VB保存数据到ACCESS数据库时没有保存却在保存当时能查到被保存的数据是怎么回事(有时正确有时错误)?

wuyvhua 2007-08-17 02:58:11
我发现一个问题,不知你们有没有遇到过?这个问题不太好表述,请大家耐心听我说说:我是用VB6+ACCESS做程序的,同一些低码在程序中保存数据时却有时正确,有时却不正确。你也许会说,不正确时是什么提示,但我正是因为这个事担心,程序象正常工作一样,什么也不给你提示,如果你要查询你保存的这些数据,你也会查到他们。所以是否已经正确保存,你当时是不会知道的,因为程序看起来工作正常(被保存的数据也能查到,当然让你觉得正常)。但当你退出程序,关机后到第二天你再进入程序时,如果上次保存过程中是有问题的,你这时就会发现,你上一次保存的数据可能一点也没有了,就象昨天你什么也没做过一样。有时可能上次做了一天的工作,保存记录可能多达上千条,但再启动计算机时却没有了。对这个问题,我是查看了很多资料也没有找到原因,原来我以为是没有在事务处理语句后加上强制保存的参数,可是我加了后,还是有时候会出现,真得让我很是困惑,好象从VB4我就发现有这个问题,如果这个问题找不到原因,还真让我觉得这个VB系列的语言是不敢用的。如果你们有遇到过这个情况的一定不惜赐教。我的分数不多,等有了分我再多给,先解决问题要紧呀,毕竟我们都有在用呀.
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wuyvhua 2007-08-21
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感谢VB老鸟!数据量大时会出现更新不保留的问题吗?你是否也遇到过呢?
Tiger_Zhao 2007-08-21
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拾万以上的数据最好是转 SQL Server,实在不行就使将数据根据不同的逻辑分组(比如按年份、月份之类)将数据存放到不同的 mdb 中,减少单个 mdb 的记录数,因为通常数据只更新到年份最大的一个 mdb,这样即可以避免 mdb 数据量大时出现莫名其妙的错误(更新不保留就是典型一例)也能提高数据库性能。

唯一的麻烦是查询,原先一个查询就能完成的报表现在需要操作多个 mdb 才能完成,所以拆分 mdb 要充分考虑兼容报表的分组。针对还有一种辅助的方法是生成统计数据,比如在单独的一个 mdb 中将数据进行按月汇总,这样查询前只要将当前的汇总数据更新一下就可以很方便地查询了。

总的来说,原先没考虑数据量的问题的话,拆分 mdb 的工作量很大,所以最方便的是转 SQL SERVER。
wuyvhua 2007-08-21
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请问VB老鸟:你说的拆分MDB应该怎么操作?我的数据库单个表最大的有35万条记录。
Tiger_Zhao 2007-08-20
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对 mdb 做压缩和修复操作,如果数据量比较大,应该考虑拆分 mdb 了。
饮水需思源 2007-08-19
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增加记录用:conn.execute "insert into tablename(...) values(...)"
修改记录用:conn.execute "update tablename set ... where ..."
删除记录用:conn.execute "delete from tablename where ..."
choovy123 2007-08-17
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请重装ACCESS再试试看
wuyvhua 2007-08-17
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谢谢你的提示。你说的写完整的UPDATE是指什么呀?比如我添加一条记录时
rs.add
....
rs.update
是这样吗?
你说这是个人写作习惯,我觉得不是,你看,程序编译好了以后就用,在用的过程中执行同一个地方时却有时会成功有时却不会成功。而且在保存后当时只要不重新启动计算机就还能查到,你也是搞开发的,你一定要注意这个事,看能否解决。
daisy8675 2007-08-17
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不是说检查代码问题不问题。而是检查是否写完整update

按你那说法,那以前用access做应用怎么都没有人说出过这么严重的问题

而且我本身也用access开发过单机版本,也未出现这样的问题

我个人感觉是个人写作习惯问题产生
wuyvhua 2007-08-17
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代码是没有问题的,因为大多时候还是能正常工作的,所以代码是没问题的。
daisy8675 2007-08-17
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没有遇见这样的事情

检查自己代码,是否在关闭前做好update
vbman2003 2007-08-17
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感觉这个问题和VB无关吧?我觉得可能是ACCESS自身的问题,你可以去ACCESS版问一下。
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/957405011bdf 在计算机视觉技术中,轮廓提取与中心识别被视为两项核心的技术,它们对于图像处理及模式识别领域扮演着不可或缺的角色。本文将深入剖析这两种算法,并围绕"轮廓提取(中心识别)算法"这一核心主题,同结合所提供的压缩包文件"Contour",对相关知识点进行详尽的阐述。 轮廓提取算法,主要功能在于识别并分离图像中的不同对象。该算法通过探测物体边缘,构建出明确的边界线,从而实现图像内部各组成部分的区分。在多色位图环境下,不同的色彩可能象征着不同的对象或区域,因此,一个性能优越的轮廓提取算法应当具备处理此类复杂场景的能力。常见的轮廓提取算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子和Hough变换等。这些算法各自具备独特的优缺点,究竟选择何种方法,需要依据具体的应用情境以及性能要求来决定。 1. Canny边缘检测:由John F. Canny所研发,这是一种自适应的多级边缘检测方法。Canny算法借助高斯滤波器来降低噪声干扰,随后运用强度梯度和非极大值抑制技术来定位最显著的边缘,最终通过双阈值检测来区分边缘与噪声。 2. Sobel算子:Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测工具,它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来探测边缘。此方法操作简便且效率较高,但可能对图像中的噪声较为敏感。 3. Laplacian算子:Laplacian算子是一种二阶导数算子,能够迅速识别图像中的尖峰(即边缘)。然而,它容易受到噪声的影响,因此通常需要与其他技术结合使用,例如Gaussian滤波。 4. Hough变换:Hough变换是一种在参数空间中进行边缘检测的方法,它能够检测出任意...
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