sqlcommand 使用方法

SqlCommand使用实例 using System.Configuration; 这个包获取存在webconfig中的连接字符串。 using System.Data.SqlClient; 这个包用于制造相关SqlClient类 using System.Data.下面还有其他的连接用包,比如odbc,sqldb等等,按照自己的需求引入。 //定义链接 SqlConnection con 阅读详情

使用sqlcommand对象来返回数据集合的方法
string strconn="data source=billgates;initial catalog=test;integrated security=SSPI;";
SqlConnection conn=new SqlConnection(strconn);
conn.Open();
SqlCommand sqlcmd=new SqlCommand();
sqlcmd.CommandText ="select * from student";
sqlcmd.Connection=conn;
SqlDataAdapter adp=new SqlDataAdapter(sqlcmd);
DataTable dt=new DataTable();
adp.Fill(dt);
dataGrid1.DataSource=dt;

使用sqlcommand对象来返回SQL执行正确与否
string strconn="data source=billgates;initial catalog=test;integrated security=SSPI;";
SqlConnection conn=new SqlConnection(strconn);
conn.Open();
SqlCommand sqlcmd=new SqlCommand();
sqlcmd.CommandText ="select * from student";
sqlcmd.Connection=conn;
try
{
  sqlcmd.ExecuteNonQuery();
  MessageBox.Show("success");
}
catch
{
  MessageBox.Show("false");
}

使用sqlcommand对象来操作存储过程
string strconn="data source=billgates;initial catalog=test;integrated security=SSPI;";
SqlConnection conn=new SqlConnection(strconn);
conn.Open();
SqlCommand sqlcmd=new SqlCommand();
sqlcmd.CommandText ="a";
sqlcmd.CommandType=CommandType.StoredProcedure ;
sqlcmd.Connection=conn;
sqlcmd.Parameters.Add("@param1",textBox1.Text.Trim());
sqlcmd.Parameters.Add("@param2",textBox2.Text.Trim());
sqlcmd.Parameters.Add("@param3",textBox3.Text.Trim());

SqlDataAdapter adp=new SqlDataAdapter(sqlcmd);
DataTable dt=new DataTable();
adp.Fill(dt);
dataGrid1.DataSource=dt;

 

ExecuteReader方法

using System;
using System.Data.SqlClient;
public class Lvcha
{
  public static void Main(string[] args)
  {
    string source="Server =192.168.1.100; User ID=ac_sy_guest; Password=guest1314; Initial CataLog=Account";
    string select="select * from dbUser";
    SqlConnection conn=new SqlConnection(source);
    conn.Open();
    SqlCommand cmd=new SqlCommand(select,conn);
    SqlDataReader reader=cmd.ExecuteReader();//返回只能读取,不能写入的SqlDataReader对象
    while(reader.Read())
    {
      Console.WriteLine("{0}",reader["user_name"]);
    }
    Console.ReadLine();
  }
}


ExecuteNonQuery方法

一般修改删除都插入都用它
返回受影响的行数。

using System;
using System.Data.SqlClient;
public class Lvcha
{
  public static void Main(string[] args)
  {
    string source="Server =192.168.1.100; User ID=ac_sy_guest; Password=guest1314; Initial CataLog=Account";
    string select="updata .....";
    SqlConnection conn=new SqlConnection(source);
    conn.Open();
    SqlCommand cmd=new SqlCommand(select,conn);
    object o=cmd.ExecuteNonQuery();
  
    while(reader.Read())
    {
      Console.WriteLine("{0}",reader["user_name"]);
    }
    Console.ReadLine();
  }
}


ExecuteScalar方法

执行查询,并返回查询所返回的结果集中第一行的第一列。所有其他的列和行将被忽略。

using System;
using System.Data.SqlClient;
public class Lvcha
{
  public static void Main(string[] args)
  {
    string source="Server =192.168.1.100; User ID=ac_sy_guest; Password=guest1314; Initial CataLog=Account";
    string select="select count(*) from dbUser";
    SqlConnection conn=new SqlConnection(source);
    conn.Open();
    SqlCommand cmd=new SqlCommand(select,conn);
    object o=cmd.ExecuteScalar();
    Console.WriteLine(o);
    Console.ReadLine();
  }
}

 

ExecuteNonQuery用于执行不返回任何记录的SQL语句或存储过程。在数据库执行如更新、插入、删除操作时,应使用这个方法。ExecuteNonQuery返回一个整数值,用来说明受查询语句影响的行数。
connection.Open();
command.ExecuteNonQuery();
command.Close();   

ExecuteScalar与ExecuteNonQuery一样,其返回的也是单值,但该返回值是从数据库中读出来的,而不是受影响的行数。它通常用于选择一个值的SQL语句。如果SELECT返回多行或多列,则使用该方法仅返回第一行第一列的数据。

ExecuteReader被用于返回多条记录的SELECT语句(包含任意个字段)。ExecuteReader将返回一个包含查询结果的SqlDataReader对象。一个SqlDataReader对象是以顺序向前且只读的形式逐个读取并返回结果的。SqlDataReader是数据库中读取数据最快的对象,但必须打开连接。通过SqlDataReader取回所有的记录,并把它们存入DataTable对象中(它可以存储离线数据而不需要一个打开的连接),这样就可以马上关闭数据库连接了。DataTable类可以存放本地的结果集而不需要一个打开的SQL Server连接,和其它的ADO.NET对象一样,它也不是特定于某种数据提供程序的。

conn.Open();
SqlDataReader reader = comm.ExecuteReader();
DataTable table = new DataTable();
table.Load(reader);
reader.Close();
conn.Close();

【深度学习基础】一篇弄懂训练集、验证集和测试集(呕心沥血版) 在深度学习中,训练集、验证集和测试集是构建和评估模型的核心组成部分。训练集用于模型的学习和参数优化,验证集帮助调整超参数和防止过拟合,而测试集则用于最终评估模型的泛化性能。正确划分和使用这三类数据集,对于开发高效、可靠的深度学习模型至关重要。本文将深入解析它们的作用、划分方法以及在实际应用中的注意事项,帮助你全面理解并掌握数据集的科学使用方法,从而提升模型的实际表现。 阅读详情

相关推荐

PyTorch版Unet训练后别只看loss:手把手教你计算并可视化多类别语义分割的mIoU(附完整代码)

本文详细介绍了在PyTorch中使用Unet模型进行多类别语义分割后,如何计算和可视化mIoU(mean Intersection over Union)以全面评估模型性能。通过完整的代码示例和实用技巧,帮助开发者从loss优化转向更精准的区域分割评估,特别适用于医学图像分析等关键场景。

weixin_30906185的博客 435

ADO.NET之sqlCommand对象

4.1在代码中使用SqlCommand对象4.1.1创建sqlCommand对象//不使用参数创建sqlCommand cmd;cmd = new sqlCommand();cmd.Connection = cn;cmd.CommandText = strSQL;//使用参数来构造sqlCommand cmd = new sqlCommand( strSQL.cn);//用connection的CreateCommand来构造cmd = cn.CreateCommand();cmd.CommandText

自学C++,会写HelloWorld 1151

STM32解析航模遥控器的PPM信号

使用STM32对航模遥控器的PPM信号进行解析

qq_44343584的博客 9734

C# 中的SqlCommand 的用法和它的几个方法

SqlCommand 这个对象可以让我们在数据库上做一下操作,比如说增、删、改、查。都可以使用SqlCommand 这个对象。 首先,要使用SqlCommand 对象的话,必须先声明它。 SqlCommand cmd = new SqlCommand(strSQL, conn); 其中strSQL 是我们定义好的SQL 语句,conn 是声明好的数据库链接。 我们来看一下如果需要在数据库中插入一条数据应该怎么操作,也就是insert。 一般的可以用ExecuteNonQuery() 方法;Execut

qq_44697681的博客 2158

避开这5个坑!用MATLAB做核密度估计时90%人会犯的错误

本文详细解析了使用MATLAB进行核密度估计时常见的5个高频错误,包括三维数据可视化、带宽参数优化、大数据量处理、核函数选择及版本兼容性问题。特别针对核密度估计中的关键参数带宽(bandwidth)提供了数据驱动的优化策略,帮助用户提升分析精度与效率。

jenkins8butler的博客 277

Supervisor 安装与使用

一、Supervisor 介绍 Supervisor 是一个用 Python 编写的进程管理工具,它可以用于监控和控制类 UNIX 操作系统上的多个进程。它是一个客户端/服务器系统,其中 Supervisor 的服务器端称为 supervisord,负责启动管理的子进程、响应客户端命令、重启崩溃或退出的子进程、记录子进程的 stdout 和 stderr 输出,以及处理子进程生命周期中的事件。客...

疯子丶pony的博客 3864

sqlcommand 操作数据库

Sqlcommand类提供用户一个sql操作接口,使得用户可以完成设置Sql命令、执行查询操作、获取查询结果等工作。对sql数据库操作的时候,必须通过sqlcommand来操作操作数据库,所以灵活运用数据库,就要熟练掌握sqlcommand的的常用属性和方法。 SqlCommand的常用属性 1.CommandType属性是一个美剧类型,其值可以是text、storedProcedure、tab...

tibaloga 368

工业相机图像格式深度解析:从Mono8到Mono12的选型与应用

本文深度解析工业相机黑白图像格式,重点对比Mono8、Mono10与Mono12的核心差异。文章从位深、动态范围和数据量等关键概念切入,详细阐述了不同格式的优缺点及适用场景,为工业视觉项目中的相机选型提供实战指南,帮助用户在精度、速度与成本间做出最优决策。

weixin_29207439的博客 263

C#中数据库的读取数据、数据适配器以及数据集

在这个示例代码中,我们首先创建了一个MySqlCommand对象,表示要执行的SQL命令。最后,使用foreach循环读取DataSet对象中的数据,通过索引器获取指定列的数据。需要注意的是,使用DataAdapter对象填充数据集时,会自动创建一个或多个DataTable对象。在这个示例代码中,我们只有一个表格,所以使用ds.Tables[0]获取第一个表格的引用。在 C# 应用程序中,连接和操作数据库是非常常见的操作。本文将介绍 C# 中如何使用数据库适配器和数据集来读取和写入数据库中的数据。

qq_51040417的博客 3302

23、变压器与电抗器知识详解

本文详细介绍了电力变压器的基本原理、等效电路、测试方法及多种运行方式,涵盖双绕组与自耦变压器的建模与应用。深入探讨了变压器极性判断、并联运行条件、电压调节技术,并扩展至非线性、磁滞、EMTP和高频模型,用于瞬态分析。同时阐述了地磁感应电流(GIC)的影响及对偶建模方法。最后系统介绍了各类电抗器的应用场景与特性,包括限流、无功补偿、滤波及特殊用途电抗器,全面覆盖电力系统中变压器与电抗器的核心知识。

eee77的博客 150

从统一入口到运营中枢:全面看懂 SAP for Me 的能力边界、使用方式与项目价值

SAP for Me 是 SAP 推出的统一工作平台,旨在整合原本分散在多个系统中的关键信息与操作。它将许可证管理、系统状态、支持工单、维护合同、产品路线图等核心功能集中到一个界面,为不同角色提供定制化视图。平台包含多个功能模块:Home 作为个性化工作台展示待办事项与风险;Calendar 整合各类维护事件与关键时间节点;Reporting 提供跨域分析与趋势洞察;Finance & Legal 管理订单、发票与合规事项;Portfolio & Products 则展示产品全景与路线图。该

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 122

SqlCommand 类读取SqlDataReader数据动态创建DataTable

今天学习“SqlCommand ”类:         SqlConnection objConn = GetConnection(ConnStr);         SqlCommand objComn = new SqlCommand(strSql, objConn); 其中部分方法:               1、objComn.ExecuteNonQuery()

HDOJ_lin的博客 1855

Week 9 10 Neural Networks

Week 9 10 Neural Networks

金州饿霸吃不饱的博客 404

SqlCommand的使用

1、SqlCommand对象可以用于执行数据库的增、删、查、改; 2、SqlCommand与DataReader对象用于执行T-Sql 3、sqlCommand创建:    (1)SqlCommand  cmd=new SqlComand();         cmd.Connection=conn;    (2)SqlCommand  cmd=new SqlCommand(连接字符串)

u010396639的专栏 1171

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

sqlCommand几种方法的总结

sqlCommand:表示要对 SQL Server 数据库执行的一个 Transact-SQL 语句或存储过程。 此类不能被继承。我觉得这个类就是起到一个桥梁的作用。他连接.NETt和SQL Server;将我们在客户端设置的sql语句传递给sql;再将sql的值传递给客户端        这个类中定义了很多的方法和属性来帮助我们完成不同的sql语句;总结三种在机房收费系统中用到的方法 第一

庞凡 坚定自己踏实走好每一步 1万+

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SqlCommand常用分析

  数据库命令执行时使用Command对象。Command类有三种:SqlCommand、OleDbCommand与OdbcCommand。  Command对象主要用来运行SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE之类的SQL语句。Command对象还可以调用存储过程或从特定表中取得记录。  DataReader对象主要是用来读取数据结果,使用它读取记录时通常比从DataSet更快。

御风而翔 8407

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

关于SqlCommand

当创建 SqlCommand 的实例时,读/写属性将被设置为它们的初始值。有关这些值的列表,请参见 SqlCommand 构造函数。SqlCommand 特别提供了以下对 SQL Server 数据库执行命令的方法: 项

aisitemasu的专栏 748

SqlCommand()方法的应用

SqlCommand()方法 SqlCommand cmd = new SqlCommand(“insert into mynews value (‘插入一条新数据’)”, con); Command对象的构造函数的参数有两个,一个是需要执行的SQL语句,另一个是数据库连接对象。创建Command对象后,就可以执行SQL命令,执行后完成并关闭数据连接,示 例代码如下所示。 cmd.Ex...

lgy3160707023的博客 2982

sqlcommand对象的使用方法总结

总结了一下,在任何时候都可以使用sqlcommand对象来完成您想要的操作.使用sqlcommand对象来返回数据集合的方法string strconn="data source=billgates;initial catalog=test;integrated security=SSPI;";SqlConnection conn=new SqlConnection(strconn);conn.O

wubao55design的专栏 1151

SqlCommand

SqlCommand2008-05-06 15:24 使用SqlCommand对象 执行动态SQL语句和存储过程是应用程序所需的两种最常见的数据库活动。动态SQL语句是指从客户端应用程序发送到数据库服务器时由数据库服务器读取并执行的SQL语句。在数据库接收这些SQL语句时,首先对

小丸子的博客 1505

积累——SQLCommand命令

SQLcommand表示要对SQL数据库执行的一个 T-SQL 语句或存储过程。以便执行大量操作或处理数据库结构。 在对数据库访问的时候,就经常用到这个。看看它是怎么做到的吧!

好记性不如烂笔头--玲博小记 1954

C#中关于SqlCommand的使用

一、SqlCommand介绍 SqlCommand对象允许你指定在数据库上执行的操作的类型。比如,你能够对数据库中的行数据执行select,insert,modify以及delete命令。SqlCommand对象能被用来支持断开连接数据管理的情况,但是在这节课我们将只单独使用SqlCommand对象。后面关于SqlDataAdapter的课程将解释如何使用断开数据实现应用程序。这节课将同时展示如何从数据库中返回一个单独的值,比如表中记录的数量。 1.创建SqlCommand对象 SqlCommand

于建章的博客 3354

C#中SqlCommand类的使用

1、创建SqlCommand对象 SqlCommand cmd = new SqlCommand(SQLCMD, CON); SQLCMD为SQL命令语句,CON为打开的数据库连接(即打开的SqlConnection类对象)。创建SqlCommand 类对象之前应打开SqlConnection连接。 2、执行命令 command类提供的执行命令的方法有很多,下面只介绍最常用的三个方法。

zcy1026646700的专栏 1400

.net中SQLCommand的详细用法

SqlCommand()方法   SqlCommand cmd = new SqlCommand("insert into mynews value ('插入一条新数据')", con);     Command对象的构造函数的参数有两个,一个是需要执行的SQL语句,另一个是数据库连接对象。创建Command对象后,就可以执行SQL命令,执行后完成并关闭数据连接,示 例代码如下所示。

l245504430的博客 3523

SqlCommand类

转载于:http://blog.youkuaiyun.com/dyufei/article/details/4987281 1、创建SqlCommand对象 SqlCommand cmd = new SqlCommand(SQLCMD, CON); SQLCMD为SQL命令语句,CON为打开的数据库连接(即打开的SqlConnection类对象)。创建SqlCommand 类对象之前应打开Sq...

baisaitu8597的博客 141

什么是sqlcommand

command需要链接和sql命令才能操作sqlcommand其中可以存在参数,所以有Parameters 集合保存参数Parameters 中的Parameters可以绑定dataset数据源,而且既然有了更新,就要设定dataset的过去和现在,用那一个sqlcommand是要执行指令的,select执行有返回的指令,返回多行和一行,多行ExecuteReader单行ExecuteScalar

zhulf的专栏 1145
上一篇: oracle启动命令
下一篇: 用datasource来绑定gridview如何进行修改,更新,删除
binhe521
博客等级 码龄21年 2粉丝 6原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值