关于TQuery控件的问题(急切而诚恳的...)

kingofark 2000-11-23 01:07:00

我是BCB4初学者,有一个关于TQuery控件的问题:
我建了4个表(TTable, 是ttDBASE类型),一个TQuery, 一个TEdit.程序运行时,我从TEdit中输入SQL语句来用TQuery执行,但是当我输入UPDATE,INSERT,DELETE这三种类型的语句时,显示错误信息"Error creating cursor handle";而执行SELECT语句时却没问题. 恳请各路高,低手助我开窍,谢谢!

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comanche 2000-12-04

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那你给分啊

kingofark 2000-11-23

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谢谢nononono和zyj_2000!!!!在你们的帮助下,问题迎刃而解.

kingofark 2000-11-23

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谢谢nononono和zyj_2000!!!!在你们的帮助下,问题迎刃而解.

zyj_2000 2000-11-23

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如果在SQL语句中使用 UPDATE,INSERT,DELETE 句法,与TQuery相联的控件（如TDBEdit）将不能返回结果集,因而，将报告错！请参阅Online Help "Executing a query without a result set"

nononono 2000-11-23

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在TQuery的SQL中放入UPDATE,INSERT,DELETE等语句时，用它的ExecSQL执行，不要去改它的Active属性。

将数据库数据添加到TreeView控件中（DeLphi）..rar

SQL语言在Delphi中的应用.pdf

VCL + examples + doc.(tested under D7)

这是一个基于Delphi XE2的OpenCL控件。其中使用到了Khronos Group Inc.的CL.pas单元。 OpenCL的设计思路和OpenGL类似，对于大部分Delphi的设计者来说，非常不习惯，而且使用起来并不十分方便设计这个TOpenCL控件的目的不是替代OpenCL的原生使用方式，而是为了开发者能够快速对OpenCL进行应用并且可以用来测试性能和功能。使用TOpenCL控件，可以象使用数据库控件那样方便的去调用OpenCL程序，不需要太多代码就可以运行一个OpenCL 的Kernel。这对于学习和深入研究OpenCL的性能有一个很好的铺垫。使用OpenCL做并行计算的一个主要因素就是提高大数据量计算的速度，这和通常的业务处理类程序大不相同，因此提升OpenCL的运行效率是至关重要的，本控件附带的Demo程序中，是对两个长度分别为8192和32的float数组，进行一维卷积计算的。在选择不同的数据传递方式（如使用显存还是Host内存、使用只读方式还是可读写或者只写方式），或者不同的Device（如在多核CPU上和GPU上运行Kernel程序）上运行，其效率相差是非常大的。 Demo程序中缺省的使用不显示获取结果的方式运行，缺省的数据传输是使用显存（CPU作为Device的时候，其实还是系统内存）并Copy数据的方式，因此显示结果始终是0。当输出的参数传递方式改为直接使用系统内存指针的方式时，不使用显示获取计算结果则是可以得到运算结果的。这些参数之间的差异，读者自行测试并仔细体会，通过调整，相信可以得到最佳的运行方式。 Demo中包含了四个Kernel函数，分别是Convolution_Kernel_With_Barrier。这是一个带有同步函数Barrier的卷积过程，并在卷积完成后，等待所有单元计算完毕，然后对结果进行微分（差商）处理，实际情况表明Barrier函数对GPU 的影响甚微，但如果使用CPU作为Device计算，则效率影响非常大，其耗时几乎和单核计算不相上下，估计是同步函数在等候的过程中，引起了CPU对Catch竞争访问的结果吧。对这种情况，反倒不如拆分成两个Kernel进行单独计算，其累积的计算时间基本上为两个独立Kernel耗时只和。 Differ_Kernel是单独进行微分计算的，是为了验证上面计算耗时结果的。 Convolution_Kernel是只进行卷积计算的，可以认为和Differ_Kernel前后执行，其结果应该和Convolution_Kerne- l_With_Barrier单独执行是一样的。 Convolution则是一个简单的计算过程，用来测试启动Kernel、等候数据等操作会占用的时间情况的。 OpenCL其实并不是想象中那么美妙，也不是想象中的那么复杂，但要使用好OpenCL，就必须认真的对待每个细节，甚至到每一个函数调用或者if控制等，大家可以参考“http://hi.baidu.com/fsword73”，上面涉及到的很多方面，都是可以提升Kernel运行效率的。目前这个TOpenCL控件只是作者为了测试OpenCL运行效率编写的一个小的工具，作为一个测试工具或者技术积累阶段的工具足矣，但在实际工程中，希望还是能够尽可能使用原生的调用方式，控件模式势必会带来一定的性能损失的，这是无法克服的是一个实际情况，对于某些流式数据处理的计算而言，多次重复使用同一个Kernel对流式数据进行处理的，则使用本控件应该不会造成太大的性能影响。目前TOpenCL不支持多个Device同时工作，可以选择CPU、GPU或者APU作为首选设备, X86下运行正常，X64下运行仍有问题，疑和cl.pas中对context等处理的方式不支持X64或者其他原因。目前支持的OpenCL版本为1.2。控件没有考虑OpenCL和OpenGL协同工作的情况，需要做这方面应用或者测试的读者，请自行处理。一下是控件几个主要类的引用关系图。供参考。由于时间的关系，不可能提供详细的使用说明，往谅解，有问题可邮件与作者联系或者QQ联系。 Mail:18909181984@189.cn QQ:57440981 TOpenCL --| | |--TclKernels --| |--- TclKernel --| | |-- TclK

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