Max row size for Sybase

Sybase 数据库的最大行尺寸受 max page size 影响,该限制为1962 byte,而 max page size 在 Sybase version 12 之后提供了多种选择。创建或更新超尺寸行会导致错误,警告在存储过程创建时已发出。为解决此问题,可增大 max page size 或优化 SQL 语句和表结构。Sql Server 的 max page size 更高,为 8060 byte。查阅官方文档了解更多。
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数据库有max row sizex限制, 它的大小取决于 max page size, 而后者是在创建DB Server时指定的,它是Server-wide的,作用于DB Server下的所有数据库。 就Sybase 数据库而言, max row size 是1962byte, 而 max page size 是2048byte, 在Sybase version12 之前,max page size 只有2048byte 一种选择,而之后有了:2048    4096    8192    16384 四种选择,可以在创建DB Server 时指定,也可以之后通过Sybase Central 工具修改, 重启DB Server后生效, 而默认的为2048。 具体page size 与row size关系如下。

Table 8-4: Maximum sizefor variable-length columns in an APL table

Page size

Maximum row length

Maximum column length

2K (2048 bytes)

1962

1948

4K (4096 bytes)

4010

3988

8K (8192 bytes)

8096

8058

16K (16384 bytes)

16298

16228

需要注意的是,当更新表时(update/insert),如果所有字段的值的长度大于了max row size, 执行就会失败,且向前端抛异常如下:

com.sybase.jdbc2.jdbc.SybSQLException: Attempt to update or insert row failed because resultant row of size 2864 bytes is larger than the maximum size (1962 bytes) allowed for this table.

事实上,在创建存储过程时已有警告:

Warnings: --->

   W (1): Warning: Rowsize (2624 bytes) could exceed row size limit, which is 1962 bytes.

          <--- 

所以,如果遇到此警告,为避免今后数据库操作存在潜在问题,可以larger max page size或者优化sql 语句或表的结构,避免row size 大于 max row size。

更多的资料可以参考官方文档:http://infocenter.sybase.com/help/index.jsp?topic=/com.sybase.dc20020_1251/html/databases/databases255.htm


此外,Sql Server数据库的max page size 要大些:8060byte。




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<think>我们正在解析的代码是:actual_max_row = max(row for row in range(1, sheet.max_row + 1) if any(sheet.cell(row=row, column=col).value for col in range(1, sheet.max_column + 1)) 步骤分析: 1. 整体结构:这是一个生成器表达式,用于计算actual_max_row的值,即实际的最大行号。 2. 生成器表达式内部: - 遍历每一行:`for row in range(1, sheet.max_row + 1)` * 从第1行到sheet.max_row(包含),注意range是左闭右开,所以是到sheet.max_row+1(这样会包含sheet.max_row行) - 条件筛选:`if any(...)` * 对于当前行row,检查该行中是否存在任何一个非空单元格(即至少有一个单元格有值) * 具体检查方式:遍历该行的每一列(从第1列到sheet.max_column) `for col in range(1, sheet.max_column + 1)` * 对于每个单元格:`sheet.cell(row=row, column=col).value` * 使用any()函数:如果该行中至少有一个单元格的值不为None(即非空),则any()返回True,该行会被保留;否则,如果整行都是空,则跳过该行。 3. 然后,max()函数从所有被保留的行(即至少有一个非空单元格的行)中选取最大的行号。 因此,这段代码的目的是:在Openpyxl中,由于sheet.max_row可能会返回一个比实际有数据的行更大的值(例如,可能由于之前有过数据但后来被删除,或者格式等影响),我们需要计算实际包含数据的最大行号(即最后一行有数据的行号)。 注意:这个计算方式会跳过那些整行都是空的行(即没有任何单元格有值的行),所以actual_max_row是实际有数据的最大行号。 举例: 假设sheet.max_row=10,但是第10行整行都是空的,而第9行至少有一个单元格有数据,那么actual_max_row就是9。 引用说明:根据引用[1]中提到的问题,openpyxl的max_rowmax_column有时会报告一个较大的数字(可能包含了曾经有数据但后来被删除的行,或者格式等),因此我们需要这样的代码来获取实际的最大行。 另外,引用[2]提到了合并单元格的处理,但本代码中没有涉及合并单元格的特殊处理。如果一行中有合并单元格,只要合并单元格区域中至少有一个单元格有值,那么这个合并单元格区域就会贡献一个非空值(注意:合并单元格区域中只有左上角的单元格有值,其余单元格是空的,所以这里可能需要根据实际情况调整)。不过,本代码是按列遍历,所以如果合并单元格的左上角单元格有值,那么它所在的列就会检测到非空值,因此该行会被计入。 但是,如果合并单元格的左上角单元格为空,那么该行中合并单元格区域的其他单元格也都是空的(因为合并单元格的值存储在左上角),所以这一行可能会被错误地认为是空行。不过,合并单元格的左上角单元格为空,那么这个合并单元格区域就没有值,所以该行在这一列上也没有值,因此不影响。 因此,这段代码在合并单元格存在的情况下也能正确工作,只要合并单元格的左上角单元格有值,那么该行就会被认为有数据。 总结:该行代码用于获取实际有数据的最大行号(忽略整行都是空的行)。 注意:这个代码的效率可能不高,因为它会遍历每一行和每一列(在最大行列范围内)。如果工作表很大,可能会比较慢。但在实际使用中,如果工作表不是特别大,是可以接受的。 引用: [1]中提到openpyxl的max_row可能会错误地报告较大的数字,因此我们需要这样的实际最大行计算。 [2]中提到了合并单元格的属性,但本例中没有使用,不过合并单元格的值存储方式可能影响判断(但如上述,不影响)。 [3]和[4]与当前问题无关,因此不引用。 因此,我们可以这样解释: 代码解析: actual_max_row = max( row # 取行号 for row in range(1, sheet.max_row + 1) # 遍历从第1行到sheet.max_row的所有行 if any( # 条件:该行中至少有一个单元格有值(非空) sheet.cell(row=row, column=col).value # 获取当前行row、当前列col的单元格的值 for col in range(1, sheet.max_column + 1) # 遍历该行从第1列到sheet.max_column的所有列 ) ) 功能:计算工作表中实际包含数据的最大行号(跳过整行为空的行)。 注意:由于openpyxl的max_rowmax_column可能包含空行(如引用[1]所述),所以需要这样计算。 相关问题: 1. 为什么openpyxl的max_row属性会报告一个较大的数字? 2. 如何优化这个代码,使其在处理大文件时更高效? 3. 除了使用any()判断整行是否为空,还有没有其他方法可以判断一行是否为空? 4. 如何获取实际的最大列号(actual_max_column)? </think>### Python代码解析:`actual_max_row`计算逻辑 这段代码用于在Openpyxl中精确计算工作表的**实际最大行号**,解决了`sheet.max_row`可能返回错误值的问题(如引用[1]所述)。以下是逐层解析: ```python actual_max_row = max( row # ① 候选行号 for row in range(1, sheet.max_row + 1) # ② 遍历所有行 if any( # ③ 检查行是否非空 sheet.cell(row=row, column=col).value # ④ 获取单元格值 for col in range(1, sheet.max_column + 1) # ⑤ 遍历所有列 ) ) ``` #### 核心逻辑解析: 1. **行遍历** (`②`) - `range(1, sheet.max_row + 1)`:从第1行到Openpyxl报告的`max_row`(含) - 为什么需要`+1`?因为`range()`是左闭右开区间,如`range(1,5)`包含1,2,3,4 2. **行非空检测** (`③`) - `any()`函数:只要该行中**任一单元格有非空值**即返回`True` - 关键作用:过滤掉全空行(如格式化的空白行) 3. **单元格遍历** (`④⑤`) - 对当前行`row`,遍历从第1列到`max_column`的所有列 - `sheet.cell(row, col).value`:获取单元格的实际值 - 注意:合并单元格的值仅存储在左上角单元格(引用[2]) 4. **最大值提取** (`①`) - `max()`从所有非空行中取**最大行号** - 结果即实际数据区域的最后一行 #### 解决的问题场景(引用[1]) 当工作表包含: - 合并单元格(如标题行合并) - 被删除数据遗留的格式区域 - 空白但被格式化的行时 Openpyxl的`max_row`可能**虚高**。此代码通过实际检测单元格值规避该问题。 #### 示例说明 假设工作表: | 行号 | A列 | B列 | C列 | |------|------|------|------| | 1 | 合并标题[^2] | | | | 2 | 数据1 | 数据2 | | | 3 | | | | (全空行) | 4 | 数据3 | | 数据4 | - `sheet.max_row` 返回4(含空行) - **实际最大行**:第4行(第3行因全空被过滤) - **计算结果**:`actual_max_row = 4`
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