关于通过工具构造查询语句的问题?(请大家提供一些意见,多谢!提建议的都有分,不够再开贴!)

Jinniu 2008-08-26 05:53:08
大家好,我现在需要做一个辅助获取查询语句的工具。
我通过获取数据表的名称从数据库中获取COLUMN的名称,绑定到一个datagrid中。
我的第一列就是数据项名称,然后后面是一些模板列。
我的想法是包含是否需要查询,别名,排序,查询条件,函数等。
大家请说一下自己的看法,那些是选项是需要的,怎样实现比较好。
我的主要参考是VS2003的数据适配器(Adapter)的配置向导中生成SQL的部分。
但是很多功能觉得不能实现。
大家请给点建议或者说说见过的比较巴适的工具。
谢谢!
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rainxiang 2008-09-08
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常用的查询除了排序
是否能再提供下常用函数的使用
如count,max,min,sum等,也方便操作者使用
aspdotcn 2008-09-08
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安全性!!!
zsxghost 2008-09-08
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看样子你所提供的是一个单表简单查询功能。
qianjunxian 2008-09-07
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我用过辅助获取查询语句的工具(SQL Prompt ),还比较好用,不过没开发过!具体意见,你自己看吧!
hawking3000 2008-09-05
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顶一个.不太明白.
zhoudengpan102 2008-09-05
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你可以自定义一个继承DataSet的类,动态创建列。条件传进去。

你可以试一下。
Jinniu 2008-09-05
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大家帮忙那个看看啊!谢了!
Jinniu 2008-09-05
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大家的建议能不能稍微详细一点,现在脑壳有点木了!
kingcsx666 2008-08-28
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[Quote=引用 4 楼 palm_java 的回复:]
动软2.0 代码生成器
[/Quote]
jack20080808 2008-08-28
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即然你做的是sql语句生成绑定控件
查询自动过滤功能加个吧
Jinniu 2008-08-28
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我的需求是通过一个界面来提供一些选项,根据选择情况构造成select查询语句。
我现在能够获取数据库中对应用户的所有表名称,每张表的所有字段。
我现在确定的是我至少需要提供1是否选择2排序方式和排序顺序3查询条件
现在我的问题是我还需要添加那些东西?
对于功能的实现大家有没有什么好的建议。
Jinniu 2008-08-27
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大家能不能稍微描述一下或者对于我提供的部分进行一下筛选,看看那些可以实现。
目标客户是有一点基础,但是自己写又有一点困难的。
谢谢!
palm_java 2008-08-27
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动软2.0 代码生成器
xuexiziji 2008-08-27
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帮up,不会
Jinniu 2008-08-27
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可能是发帖的时间有问题,扎个没有兄弟伙来提建议喃!
行勝於言! 2008-08-27
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能说的更明白些嘛
YiCaoYiMu08 2008-08-27
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深了
学习
浮生若梦丶 2008-08-27
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请把你的需求写明白点,我看不明白,下班了,明天来看看
Jinniu 2008-08-27
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兄弟伙些撑起三
yagebu1983 2008-08-26
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看看动软的!!
摘 要 高校学生岗位实习是实践教学体系的核心环节,传统实习管理模式依赖线下纸质操作与人工沟通,存在信息不对称、审批效率低下、实习过程监管困难、数据统计繁琐等诸多痛点,难以适配学生、企业、学校三方的移动化办公与管理需求。为解决上述问题,本文设计并实现了一套基于微信小程序的学生岗位实习管理系统,系统采用前后端分离架构,前端以微信小程序原生框架为基础,结合 Vant Weapp 组件库搭建交互界面,后端基于 Spring Boot 框架开发,搭配 MyBatis-Plus 实现数据库操作,以 MySQL 作为核心数据存储载体,Redis 完成缓存优化,同时通过 WebSocket 实现实时交互功能,HTTPS 保障数据传输安全。系统围绕学生、教师、学校管理员、企业四类核心用户搭建功能模块,覆盖实习岗位对接、实习过程管理、实习评价反馈、数据统计分析等实习全流程,实现了实习申请线上化、考勤打卡智能化、审批指导便捷化、数据管理可视化。经设计与实现,该系统能够消除三方信息壁垒,提升实习管理的效率与规范性,有效规避虚假实习、放羊式实习等问题,同时依托微信生态的高普及率,实现零下载安装的轻量化使用体验,降低系统推广与使用门槛。此外,系统所沉淀的实习数据可为高校优化实践教学安排、调整人才培养方案提供量化支撑,兼具实用性与教学指导价值。 关键词:学生岗位实习系统;SpringBoot框架;Java技术;微信小程序;MySQL
内容概要:本文提出了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于优化长短期记忆网络(LSTM)的分类预测模型,相关研究通过Matlab代码实现。该算法融合了遗传算法的全局搜索能力与改进粒子群算法的局部精细搜索能力,有效解决了传统LSTM模型在参数初始化敏感、易陷入局部最优等方面的缺陷,显著提升了模型在复杂非线性分类任务中的预测精度、泛化能力与稳定性。研究内容涵盖算法设计、模型训练、超参数优化及分类性能验证,尤其适用于风电预测、故障诊断等高噪声、强时变的实际工程场景,为智能优化算法与深度学习模型的深度融合提供了系统性实践范例。; 适合人群:具备一定机器学习、优化算法理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事智能算法研究、电力系统预测、工业故障诊断等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统LSTM网络因参数初始化不当而导致的收敛慢、精度低问题;②提升时间序列分类任务中的模型鲁棒性与预测准确率;③探索混合智能优化策略在深度学习超参数调优中的应用潜力;④为复杂工业系统的智能诊断与预测提供可复现的技术方案; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点剖析GA-HIDMSPSO算法的实现机制及其在LSTM超参数优化过程中的作用路径,通过对比不同优化算法(如PSO、GA、SSA等)的调优效果,深入理解模型性能提升的关键因素,进而掌握智能优化与深度学习融合建模的核心方法。

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