NO_DATA_FOUND 与 %NOTFOUND的区别

最新推荐文章于 2021-06-17 16:52:11 发布
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本文主要探讨了在执行SELECT...INTO语句时遇到的NO_DATA_FOUND异常情况，即当WHERE子句没有匹配到任何数据时，该异常将被触发。此外还介绍了游标的相关属性%NOTFOUND，在WHERE子句不匹配任何数据时被设置为TRUE。

NO_DATA_FOUND异常只有当SELECT...INTO语句的WHERE没有匹配到数据是才出现。

 

当游标的WHERE子句不匹配任何数据时，%NOTFOUND被设置为TRUE。

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No CMAKE_CXX_COMPILER could be found
码农17年的博客
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Caffe：convert_mnist_data.bin：not found
chutongz的博客
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NO_DATA_FOUND和%NOTFOUND的区别
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关于NO_DATA_FOUND和%NOTFOUND
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ORACLE NO_DATA_FOUND的三种处理办法
08-13
在Oracle数据库中，`NO_DATA_FOUND`异常是当你执行一个SQL查询时，没有找到匹配的记录时抛出的。这个异常通常与PL/SQL编程有关，因为SQL查询在PL/SQL块（如游标、存储过程或函数）中运行。在处理`NO_DATA_FOUND`异常...
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%NOTFOUND 用法
wacthamu的专栏
10-30 3816
文档中的解释：It returns TRUE if an INSERT, UPDATE, or DELETE statement affected no rows, or a SELECT INTO statement returned no rows. Otherwise, it returns FALSE. 这个解释更加精妙： %NOTFOUND is the logical opposi
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weixin_30320771的博客
04-04 256
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01-12 7228
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】%NOTFOUND相对于NO_DATA_FOUND【转】
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文檔中的解釋：It returns TRUE if an INSERT, UPDATE, or DELETE statement affected no rows, or a SELECT INTO statement returned no rows. Otherwise, it returns FALSE.這個解釋更加精妙：%NOTFOUND is the logical opposite o...
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SQL%NOTFOUND 是一个布尔值。与最近的sql语句（update,insert,delete,select）发生交互，当最近的一条sql语句没有涉及任何行的时候，则返回true。否则返回false。这样的语句在实际应用中，是非常有用的。例如要update一行数据时，如果没有找到，就可以作相应操作。如： `begin update table_name set salary = 1 where emp_id = 0; if sql%notfound then insert into table
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在 R 语言中，错误信息 “Logical subscript must be size 1 or 559, not 0” 表明逻辑下标向量的长度为 0，而 R 期望逻辑下标向量的长度为 1 或者与数据框的行数（这里是 559）相同。在代码 `clinical_data <- clinical_data[clinical_data$submitter_id.samples %in% colnames(data_final), ]` 中，出现这个错误通常意味着 `clinical_data$submitter_id.samples` 中没有任何元素存在于 `colnames(data_final)` 中，导致 `clinical_data$submitter_id.samples %in% colnames(data_final)` 返回的逻辑向量长度为 0。 以下是几种可能的解决方案： #### 1. 检查数据 首先，需要确认 `clinical_data$submitter_id.samples` 和 `colnames(data_final)` 中的值是否符合预期。可以使用以下代码查看这些值： ```R print(clinical_data$submitter_id.samples) print(colnames(data_final)) ``` #### 2. 处理空结果情况 如果确实没有匹配项，可以在代码中添加条件判断来处理这种情况，避免错误： ```R matches <- clinical_data$submitter_id.samples %in% colnames(data_final) if (any(matches)) { clinical_data <- clinical_data[matches, ] } else { warning("No matches found between submitter_id.samples and column names of data_final.") clinical_data <- NULL } ``` #### 3. 检查数据类型 确保 `clinical_data$submitter_id.samples` 和 `colnames(data_final)` 的数据类型一致。有时候，由于数据类型不匹配，即使值看起来相同，也可能无法匹配。可以使用 `class()` 函数检查数据类型，并使用 `as.character()` 等函数进行转换： ```R clinical_data$submitter_id.samples <- as.character(clinical_data$submitter_id.samples) colnames(data_final) <- as.character(colnames(data_final)) clinical_data <- clinical_data[clinical_data$submitter_id.samples %in% colnames(data_final), ] ``` ###
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