增删改查分页存储过程

我每天如何使用 ChatGPT 我偶尔会用这个功能作为开始。我本人非常喜欢阅读,让 ChatGPT 来概括所有文章,感觉就像身处于但丁描述的地狱的某个层次那样痛苦。然而,有时一些文章实在是太啰嗦、无聊,或者写得让人不愉快(比如一个无趣记者对一个让人讨厌的人进行的漫无焦点的采访)。我需要获取这些文章中的一些信息,以便保持信息的更新和了解。在晚期资本主义的广告经济下,很多文章只在一个段落里提供新信息,其余都是无聊的填充内容,只是为了展示糟糕的广告,这实在是对人们的时间和生命的一种浪费。我有几次利用 ChatGPT 来。 阅读详情
--创建数据库
CREATE DATABASE PROCDB
GO
--使用数据库
GO
USE PROCDB
GO
--创建表供存储过程的实现
CREATE TABLE STUDENTINFOS
(
	ID INT PRIMARY KEY IDENTITY,
	S_NAME NVARCHAR(50),
	S_AGE INT,
	S_SEX CHAR(4)
)
GO
--创建存储过程的增删改
CREATE PROC P_INSERTDELETEUPDATE
(
	@ID INT,
	@S_NAME NVARCHAR(50),
	@S_AGE INT,
	@S_SEX CHAR(4)
)
AS
BEGIN
	IF((SELECT COUNT(ID) FROM STUDENTINFOS WHERE ID = @ID) = 0)
	BEGIN
		INSERT INTO STUDENTINFOS VALUES(@S_NAME,@S_AGE,@S_SEX)
	END
	ELSE
		IF(@S_NAME != '' OR @S_AGE != '' OR @S_SEX != '')
		BEGIN
			UPDATE STUDENTINFOS SET S_NAME = @S_NAME,S_AGE = @S_AGE, S_SEX = @S_SEX WHERE ID = @ID
		END
		ELSE	
			DELETE FROM STUDENTINFOS WHERE ID = @ID
END




--存储构成的分页查询
CREATE PROC P_PAGESHOW
(
	@S_NAME NVARCHAR(50),
	@S_AGE INT,
	@S_SEX CHAR(4),
	@PAGEINDEX INT,
	@PAGESIZE INT,
	@PAGECOUNT INT OUTPUT
)
AS
BEGIN
	DECLARE @STR NVARCHAR(MAX)
	DECLARE @STRWHERE NVARCHAR(MAX)
	DECLARE @STRCOUNT NVARCHAR(MAX)
	SET @STR = 'SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID) AS NUM , * FROM STUDENTINFOS WHERE 1=1 '
	SET @STRCOUNT = 'SELECT @PATECOUNT = COUNT(ID) FROM STUDENTINFOS WHERE 1=1 '
	IF(@S_NAME != '')
	BEGIN
		SET @STR +=  ' AND S_NAME LIKE ''%'+@S_NAME+'%'' '
		SET @STRCOUNT +=  ' AND S_NAME LIKE ''%'+@S_NAME+'%'' '
	END
	IF(@S_AGE != '')
	BEGIN
		SET @STR +=  ' AND S_AGE = '''+@S_AGE+''' '
		SET @STRCOUNT +=  ' AND S_NAME LIKE ''%'+@S_NAME+'%'' '
	END
	IF(@S_SEX != '')
	BEGIN
		SET @STR +=  ' AND S_SEX = '''+@S_SEX+''' '
		SET @STRCOUNT +=  ' AND S_NAME LIKE ''%'+@S_NAME+'%'' '
	END
	SET @STRWHERE = ') AS TEMP WHERE TEMP.NUM BETWEEN ('+((@PAGEINDEX-1)*@PAGESIZE)+') AND ('+@PAGESIZE+')'
	SET @STR +=@STRWHERE
	EXEC(@STR)
	EXEC SP_EXECUTESQL @STRCOUNT,  N'@PATECOUNT INT OUTPUT ' , @PAGECOUNT OUTPUT
END
AI办公Agent技术:文档与表格智能处理实践 办公自动化技术正从规则驱动转向语义理解,大语言模型(LLM)为办公Agent赋予了智能决策能力。这类系统通过五层架构整合自然语言处理、工具API调用和任务规划引擎,能自动完成文档分类、表格分析等高重复性工作。关键技术包括基于TF-IDF和BERT的特征提取、Excel公式自动生成等,在财务报告、法律审查等场景可实现90%以上的效率提升。随着多模态能力和领域专业化发展,办公Agent正在重塑企业文档处理流程,成为数字化转型的核心基础设施。 阅读详情

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