求助!!!!dataset更新数据库问题,使用update出现insert语句问题????

朔北冥 2016-06-10 08:31:28
代码如下:
protected void updata()
{
OleDbCommandBuilder builder = new OleDbCommandBuilder(da);
da.InsertCommand = builder.GetInsertCommand();
da.UpdateCommand = builder.GetUpdateCommand();
da.DeleteCommand = builder.GetDeleteCommand();
da.Update(ds, "comment");
ds.AcceptChanges();
}
protected void submit_Click(object sender, EventArgs e)
{

if (Session["username"] == null)
Response.Write(com.msgBox("请先登录", "comment.aspx"));
else
{
if (comment.Text.Trim() != null)
{
DateTime DT = System.DateTime.Now;
string dt = System.DateTime.Now.ToString();
string str = "<br />" + "<p class=name>" + Session["UserName"].ToString() + "(" + dt + "):" + "</p>" + "   " + comment.Text.Trim().ToString();
label1.Text += str;

DataRow row = ds.Tables[0].NewRow();
row[0] = Session["UserName"];
row[1] = Session["Author"];
row[2] = Session["Title"];
row[3] = comment.Text.Trim().ToString();
row[4] = dt;

ds.Tables[0].Rows.Add(row);
updata();
}
}

}

数据库截图:
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看查看详细信息..... 中的 innerexception ,stack
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Update操作会自动触发“insert、update、delete”语句。这有什么问题吗? 这个 Update 不是 sql update语句,不要吧二者搞混了。
程序猿老曾 2016-06-11
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你这写法有点小问题…而且你的update函数都没有什么ds啊!而且上下文也没发现
朔北冥 2016-06-11
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引用 2 楼 sp1234 的回复:
Update操作会自动触发“insert、update、delete”语句。这有什么问题吗? 这个 Update 不是 sql update语句,不要吧二者搞混了。
嗯,update的实质是自动通过dataset对象的变化来生成sql语句,我调试过程中碰到的异常就是因为update语句生成的sql语句有问题。
Mr_Brown007 2016-06-10
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我今晚也写了一个更新数据库的代码,用的是SQLcommandBuilder,差不多,但是我没有将它独立成一个方法,直接写在按钮下, sqlCommandBuilder builder = new sqlCommandBuilder(da); da.Update(ds, "comment"); ds.AcceptChanges(); 本身commandbuilder就会自动生成命令,你为何还要重复声明一遍= =。这只是我的点看法,我现在还是编程渣,希望能共同学习进步
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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