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对于不好的第一种方法,可以修改一下:
if dwc.retrieve(itemA) <= 0 then dwc.insertrow(0)
就可以了。
zhangdatou 2003-10-20
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都很好!
wantsong 2003-10-18
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楼上的方法都可行,分别是检索的两种方法,第三种就是用动态sql。
我还有一个更笨的办法,把值在临时dw 或ds中检索出来后,在用dw_child.SetItem()放进去,这种办法可以满足更复杂的查询条件。呵呵。这些都have a try,你就会感到很大的进步。
cmaboy 2003-10-18
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同意小兔的方法,当然,这是对于少量数据的情况,你这样是可以的。
如果你的主表中存在上万条记录,而且,子表中也存在上万条记录。当对主表进行retrieve时,就会等死你。我就上过一次这样的当。
当时,我的主表中有3万条记录,子表中有5万条记录,我在主表中检索了300条记录,就崩溃了。如果……你就可以出去抽根烟再看结果了。
其实,对于大量数据的方法,我也在找方法
119119 2003-10-17
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快乐白兔的想法一样,其实那些方法都用过,都可以成功。其实下次碰到相类似的问题可以先用搜索的方法,看看有没有相类似的帖子。
bigtailwolf163 2003-10-17
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不用试了,一定行的。
wefinal 2003-10-17
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非常感谢各位,我去试试看
qqjj7758 2003-10-17
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和白兔的想法一样 DataWindowChild 方法和 getchild()SetFilter()
Filter()
可以完成你的愿望
klbt 2003-10-17
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楼上方法可行,如果不设置检索参数,用子数据窗口的过滤也可以实现:
DataWindowChild dwc
String ls_id

dw_1.getchild("连接子数据窗口的字段名",dwc)
dwc.settransobject(sqlca)
dwc.retrieve()

ls_id = "XXX"
dwc.SetFilter("ID'" = ls_id + "'")
dwc.Filter()

chrisfy 2003-10-17
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在子数据窗口对象中建立检索参数itemA,并构造where子句让字段ID = :itemA
在相应事件中编码:
dw_1.reset()
dw_1.insertrow(0)
DataWindowChild dwc
dw_1.getchild("连接子数据窗口的字段名",dwc)
dwc.settransobject(sqlca)
dwc.retrieve(itemA)//在itemA负值后
版本:presto-server-0.214.tar软件版本 presto-cli-0.214-executableCentOS71、presto的起因 hadoop ---hdfs----MR(java)-----hivehive底层原理用MR,速度比较慢,公司hadoop集群主要集于晚上到凌晨,平日工作时间负载不是很高。但在工作时间内,公司业务人员有实时查询的需求,现在主要借助于hive提供业务人员的查询。hive是基于MR类的SQL查询工具,他会输入的查询SQL解析为MapReduce,能极大的降低使用大数据门槛,让一般的业务人员可以直接准对大数据进行查询,但是有一个利弊,它的查询基于MR,会让人等待比较着急,等待的时间可能是几个小时或者一天。 spark基于内存提高改良的hive,sql,现在factbook在hive上面开发一套利器,准对hive可以通过sql语句快速查询,presto。2、Facebook为何开发Presto  Facebook的2011的数据仓库存储在少量大型hadoopfs集群,Hive是FaceBook在几年前专门为Hadoop打造的一款数据仓库工具,在以前,facebook的科学家和分析师一直靠hive进行数据分析.但hive使用MR作为底层计算框架,是专为批处理设计的,但是随着数据的不断增多,使用hive进行一个简单的数据查询可能要花费分钟或者几个小时,显然不能满足查询需求,FaceBooke也调研了其他比hive更快的工具,但是他们需要在功能有限的条件下做简单操作,以至于无法操作Facebook庞大的数据要求。2012年开始研究自己的框架--presto,每日可以超过1pb查询,而且速度比较快,faceBook声称Presto的性能比hive要好上10倍或者100倍,presto和hive都是facebook开发的 Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式查询,数据量支持GB到PB字节。Presto的设计和编写完全是为了解决Facebook这样规模的商业数据仓库交互式分析和处理速度的问题Presto可以做什么 Presto支持在线数据查询,包括Hive kafka Cassandra关系数据库以及专门数据存储,一条Presto查询可以将多个数据源进行合并,可以跨越整个组织进行分析。Presto以分析师的需求作为目标,他们期望相应速度小于1秒到几分钟,Presto要么在使用速度的快的昂贵的商业方案,提高内存,要么是消耗大量的硬件进行快速查询。(128G 64G)本套课程教给如何在企业环境使用Presto技术。

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