对析出来源无效的析出字段

在Oracle中，错误代码30076也可以表示"对析出来源无效的析出字段"。这通常是由于以下原因之一引起的：

1. 选择的字段不存在：请确保你正在选择的字段名称是正确的，并且存在于查询的表或视图中。检查拼写错误或者是否使用了正确的表别名。

2. 选择的字段不在来源表或视图中：如果你正在使用多个表或视图进行连接查询，确保你选择的字段来自正确的来源表或视图。检查连接条件和关联关系是否正确。

3. 使用了无效的别名或引用：如果你在查询中使用了别名来引用字段，请确保别名是正确的，并且没有冲突或重复。检查你是否在查询中正确地引用了字段。

4. 权限限制：有时，对于某些表或视图，你可能没有足够的权限来选择特定的字段。确保你有足够的权限来选择所需的字段。

解决这个问题的方法是仔细检查和验证你的查询语句，确保所选择的字段存在于正确的来源表或视图中，并且没有使用无效的别名或引用。如果问题仍然存在，建议查看Oracle数据库的错误日志和相关文档，以获取更详细的故障排除信息。

相关问题

.netcore中，多线程静态方法中如何析出IServiceCollection注入的对象

在多线程静态方法中使用依赖注入的方式，需要先创建一个IServiceProvider对象，然后通过该对象获取所需要的依赖项。

具体步骤如下：

1. 在程序启动时，创建一个IServiceProvider对象，并将IServiceCollection容器中的服务注册到该对象中。

IServiceProvider serviceProvider = new ServiceCollection()
    .AddScoped<IMyService, MyService>()
    .BuildServiceProvider();

2. 在多线程静态方法中，通过IServiceProvider对象获取IMyService服务。

IMyService myService = serviceProvider.GetService<IMyService>();

需要注意的是，由于多线程环境下可能存在竞态条件，因此建议使用线程安全的实现方式，如使用ConcurrentDictionary缓存IServiceProvider对象，或者使用ThreadLocal实现每个线程独立的IServiceProvider对象。

1. 在tidyr包中有一个who数据集，是世界卫生组织调查的结核病数据，这是一个不符合整洁数据的数据集，我们要把它变整洁。首先用who查看一下数据是什么样的(提示：>后直接输入who并回车)；然后查看who的说明（?who）；说明中有关于变量的描述，该数据集共有60列，第5-60列包含了3个变量，“new_”后面的代码标识不同的诊断方法“method of diagnosis”（rel= relapse, sn= negative pulmonary smear, sp= positive pulmonary smear, ep= extra pulmonary），数字前面紧跟的是性别代码（m，f），数字代表年龄分组（0-14，15-24，25-34…55-64，65+）。 1) 假如我们对采用relapse方法检测到的记录感兴趣，选取字段iso2，year，newrel_m014:newrel_f65； 2) 试用gather和separate将它转成整洁的数据集。可以分步做，最后的结果数据集包含6个字段: iso2，year，method=”rel”，gender，agegroup=(”014”…”65”) ，count。 提示：你需要用到的函数有select()，gather()，separate()，mutate()，substr()， length()。 3) agegroup字段能够用parase_number函数析出？为什么？

1) 首先使用who函数查看数据：

> who

2) 使用?who查看说明，根据说明选取需要的字段：

> library(tidyr)
> who_data <- select(who, iso2, year, newrel_m014:newrel_f65)

3) 使用gather函数将数据变成长格式：

> who_data_long <- gather(who_data, key = "method_age_gender", value = "count", newrel_m014:newrel_f65)

4) 使用separate函数将method_age_gender字段分离成三个字段，然后使用mutate函数将agegroup字段析出：

> who_data_long <- separate(who_data_long, col = "method_age_gender", into = c("method", "age_gender"), sep = "_")
> who_data_long <- mutate(who_data_long, gender = substr(age_gender, 1, 1))
> who_data_long <- mutate(who_data_long, agegroup = substr(age_gender, 2, length(age_gender)))

5) 最后整理数据集，只保留需要的字段：

> who_data_final <- select(who_data_long, iso2, year, method, gender, agegroup, count)

6) 可以使用parse_number函数将agegroup字段析出，因为agegroup字段中只包含数字，没有其他字符，所以可以直接使用parse_number函数析出。