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在sql中 bigint 数据类型的转换出现了问题,无法读取!
hproof
2003-05-15 09:02:58
在表中有一个字段是 bigint 类型的,我用的是 C# ,按照约定,它是64位长的整形,相当与C#中的long 或 System.Int64
这里是三种转换过程,但都失败!
data = (System.Int64) dr["data"];
data = (long) dr["data"];
data = Convert.ToInt64(dr["data"]);
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在sql中 bigint 数据类型的转换出现了问题,无法读取!
在表中有一个字段是 bigint 类型的,我用的是 C# ,按照约定,它是64位长的整形,相当与C#中的long 或 System.Int64 这里是三种转换过程,但都失败! data = (System.Int64) dr["data"]; data = (long) dr["data"]; data = Convert.ToInt64(dr["data"]);
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hproof
2003-05-15
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sorry,,,,,
发现错误不是数据库,转换,,,而是我自己。
在我的“解决方案”中,有2个工程:data负责数据库连接,test暂时用于测试;
以前,data输出在自己目录,test也引用到该目录。但后来我改变了data的输入目录,又没有更改test的引用位置。
因此,运行时,test总是调用“老”版本的data,从而发生了错误(当我发现即使修改data源代码,也无法改变执行效果时)。
现在问题已经解决了,,,希望大家别犯我这个错误。。。
Knight94
2003-05-15
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应该用long就行了,看你的变量dr,是否用的是SqlDataReader?
那试试这个
data=dr.GetInt64(index);
or
data=(long)dr.GetValue(index);
hproof
2003-05-15
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发现其它一些操作也导致失败:
foreach(object o in dr.ItemArray ){}
bool isnull = (dr[1] == null)?true:false;
String str = dr.ItemArray [1].ToString ();
System.Type t = dr[1].GetType ();
当试图执行以上操作时,就发生失败,,,,惨也。。
hproof
2003-05-15
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另外,在调试时查看了 dr(DataRow) 中的内容,发现该字段的类型确实为 System.Int64,然而转换却不成功
(其它字段转换正确)
C#更新
SQL
Server
中
TimeStamp字段(时间戳)的方法
在C#编程
中
,
SQL
Server的时间戳(TimeStamp)字段是一个特殊的
数据类型
,它与我们通常理解的日期时间无关,而是用来记录数据行的版本或更改信息。本文将深入探讨如何在C#
中
读取
和更新
SQL
Server
中
的Timestamp字段。...
Sql
DataReader指定
转换
无效的解决方法
然而,在使用
Sql
DataReader进行数据
转换
时,可能会遇到“指定
转换
无效”的
问题
,这通常是由于尝试将数据列
转换
为不匹配的
数据类型
所导致的。 在提供的代码示例
中
,开发人员尝试通过GetInt32(0)方法从IDataReader
中
...
sql
server
bi
gin
t java_
SQL
Server类型与Java类型
转换
问题
解决
标签:ResultSet 接口提供用于从当前行获取列值的获取 方法(getBoolean、getLong 等)。...对于获取方法,JDBC 驱动程序尝试将底层数据
转换
为在获取方法
中
指定的 Java 类型,并返回适当的 Java 值...
sql
bi
gin
t java_MS
SQL
中
bi
gin
t 与 datetime之间的
转换
| 学步园
1.
sql
语句
中
得到JAVA长整型的当前时间declare @aIn_date
bi
gin
tset @aIn_date=DATEDIFF ( second , '1970-01-01 08:00:00.000' , getdate() ) -- 秒数set @aIn_date = @aIn_date*1000 + datepart(ms,getdate()) -- ...
panda pd.read_
sql
()
读取
my
sql
对于
bi
gin
t 类型如果有空 自动转为float64 造成数据不一致
问题
分析原因:my
sql
表
bi
gin
t类型字段可以为null的情况下,数据
中
有null,pd.read_
sql
()后会自动将
bi
gin
t类型转为float64,从而导致精度丢失,再保存到其他地方就会导致数据不一致。我通过pd.read_
sql
()
读取
一张my
sql
表...
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