EOS8.3LA连接人大金仓数据库，流程发起页面无法打开报错500

最新推荐文章于 2025-10-06 08:27:43 发布
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#普元EOS8低代码开发平台

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EOS8.3LA连接人大金仓数据库，流程发起页面无法打开报错500

问题是由于数据库大小写敏感导致

解决方案：

该问题是由于数据库大小写敏感导致，修改为数据库大小写不敏感即可

更多请参见EOS Low-Code Platform 8 

# 使用DBeaver连接人大金仓数据库
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海
03-24 1581
URL模板：jdbc:kingbase8://{host}[:{port}]/[{database}]是一款开源、免费、跨平台的通用数据库管理工具，支持操作主流的各类型数据库，例如。、人大金仓等其它数据库，还支持设置自定义驱动。类名：com.kingbase8.Driver。官方甚至提供了（解压即可用的）免安装绿色版。默认端口：54321。
DBeaver连接人大金仓数据库
qq_44275015的博客
04-27 3428
下载地址：没什么特殊配置，正常安装就行，注意安装路径。
Python操作国产金仓数据库（KingbaseES）全流程：从环境搭建到实战应用
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-01 45万+
Python操作国产金仓数据库（KingbaseES）全流程：从环境搭建到实战应用，大家好，我是 xcLeigh。在国产化数据库日益普及的今天，金仓数据库（KingbaseES）作为一款优秀的企业级关系型数据库，被广泛应用于政府、金融、能源等关键领域。本文将带大家从零开始，掌握用Python操作金仓数据库的全流程，包括环境准备、连接数据库、CRUD核心操作、事务处理以及常见问题排查，内容实用且代码可直接复用，新手也能快速上手！
Python操作国产金仓数据库（KingbaseES）全流程：搭建连接数据库的API接口
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Python操作国产金仓数据库（KingbaseES）全流程：搭建连接数据库的API接口，金仓数据库（KingbaseES）是一款优秀的国产关系型数据库，在政府、金融等领域有着广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python 搭建连接 KingbaseES 的 API 接口，实现用户信息的 CRUD（创建、查询、更新、删除）操作，帮助开发者快速上手金仓数据库的 Python 开发。
巧妙借助Navicat工具连接人大金仓数据库服务
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在使用人大金仓数据库时，可以选择使用人大金仓自带的连接工具，比如KingbaseES V8（数据库开发管理工具）工具，类似于navicat工具，两个工具都有优缺点，看个人喜好了。但是在实际过程中，大家都已经习惯使用navicat工具了，对于新的工具，可能会有点不适应，那如何用navicat连接人大金仓呢？
人大金仓数据库jdbc连接报错处理
arthemis_14的博客
12-21 1532
license 、人大金仓、KingbaseES。但修改完kingbase.conf后查询最大连接数，依然为10，修改失败。需要赋权操作：chown –R wyn:wyn license.dat。再进行连接数的查询，并且进行jdbc连接时能够正常连接。
人大金仓数据库安装与spring Boot项目连接人大金仓数据库
m0_52025266的博客
04-25 1836
就是在仓库坐在位置的D:\maven_resp(前面的是我的本地仓库所在位置，后面路径是解压的文件存放位置)\com\kingbase8\kingbase8。十分重要的一件事：在项目成功连接数据库之后可能执行sql会报错，那是因为你和人大金仓数据库自带的表名重复了，这时候我们就要执行一下下面的语句。标黄的全是模式的名字，他会按照模式的顺序读取模式里边的表，总之把自己的模式放在最前面就对了，标红的就是自己的数据库名字了。这里我下载的linux-x86的根据自己的系统选择下载。下载数据库和数据库连接驱动。
国产数据库崛起：从零到精通！KingbaseES金仓数据库超详细安装使用指南
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04-22 109万+
国产数据库崛起：从零到精通！KingbaseES金仓数据库超详细安装使用指南，KingbaseES 是中电科金仓（北京）科技股份有限公司研发的，具有自主知识产权的通用数据库产品。该产品是面向全行业、全客户关键应用的企业级大型通用数据库管理系统，适用于事务处理类应用、数据分析类应用、海量时序数据采集检索等应用场景，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、图片搜索、时序数据等的承载数据库。
C#连接人大金仓数据库
qq_42003440的博客
09-28 1446
金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、图片搜索等的承载数据库。支持X86、X86_64及国产龙芯、飞腾、申威等CPU硬件体系结构。需要导入BouncyCastle.dll、Kdbndp.dll、KdbndpDialect.dll、NHibernate.dll、System.Runtime.CompilerServices.Unsafe.dll和hibernate.cfg.xml文件。
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java连接人大金仓数据库连接包
01-16
本篇将详细探讨Java如何连接人大金仓数据库，并通过一个压缩包文件内容的分析，讲解Java数据库连接包的应用与配置。 首先，人大金仓数据库是一款国产的数据库产品，它是基于关系型数据库模型，适用于金融、电信、...
C++ 通过ODBC连人大金仓数据库
11-21
在当前的软件开发环境中，使用C++语言连接数据库是一个常见的需求，尤其对于国产人大金仓数据库而言，随着其在多个项目中的应用增加，掌握如何通过ODBC（开放数据库连接）连接人大金仓数据库变得尤为重要。...
IDEA连接人大金仓数据库驱动
02-20
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windows操作系统安装人大金仓数据库操作指南
10-09
#### 人大金仓数据库安装与配置 ##### 数据库下载与安装 - **下载地址**: 人大金仓数据库可以从官方网站获取，版本为Kingbase V9。访问链接为https://www.kingbase.com.cn/xzzx/index.htm。 - **许可证选择**: 在...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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navicate 连接人大金仓数据库 报错 字段cl.udt name 不存在。
11-13
当Navicat连接人大金仓数据库出现字段`cl.udt_name`不存在的报错时，可尝试以下解决办法： ### 1. 检查数据库版本兼容性 Navicat和人大金仓数据库存在版本不兼容的情况，可能会导致该问题。建议确认使用的Navicat版本与人大金仓数据库版本是否兼容。可以尝试升级Navicat到最新版本，或者查阅Navicat官方文档，获取与当前人大金仓数据库版本兼容的Navicat版本信息。 ### 2. 检查SQL语句 报错信息显示在SQL查询中引用了不存在的字段`cl.udt_name`，可能是Navicat生成的查询语句与人大金仓数据库的表结构不匹配。可以在Navicat中查看查询语句，尝试手动修改查询语句以适配人大金仓数据库的表结构。例如，若人大金仓数据库中不存在`cl.udt_name`字段，可将其替换为实际存在的字段。 ### 3. 更新数据库驱动 Navicat通过数据库驱动与人大金仓数据库进行通信，旧的驱动可能存在兼容性问题。可以尝试更新Navicat中人大金仓数据库的驱动程序，以确保其与当前数据库版本兼容。 ### 4. 检查数据库表结构 确认人大金仓数据库中相关表是否存在`cl.udt_name`字段。若不存在该字段，可能是表结构发生了变化，或者Navicat的元数据缓存未更新。可以在人大金仓数据库管理工具中查看表结构，手动刷新Navicat中的数据库元数据。在Navicat中，可通过右键单击数据库连接，选择“刷新”或“重新加载”选项来更新元数据。 ### 5. 联系技术支持 若上述方法都无法解决问题，可联系Navicat官方技术支持或人大金仓数据库的技术支持团队，提供详细的报错信息和数据库环境信息，寻求进一步的帮助。 以下是一个简单示例，展示如何在Navicat中查看和修改查询语句： ```sql -- 原始可能报错的查询语句 SELECT * FROM a.columns cl LEFT JOIN pg_type ty ON ty.typname = cl.udt_name; -- 修改后的查询语句（假设将cl.udt_name替换为实际存在的字段cl.actual_name） SELECT * FROM a.columns cl LEFT JOIN pg_type ty ON ty.typname = cl.actual_name; ```
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