CREATE TRIGGER tr_car_reserve_rent ON car_reserve AFTER INSERT, UPDATE AS BEGIN UPDATE car_reserve SET total_rent = DATEDIFF(day, started_date, end_date) * 100 -- 假设每天租金为100元 FROM inserted WHERE car_reserve.reserve_id = inserted.reserve_id; END; CREATE TRIGGER tr_car_rent_rent ON car_rent AFTER INSERT, UPDATE AS BEGIN UPDATE car_rent SET total_rent = DATEDIFF(day, start_date, end_date) * 100 -- 假设每天租金为100元 FROM inserted WHERE car_rent.rent_id = inserted.rent_id; END;运行出错请检查

这两个触发器的语法是正确的，但是在运行过程中，可能会出现以下问题：

1. 如果表中的 started_date、end_date、start_date、end_date 列中包含 NULL 值，则会导致计算总租金出错。

2. 如果 car_reserve 和 car_rent 表中的 reserve_id 和 rent_id 列不是主键或唯一键，则可能会导致更新数据时出现重复计算或计算错误的情况。

3. 如果 car_reserve 和 car_rent 表中的 total_rent 列已经存在值，则触发器会覆盖原有值，如果不希望出现这种情况，则需要在触发器中添加一些额外的判断或者使用其他方式进行计算。

因此，在使用这两个触发器时，需要仔细检查表结构和数据，以确保触发器能够正确地计算总租金。

相关问题

CREATE TRIGGER `tr_re_insert` BEFORE INSERT ON `reserve` FOR EACH ROW BEGIN DECLARE time_format VARCHAR(20); SET time_format = CONCAT(DATE_FORMAT(NEW.r_time, '%W%H:%i')); IF NOT EXISTS (SELECT * FROM work WHERE work_start = time_format) THEN SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = '不行'; ELSE SET NEW.r_state = '预约成功'; END IF; END;为什么会报错

这个错误可能是因为以下原因之一：

1. 存在语法错误。请检查语法并确保其正确性。

2. 触发器内部的逻辑错误。您需要检查逻辑并确保它能够正常工作。

3. 触发器中表名、列名等对象名称可能不存在或写错了。

4. 您没有足够的权限来创建触发器。请检查您的权限是否足够。

请检查以上原因之一，可以帮助您解决问题。

def ols_model(df, y, variable_lst=''): if variable_lst == '': reserve_lst = [y] else: reserve_lst = [y] for item in variable_lst: reserve_lst.append(item) print(reserve_lst) df_reserve = df[reserve_lst] df_reserve_nonzero = df_reserve.dropna(axis=0) df_reserve_nonzero.info(verbose=True, null_counts=True) expre = f'{y} ~ ' expre += ' + '.join(variable_lst) print(expre) regout = ols(expre, df).fit() print(regout.summary2())

这是一个定义OLS（Ordinary Least Squares）回归模型的函数。它的输入参数包括一个DataFrame `df`，一个表示因变量的字符串 `y`，以及一个可选的自变量列表 `variable_lst`。

函数首先判断 `variable_lst` 是否为空。如果为空，则将 `y` 添加到 `reserve_lst` 列表中。如果不为空，则将 `y` 添加到 `reserve_lst` 列表中，并遍历 `variable_lst` 中的每个元素，将其添加到 `reserve_lst` 中。

然后，函数打印出 `reserve_lst` 列表的内容，并从 `df` 中选取包含 `reserve_lst` 列表中的列的子数据集 `df_reserve`。接着，删除 `df_reserve` 中包含缺失值的行，得到一个没有缺失值的子数据集 `df_reserve_nonzero`。使用 `info()` 方法打印出 `df_reserve_nonzero` 的信息，包括详细的描述和缺失值的计数。

接下来，函数构建回归模型的公式字符串 `expre`，以及使用 `ols()` 方法基于该公式和整个数据集 `df` 进行回归拟合。最后，函数打印出回归结果的摘要信息。

请注意，函数中使用了未定义的 `ols()` 方法和 `summary2()` 方法，可能需要进一步导入相关的库和模块才能正常运行。