SQL server : raiserror 的作用

RAISERROR 与 THROW 的比较:SQL Server 中的错误处理 BEGIN-- 抛出自定义错误消息RAISERROR ('该单据已发出', 16, 1);END使用THROWBEGIN TRY-- 执行可能出错的代码-- 该表不存在END TRY-- 重新抛出捕获的异常THROW;END CATCH;7. 总结RAISERROR:功能更加丰富,支持格式化字符串、动态参数、严重性和状态设置。适合在需要复杂错误处理和消息定制时使用。THROW:语法简洁,适合用于捕获并重新抛出异常,尤其在块中使用时,能保持代码简洁。选择RAISERROR还是。 阅读详情
raiserror 的作用 : raiserror 是用于抛出一个错误。[ 以下资料来源于sql server 2005的帮助 ]

 

其语法如下:

复制代码
RAISERROR  ( { msg_id  |  msg_str  |   @local_variable  }        
            { ,severity ,state }        
            
[  ,argument [ ,...n  ]  ] 
          )       
   
[  WITH option [ ,...n  ]  ]
复制代码

 

简要说明一下:

  

第一个参数 :{ msg_id | msg_str | @local_variable }
      msg_id:表示可以是一个sys.messages表中定义的消息代号;
              使用 sp_addmessage 存储在 sys.messages 目录视图中的用户定义错误消息号。
              用户定义错误消息的错误号应当大于 50000。

     msg_str:表示也可以是一个用户定义消息,该错误消息最长可以有 2047 个字符;
             (如果是常量,请使用N'xxxx',因为是nvarchar的)
              当指定 msg_str 时,RAISERROR 将引发一个错误号为 5000 的错误消息。

     @local_variable:表示也可以是按照 msg_str 方式的格式化字符串变量。
           
第二个参数:severity
            用户定义的与该消息关联的严重级别。(这个很重要)
            任何用户都可以指定 0 到 18 之间的严重级别。
            [0,10]的闭区间内,不会跳到catch;
            如果是[11,19],则跳到catch;
            如果[20,无穷),则直接终止数据库连接;

第三个参数:state
            如果在多个位置引发相同的用户定义错误,
            则针对每个位置使用唯一的状态号有助于找到引发错误的代码段。
          
            介于 1 至 127 之间的任意整数。(state 默认值为1)
            当state 值为 0 或大于 127 时会生成错误!

第四个参数:argument
            用于代替 msg_str 或对应于 msg_id 的消息中的定义的变量的参数。

第五个参数:option
            错误的自定义选项,可以是下表中的任一值:
            LOG :在错误日志和应用程序日志中记录错误;
            NOWAIT:将消息立即发送给客户端;
            SETERROR:将 @@ERROR 值和 ERROR_NUMBER 值设置为 msg_id 或 50000;
 
 
[SQL]代码示例

--示例1
DECLARE   @raiseErrorCode   nvarchar ( 50 )
SET   @raiseErrorCode   =   CONVERT ( nvarchar ( 50 ), YOUR  UNIQUEIDENTIFIER   KEY )
RAISERROR ( ' %s INVALID ID. There is no record in table ' , 16 , 1 ,  @raiseErrorCode )

 

--示例2
复制代码
RAISERROR  (
             N
' This is message %s %d. ' ,  --  Message text,
              10 ,                         --  Severity,
              1 ,                          --  State,
             N ' number ' ,                  --  First argument.
              5                            --  Second argument.
          ); 
--  The message text returned is: This is message number 5.
GO
复制代码


--示例3
复制代码
RAISERROR  (N ' <<%*.*s>> ' ,  --  Message text.
            10 ,            --  Severity,
            1 ,             --  State,
            7 ,             --  First argument used for width.
            3 ,             --  Second argument used for precision.
           N ' abcde ' );     --  Third argument supplies the string.
--
 The message text returned is: <<    abc>>.
GO
复制代码


--示例4
复制代码
RAISERROR  (N ' <<%7.3s>> ' ,  --  Message text.
            10 ,            --  Severity,
            1 ,             --  State,
           N ' abcde ' );     --  First argument supplies the string.
--
 The message text returned is: <<    abc>>.
GO
复制代码


--示例5    

--A. 从 CATCH 块返回错误消息
以下代码示例显示如何在 TRY 块中使用 RAISERROR 使执行跳至关联的 CATCH 块中。
它还显示如何使用 RAISERROR 返回有关调用 CATCH 块的错误的信息。

复制代码
BEGIN  TRY
    
RAISERROR  ( ' Error raised in TRY block. ' ,  --  Message text.
                 16 ,  --  Severity.
                 1   --  State.
               );
END  TRY
BEGIN  CATCH
    
DECLARE   @ErrorMessage   NVARCHAR ( 4000 );
    
DECLARE   @ErrorSeverity   INT ;
    
DECLARE   @ErrorState   INT ;

    
SELECT  
        
@ErrorMessage   =  ERROR_MESSAGE(),
        
@ErrorSeverity   =  ERROR_SEVERITY(),
        
@ErrorState   =  ERROR_STATE();

    
RAISERROR  ( @ErrorMessage ,   --  Message text.
                @ErrorSeverity ,  --  Severity.
                @ErrorState       --  State.
               );
END  CATCH;
复制代码


--示例6

--B. 在 sys.messages 中创建即席消息
以下示例显示如何引发 sys.messages 目录视图中存储的消息。
该消息通过 sp_addmessage 系统存储过程,以消息号50005添加到 sys.messages 目录视图中。

复制代码
sp_addmessage  @msgnum   =   50005 ,
               
@severity   =   10 ,
               
@msgtext   =  N ' <<%7.3s>> ' ;
GO

RAISERROR  ( 50005 ,  --  Message id.
            10 ,     --  Severity,
            1 ,      --  State,
           N ' abcde ' );  --  First argument supplies the string.
--
 The message text returned is: <<    abc>>.
GO

sp_dropmessage 
@msgnum   =   50005 ;
GO
复制代码


--示例7
--C. 使用局部变量提供消息文本
以下代码示例显示如何使用局部变量为 RAISERROR 语句提供消息文本。
复制代码
sp_addmessage  @msgnum   =   50005 ,
              
@severity   =   10 ,
              
@msgtext   =  N ' <<%7.3s>> ' ;
GO

RAISERROR  ( 50005 ,  --  Message id.
            10 ,     --  Severity,
            1 ,      --  State,
           N ' abcde ' );  --  First argument supplies the string.
--
 The message text returned is: <<    abc>>.
GO

sp_dropmessage 
@msgnum   =   50005 ;
GO
复制代码



参考来源:

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms178592.aspx

ms-help://MS.SQLCC.v9/MS.SQLSVR.v9.zh-CHS/tsqlref9/html/483588bd-021b-4eae-b4ee-216268003e79.htm 


作者: XuGang   网名:钢钢
出处: http://xugang.cnblogs.com
声明: 本文版权归作者和博客园共有。转载时必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接地址!
SQLserver创建自定义异常及raiserror使用方法 --使用系统视图sys.messages查看系统中定义的错误 language_id =2052 china language_id =1033 english SELECT * FROM sys.messages WHERE message_id =66666 --1.创建自定义错误消息添加到系统消息 EXEC sp_addmessage @msgnum = 66666, --错误号 @severity = 16, --严重级别 @msg... 阅读详情

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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")

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congzhao27
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