社区
非技术版
帖子详情
嵌套报表数据窗口的主表与嵌套表之间如何实现关联
superboy_11
2002-01-22 03:26:35
各位高手,小弟有一问题如下:
我用PB7做旬报时,建立两张表一张为旬报表头信息为:旬报名、单位名、旬报日期、
制表人、备注。另一张为旬报名、单位名、旬报日期、数据1、数据2。
以第一张为基本表,第二张表为嵌套表。两张表之间以“旬报名、单位名、旬报日期”字段建立了联系。
请问如何设立条件,当有数据是一条表头信息可以对应若干天的数据。
另外,建立了嵌套报表后为何整个数据窗口外部有兰色边框,不能调整?
...全文
158
2
打赏
收藏
嵌套报表数据窗口的主表与嵌套表之间如何实现关联
各位高手,小弟有一问题如下: 我用PB7做旬报时,建立两张表一张为旬报表头信息为:旬报名、单位名、旬报日期、 制表人、备注。另一张为旬报名、单位名、旬报日期、数据1、数据2。 以第一张为基本表,第二张表为嵌套表。两张表之间以“旬报名、单位名、旬报日期”字段建立了联系。 请问如何设立条件,当有数据是一条表头信息可以对应若干天的数据。 另外,建立了嵌套报表后为何整个数据窗口外部有兰色边框,不能调整?
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
2 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
superboy_11
2002-01-22
打赏
举报
回复
我的做法是
建立具体数据表d_2 表的类型为 freeform 数据原为QUIK SELECT
表头信息表d_1 表的类型为 freeform 数据原为SQL SELECT 条件为
ELECT DISTINCT xunbao.class,
xunbao.factoryname,
xunbao.tablemaker,
xunbao.checker,
xunbao.tablemakedate,
xunbao.number,
xunbao.memo
FROM xunbao,
watertotal_new
WHERE ( watertotal_new.yearnow = xunbao.yearnow ) and
( watertotal_new.monthnow = xunbao.monthnow ) and
( watertotal_new.xunnow = xunbao.xunnow ) and
( watertotal_new.class = xunbao.class ) and
( watertotal_new.factoryname = xunbao.factoryname )
后将d_2 嵌套到d_1中,在d_1中就不知如何关联,是利用数据窗口中的SQL项吗?以上那个环节有问题?
数据窗口d_2的大小如何调整,请你执教谢谢
fzymr
2002-01-22
打赏
举报
回复
关联旬表名、单位
蓝色边框与被嵌套的数据窗口大小有关
Power BI Merge Tables 核心原理与实战避坑指南
本文深入解析Power BI中Merge Tables的本质:它不是简单技术操作,而是基于业务语义的
数据
建模决策。重点涵盖四种Join类型业务含义、键字段匹配的底层机制(
数据
类型、空格、大小写、时间精度)、一对多合并的聚合建模策略、多
表
扁平化合并方法,以及行数异常、无法展开、性能瓶颈和模型关系断裂等高频问题的根因与解决方案。强调键标准化、清洗前置、
嵌套
表
结构一致性及Merge与Model Relationship的协同使用。
sql count用法_为你呈上四千字长文笔记,SQL 进阶要点总结
本文深入探讨了SQL中的CASE
表
达式、自连接、三值逻辑、HAVING子句等高级技巧的应用,解析了如何优化性能及进行集合运算,适用于希望提高SQL技能的专业人士。
Process-Origin-Trace-Integrity-Auditor-Evidence-Retention-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 JavaScript 工程工具资源,包含完整源码、README、MIT License、原创与授权声明、可复现合成示例、3 项自动化测试、离线 HTML/JSON/SVG 报告及 1080×720 真实运行效果图。适合开发者进行本地分析、工程预检和结果复核;运行时零第三方依赖,不包含第三方源码、账号
数据
或受限素材。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码
实现
)
内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,通过Matlab代码
实现
,系统研究了9个高度敏捷目标在密集编队飞行中的轨迹生成与测量
数据
模拟。研究构建了一个高保真的仿真环境,用于测试和验证多目标跟踪算法的性能,重点模拟了目标的高机动性运动行为以及受噪声影响的观测过程,涵盖了轨迹建模、传感器测量仿真、噪声注入与
数据
处理等关键技术环节。该仿真平台可为雷达系统、无人机集群监控、空中交通管制等领域中的跟踪算法研发提供标准化、可复现的实验基础,尤其适用于评估JPDA、IMM-PF、PHD滤波等先进跟踪算法在复杂动态环境下的鲁棒性与准确性。研究成果具备较强的工程应用价值和学术研究意义。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事雷达信号处理、多目标跟踪、智能监控、无人机编队控制、自动化与信息工程等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为多目标跟踪算法(如JPDA、IMM、PHD滤波等)提供标准的高机动目标仿真测试环境;②研究密集编队下高机动目标的轨迹可观测性、测量模糊性与
数据
关联
挑战;③支持学术论文中实验部分的复现、对比分析与算法性能验证。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码深入理解轨迹动力学建模与观测模型的设计逻辑,可通过调整目标机动参数、传感器噪声水平、遮挡概率或引入多传感器融合机制,进一步拓展仿真场景,以全面评估跟踪算法在不同复杂条件下的适应性与鲁棒性。
Comfy-Workflow-Asset-Provenance-Auditor-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 JavaScript 工程工具资源,包含完整源码、README、MIT License、原创与授权声明、可复现合成示例、3 项自动化测试、离线 HTML/JSON/SVG 报告及 1080×720 真实运行效果图。适合开发者进行本地分析、工程预检和结果复核;运行时零第三方依赖,不包含第三方源码、账号
数据
或受限素材。
非技术版
401
社区成员
11,494
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
非技术版
PowerBuilder 非技术版
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
PowerBuilder 非技术版
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章