怎么在查询语句中添加一条插入语句(求助)

xhunanpp 2006-10-20 03:32:01
怎么在查询语句中添加一条插入语句,如下:

数据库:ACCESS

环境:ASP

执行语句:set rs=conn.execute("Select count(*) from tb where username='admin'; insert into tbl (typename) select 'test'; ")

上面的代码在ASP的中运行是不能插入一条记录的, 有没有办法在一次执行中实现查询后并插入一条记录。


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GHOSTSEA 2006-10-23
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楼上正解
OracleRoob 2006-10-22
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不能。

Access使用的是Jet-SQL,一次只能执行一条SQL语句。
liuyann 2006-10-21
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ACCESS中没办法,毕竟只是个ACCESS,只能一条条执行了
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又看了下资料,ACCESS那个东西很难说,说不是存储过程,它还能接收参数,说是存储过程,它只能执行单条SQL语句.

楼主这样解决吧:把一个含有多条SQL语句的串根据分号进行拆分,然后用循环一条一条传给ACCESS.
wwwwb 2006-10-20
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ACCESS没有存储过程,只有查询
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不好意思,好长时间不用ACCESS,都忘了,说完感觉不对劲,到别人机器上看看,居然没有存储过程这项.
OracleRoob 2006-10-20
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ACCESS也可以做存储过程.

--------------------------------

不能。

如果用数据库项目,即ADP,存储过程是SQL Server的,不是Access的。

只是Access中可以编辑或执行而已。
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ACCESS也可以做存储过程.
wwwwb 2006-10-20
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不能。
一条一条地执行吧
OracleRoob 2006-10-20
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这是限制。

还是分开多次执行吧!
OracleRoob 2006-10-20
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SQL Server可以一次执行多条SQL语句。

SQL Server使用的是T-SQL,而Access用的是Jet-SQL。

两者有很大区别。
OracleRoob 2006-10-20
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JET SQL 帮助(jet4 access2000)

http://www.access911.net/index.asp?board=8&recordid=75FAB71E&tt=
OracleRoob 2006-10-20
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不能。

Access使用的是Jet-SQL,一次只能执行一条SQL语句。
zzd8310 2006-10-20
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帮顶
allright_flash 2006-10-20
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一条一条地执行sql
changechange 2006-10-20
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新手来看:什么是存储过程?ACCESS中是否存在存储过程或者视图?《查询》
http://access911.net/index.asp?u1=a&u2=79FAB21E12DC







--911--
changechange 2006-10-20
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jet sql是否支持程序流分支?是否能像存储过程那样使用变量?能否多行一起执行?《查询》
http://access911.net/index.asp?u1=a&u2=72FAB51E17DCE9F3



JET SQL 不支持多行一起执行



--911--
内容概要:本文提出了一种基于MS-TCN-TiDE的多尺度时序融合模型,用于解决周尺度电力负荷预测问题。该模型创新性地融合了多尺度时序卷积网络(MS-TCN)与时间深度编码器(TiDE),通过多层次膨胀卷积结构有效捕捉电力负荷序列的局部波动与长期趋势等多尺度时序特征,并采用稠密编码器架构深度融合历史负荷、气象条件、日历信息等多源异构数据。模型支持直接多步预测,避免了传统递归预测带来的累积误差。研究详细阐述了模型的整体架构设计、输入输出序列处理方式、特征工程方法及优化训练策略,并基于真实电力数据集完成了完整的Python代码实现与实验验证。结果表明,该模型在长期负荷预测任务相较ARIMA、LSTM、TCN等基准模型展现出更优越的预测精度与鲁棒性,尤其在应对负荷剧烈波动场景时表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景的研究生、科研人员及电力系统领域从事负荷预测、能源管理相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①应用于电力系统调度、能源管理系统、电网规划等领域的长期负荷预测任务,为电力供需平衡与运行决策提供数据支持;②为研究者提供一个结构清晰、代码可复现的先进负荷预测模型框架,促进时序深度学习模型在能源预测领域的应用、改进与学术交流; 阅读建议:建议读者结合提供的完整Python代码进行实践操作,深入理解MS-TCN的层级扩张卷积机制与TiDE的稠密编码解码结构的设计精髓,并可通过更换不同的数据集、调整模型超参数或引入新的特征变量,进一步探索模型的泛化能力与优化空间。

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