总结:SQLite不支持的SQL语法有哪些?

本文对比了SQLite与SQLServer在语法上的主要差异,包括获取前N条记录、创建视图、COUNT(DISTINCT)、外连接等操作的不同实现方式。
1 TOP 这是一个大家经常问到的问题,例如在SQLSERVER中可以使用如下语句来取得记录集中的前十条记录: SELECT TOP 10 * FROM [index] ORDER BY indexid DESC; 但是这条SQL语句在SQLite中是无法执行的,应该改为: SELECT * FROM [index] ORDER BY indexid DESC limit 0,10; 其中limit 0,10表示从第0条记录开始,往后一共读取10条 2 创建视图(Create View) SQLite在创建多表视图的时候有一个BUG,问题如下: CREATE VIEW watch_single AS SELECT DISTINCTwatch_item.[watchid],watch_item.[itemid] FROM watch_item; 上面这条SQL语句执行后会显示成功,但是实际上除了 SELECT COUNT(*) FROM [watch_single ] WHERE watch_ single.watchid = 1; 能执行之外是无法执行其他任何语句的。其原因在于建立视图的时候指定了字段所在的表名,而SQLite并不能正确地识别它。所以上面的创建语句要改为: CREATE VIEW watch_single AS SELECT DISTINCT [watchid],[itemid] FROM watch_item; 但是随之而来的问题是如果是多表的视图,且表间有重名字段的时候该怎么办? 3 COUNT(DISTINCT column) SQLite在执行如下语句的时候会报错: SELECT COUNT(DISTINCT watchid) FROM [watch_item] WHERE watch_item.watchid = 1; 其原因是SQLite的所有内置函数都不支持DISTINCT限定,所以如果要统计不重复的记录数的时候会出现一些麻烦。比较可行的做法是先建立一个不重复的记录表的视图,然后再对该视图进行计数。 4 外连接 虽然SQLite官方已经声称LEFT OUTER JOIN 已经实现,但还没有 RIGHT OUTER JOIN 和 FULL OUTER JOIN。但是实际测试表明似乎并不能够正常的工作。以下三条语句在执行的时候均会报错: SELECT tags.[tagid] FROM [tags],[tag_rss] WHERE tags.[tagid] = tag_rss.[tagid](*); SELECT tags.[tagid] FROM [tags],[tag_rss] WHERE LEFT OUTER JOIN tag_rss.[tagid] = tags.[tagid]; SELECT tags.[tagid] FROM [tags],[tag_rss] WHERE LEFT JOIN tag_rss.[tagid] = tags.[tagid]; 此外经过测试用+号代替*号也是不可行的。 收集SQLite与Sql Server的语法差异 1.返回最后插入的标识值 返回最后插入的标识值sql server用@@IDENTITY sqlite用标量函数LAST_INSERT_ROWID() 返回通过当前的 SQLConnection 插入到数据库的最后一行的行标识符(生成的主键)。此值与 SQLConnection.lastInsertRowID 属性返回的值相同。 2.top n 在sql server中返回前2行可以这样: select top 2 * from aa order by ids desc sqlite中用LIMIT,语句如下: select * from aa order by ids desc LIMIT 2 3.GETDATE ( ) 在sql server中GETDATE ( )返回当前系统日期和时间 sqlite中没有 可以用这个代替select date('now') 4.EXISTS语句 sql server中判断插入(不存在ids=5的就插入) IF NOT EXISTS (select * from aa where ids=5) BEGIN insert into aa(nickname) select 't' END 在sqlite中可以这样 insert into aa(nickname) select 't' where not exists(select * from aa where ids=5) 5.嵌套事务 sqlite仅允许单个活动的事务 6.RIGHT 和 FULL OUTER JOIN sqlite不支持 RIGHT OUTER JOIN 或 FULL OUTER JOIN 7.可更新的视图 sqlite视图是只读的。不能对视图执行 DELETE、INSERT 或 UPDATE 语句,sql server是可以对视图 DELETE、INSERT 或 UPDATE 8.外键约束(FOREIGN KEY constraints)外键约束会被解析但不会被执行。 9.完整的触发器支持(Complete trigger support) 现 在有一些触发器的支持,但是还不完整。 缺少的特性包括 FOR EACH STATEMENT 触发器(现在所有的触发器都必须是 FOR EACH ROW ), 在表上的 INSTEAD OF 触发器(现在 INSTEAD OF 触发器只允许在视图上), 以及递归触发器——触发自身的触发器。 10。完整的 ALTER TABLE 支持(Complete ALTER TABLE support) 只支持 ALTER TABLE 命令的 RENAME TABLE 和 ADD COLUMN。 其他类型的 ALTER TABLE 操作如 DROP COLUMN,ALTER COLUMN,ADD CONSTRAINT 等等均被忽略。
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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