多重查询

本文详细介绍了PHP连接数据库的基本步骤,包括使用mysqli连接数据库、执行SQL查询(如选择、插入、更新、删除)、获取客户端版本、主机信息、服务器信息,以及如何执行并处理多个SQL查询。通过实例演示了如何使用multi_query方法执行多个查询,并利用store_result、user_result等方法来获取查询结果。
<?php
//连接数据库product 数据表product
//mysqli---连接对象
//mysqli_result---select结果集对象
//mysqli_stmt  ---预处理对象
 
//第一步:连接数据库  mysqli
$mysqli = new mysqli("localhost","root","","product");

//mysqli_init();----不连接任何数据库情况下产生一个对象
//mysqli->query("set names utf8");

//第二步:mysqli_result
//$result = $mysqli->query("select * from product");

//insert update delete
//insert into product values().....;
//显示影响的行数、该字段的名称、指针在第几个列、字符串最大的长度?
//三个对象

//显示客户端版本
echo $mysqli->get_client_info();
echo "<br>";
//echo $mysqli->get_host_info();


echo $mysqli->get_server_info();
echo "<br>";

//执行多个查询
//multi_query   more_result  next_result
//store_result(将完整的结果集存储)  user_result(表示开始使用结果集)
//每条语句后用:作为分隔符
$sql = "set names utf8;select name from product;select price from product";

$res = $mysqli->multi_query($sql);

print_r($res);
echo "<br>";
$more = $mysqli->more_results();
print_r($more);
echo "<br>";

$next = $mysqli->next_result();
print_r($next);
echo "<br>";

 

//if($mysqli->multi_query($sql)){
//$res2 = $mysqli->store_result();
//$row = $res2->fetch_row();
//print_r($row);
//}

//$result = $mysqli->store_result();
//print_r($result);

echo $mysqli_affected_rows;
?>  

在 Dash 框架中实现多重查询功能,通常涉及多个输入组件(如 `dcc.Input`、`dcc.Dropdown`、`dcc.Slider` 等)的组合,并通过回调函数将这些输入值传递给数据查询逻辑。多重查询的核心在于将多个输入组件的值作为过滤条件,动态地更新输出组件(如 `html.Div`、`dcc.Graph` 等)的内容。 以下是一个完整的示例,展示了如何在 Dash 中实现多重查询功能: ### 多重查询示例 在这个示例中,使用了两个输入组件:`dcc.Dropdown` 用于选择类别,`dcc.Input` 用于输入关键词。根据这两个条件,动态过滤数据并显示结果。 ```python import dash from dash.dependencies import Input, Output import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd # 示例数据 data = { "Category": ["A", "B", "A", "B", "A", "B"], "Value": [10, 20, 15, 25, 12, 30], "Keyword": ["apple", "banana", "orange", "apple", "banana", "orange"] } df = pd.DataFrame(data) app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div([ dcc.Dropdown( id='category-dropdown', options=[{'label': cat, 'value': cat} for cat in df['Category'].unique()], value='A' ), dcc.Input( id='keyword-input', type='text', value='apple' ), html.Div(id='output-div') ]) @app.callback( Output('output-div', 'children'), [Input('category-dropdown', 'value'), Input('keyword-input', 'value')] ) def update_output(category, keyword): filtered_df = df[(df['Category'] == category) & (df['Keyword'] == keyword)] if filtered_df.empty: return "没有符合条件的数据" else: return html.Table([ html.Thead(html.Tr([html.Th(col) for col in filtered_df.columns])), html.Tbody([ html.Tr([html.Td(cell) for cell in row]) for _, row in filtered_df.iterrows() ]) ]) if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) ``` ### 实现要点 1. **输入组件**:使用 `dcc.Dropdown` 和 `dcc.Input` 分别作为类别选择和关键词输入的组件。 2. **回调函数**:通过 `@app.callback` 装饰器定义回调函数,该函数接收两个输入参数(类别和关键词),并根据这两个参数过滤数据。 3. **数据过滤**:利用 Pandas 的布尔索引功能,根据输入值对数据进行过滤。 4. **输出展示**:使用 `html.Table` 展示过滤后的数据,若没有符合条件的数据则返回提示信息。 上述示例结合了多个输入组件和回调函数的使用,能够有效地实现多重查询功能[^1]。
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