### SQL: TRUNCATE TABLE `zhrs_t_cven_accept_status`; ### Cause: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: “`”附近有语法错误。 ; uncategorized SQLException; SQL state [S0001]; error code [102]; “`”附近有语法错误。;

时间: 2024-04-13 10:26:29 浏览: 170
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MYDB.zip_#sql

根据您提供的错误信息，可以看出在执行TRUNCATE TABLE语句时遇到了语法错误。具体的错误是在 "`" 附近发生的。 首先，TRUNCATE TABLE语句用于删除表中的所有数据，并且不会产生回滚日志，因此要谨慎使用。根据您提供的SQL语句，可以看出您使用的是MySQL数据库。 从错误信息来看，可能是数据库驱动程序或数据库本身无法识别和处理 "`" 符号，导致语法错误。请确保使用正确的数据库驱动程序，并检查SQL语句中是否存在其他语法错误或特殊字符。 如果问题仍然存在，建议您提供更详细的错误信息和相关的代码片段，以便更好地帮助您解决问题。
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没有数据生成插入 CREATE OR REPLACE PROCEDURE ord_dev_3 IS v_month NUMBER; v_sql VARCHAR2(4000); CURSOR v_dt IS SELECT DISTINCT dd FROM ycyd.tables_ord ORDER BY dd; BEGIN DELETE FROM tables_ord; INSERT INTO tables_ord SELECT dd FROM (SELECT MAX(to_number(SUBSTR(TABLE_NAME, '15'))) dd FROM SYS.ALL_TABLES a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a.table_name LIKE upper('om_subscriber_202___')) aa WHERE aa.dd > 202205; COMMIT; /* v_sql := 'truncate table ycyd.ord_dev_3056'; EXECUTE IMMEDIATE v_sql; COMMIT;*/ FOR v_month IN 202206 .. 202312 LOOP v_sql := 'truncate table ycyd.ord_dev_3056'; EXECUTE IMMEDIATE v_sql; v_sql := 'insert into ycyd.ord_dev_3056 SELECT a.order_id, a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num, c.dev_id, c.dev_name, c.corp_org, c.company_name, c.department_code, c.department_name, c.remarks FROM JOUR1.Om_Subscriber_' || v_month || ' a LEFT JOIN JOUR1.om_order_' || v_month || ' b ON a.order_id = b.order_id LEFT JOIN params1.sec_developer c ON b.dev_id = c.dev_id WHERE 1 = 1 AND a.access_num LIKE ''192%'' AND a.action = 0'; /*EXECUTE IMMEDIATE v_sql;*/ END LOOP; EXECUTE IMMEDIATE v_sql; COMMIT; END ord_dev_3;

- 在注释部分，有一段被注释掉的代码 /* v_sql := 'truncate table ycyd.ord_dev_3056'; ... */，它是对表 ycyd.ord_dev_3056 进行截断操作的语句，你可以根据需要解除注释并执行该操作。 - 紧接着是一个循环，...

编译报错 CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_dev_cs IS sql_tem VARCHAR2(4000); v_dt NUMBER; BEGIN ----om_subscriber_yyyymm sql_tem := 'truncate table ycyd.Subscriber_cs'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; FOR v_dt IN (SELECT to_number(substr(table_name, '15')) db FROM sys.all_tables a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a.table_name LIKE upper('om_subscriber_202___') AND substr(table_name, '15') > 202205) LOOP -- 循环往b里添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.Subscriber_cs SELECT a.order_id, a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num FROM jour1.om_subscriber_' || v_dt.db || ' a WHERE a.action = 0 AND a.is_usim = 1'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; END LOOP; ----om_order_yyyymm sql_tem := 'truncate table ycyd.order_cs'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; COMMIT; FOR v_dt IN (SELECT to_number(substr(table_name, '15')) db FROM sys.all_tables a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a.table_name LIKE upper('om_subscriber_202___') AND substr(table_name, '15') > 202205) LOOP -- 循环往b里添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.order_cs SELECT order_id, dev_id FROM JOUR1.om_order_' || v_dt.db || ' b'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; END LOOP; COMMIT; ---dev sql_tem := 'truncate table ycyd.yd_order_dev_3056'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; -- 添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.yd_order_dev_3056 SELECT a.order_id, a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num, c.dev_id, c.dev_name, d.code, c.dev_busi_code, c.corp_org, c.company_name, c.department_code, c.department_name, c.remarks FROM ycyd.Subscriber_cs a LEFT JOIN ycyd.order_cs b ON a.order_id = b.order_id LEFT JOIN params1.sec_developer c ON b.dev_id = c.dev_id LEFT JOIN (SELECT DISTINCT oo.code,s.bill_id FROM params1.sec_operator oo, params1.sec_staff s WHERE s.staff_id = oo.staff_id AND oo.state = 1 AND oo.staff_id NOT in ('123402933','123395474','123404209')) d ON c.dev_phone = d.bill_id WHERE c.corp_org = 3056'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; COMMIT; END get_dev_cs;

sql LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT oo.code, s.bill_id FROM params1.sec_operator oo, params1.sec_staff s WHERE s.staff_id = oo.staff_id AND oo.state = 1 AND oo.staff_id NOT IN (123402933, ...
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CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_dev_cs_1 IS sql_tem VARCHAR2(4000); v_dt NUMBER; BEGIN ----om_subscriber_yyyymm sql_tem := 'truncate table ycyd.yd_order_dev_3056'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; FOR v_dt IN (SELECT to_number(substr(table_name, '15')) db FROM sys.all_tables a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a.table_name LIKE upper('om_subscriber_202___') AND substr(table_name, '15') > 202205) LOOP -- 循环往b里添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.yd_order_dev_3056 SELECT a.order_id, a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num, c.dev_id, c.dev_name, c.dev_busi_code, c.corp_org, c.company_name, c.department_code, c.department_name, c.remarks FROM JOUR1.om_subscriber_' || v_dt.db || ' a LEFT JOIN JOUR1.om_order_' || v_dt.db || ' b ON a.order_id = b.order_id LEFT JOIN params1.sec_developer c ON b.dev_id = c.dev_id WHERE c.corp_org = 3056'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; END LOOP; END get_dev_cs_1; 无法插入数据

根据你提供的存储过程代码，我看到在循环中使用了动态SQL执行。你遇到的问题可能与动态SQL的执行有关。为了更好地帮助你，我需要了解一下出现问题的具体错误消息或者是无法插入数据的具体表现。 另外，你可以尝试...

begin get_dev_cs; end; 运行后没有数据插入制定表 get_dev_cs 代码如下CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_dev_cs IS sql_tem VARCHAR2(4000); v_dt NUMBER; BEGIN sql_tem := 'truncate table ycyd.Subscriber_cs'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; FOR v_dt IN (SELECT to_number(substr(table_name, '15')) db FROM sys.all_tables a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a.table_name LIKE upper('om_subscriber_202___') AND substr(table_name, '15') > 202205) LOOP -- 循环往b里添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.Subscriber_cs SELECT a.order_id, a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num FROM jour1.om_subscriber_' || v_dt.db || ' a WHERE a.action = 0'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; END LOOP; END;

sql_tem := 'truncate table ycyd.Subscriber_cs'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; FOR v_dt IN (SELECT to_number(substr(table_name, '15')) db FROM sys.all_tables a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

然后，使用 truncate 函数将信号序列切割成训练集和测试集，将其输入到 Seq2Seq LSTM 模型中进行训练。训练完成后，对测试集进行预测并计算预测指标，最后使用 matplotlib 库将预测结果可视化。 如果需要更详细的...

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TRUNCATE TABLE ai PARTITION (p_20230520); 注意，这条语句只会删除该分区中的数据，而不会删除整个表。如果你需要删除整个表，应该使用 DROP TABLE 语句。同时，请注意在执行任何修改数据的 SQL 语句前备份你...

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在 Hive 中，TRUNCATE TABLE 语句的语法与 SQL 稍有不同。以下是将 SQL 代码转换为 Hive 语法的示例： TRUNCATE TABLE rptdev.rpt_wjq_jf_value_dhfz_list; 注意，在 Hive 中，TRUNCATE TABLE 语句只能...

def _tokenize(self, text): # 文本分词 tokens = list(jieba.cut(text)) token_ids = [] for token in tokens: if token in self.vocab_mapping: # 如果当前词存在于词表，将词转换为词的ID. token_id = self.vocab_mapping[token] token_ids.append(token_id) else: # OOV情况处理 # 如果该词为多字的词，将其拆分多个字，分别将这些字转换为相应的ID； # 如果该词为单字，则从词表中随机采样一个词，其ID作为该词的ID if len(token) > 1: for t in list(token): if t in self.vocab_mapping: token_ids.append(self.vocab_mapping[t]) else: token_ids.append(np.random.choice(len(self.vocab_mapping), 1)[0]) else: token_ids.append(np.random.choice(len(self.vocab_mapping), 1)[0]) # 对文本进行填充或者截断 token_ids, attention_mask = self._pad_truncate(token_ids) return token_ids, attention_mask

这段代码定义了一个名为_tokenize的私有方法，用将文本进行分词和转换成...注意，在使用这段代码之前，需要确保已经导入了必要的库，如jieba、numpy等，并且在类中定义了_pad_truncate方法来进行填充或截断操作。

# 生成数据字典 def create_dict(data_path, dict_path): with open(dict_path, 'w') as f: f.seek(0) f.truncate() dict_set = set() # 读取全部数据 with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 把数据生成一个元组 for line in lines: content = line.split('\t')[-1].replace('\n', '') for s in content: dict_set.add(s) # 把元组转换成字典，一个字对应一个数字 dict_list = [] i = 0 for s in dict_set: dict_list.append([s, i]) i += 1 # 添加未知字符 dict.txt = dict(dict_list) end_dict = {"<unk>": i} dict.txt.update(end_dict) # 把这些字典保存到本地中 with open(dict_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(str(dict.txt)) print("数据字典生成完成！",'\t','字典长度为：',len(dict_list))

这段代码是用于生成数据字典的。参数data_path是数据文件的路径，dict_path是字典文件的路径。在函数内部，首先清空字典文件，然后读取数据文件中的所有行。将每一行的最后一个元素（即文本内容）按字分割并去除换行...

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