关于c语言操作mysql数据库的一些补充

本文深入探讨了使用C语言操作MySQL数据库的常见误区,详细解释了如何正确判断查询结果是否存在,以及为何不能仅依赖mysql_query函数的状态来确定数据的存在性。文章提供了正确的实践方法,包括使用mysql_store_result和mysql_fetch_row函数来准确获取查询结果。

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上一篇博客我们讲了c语言如何连接使用mysql数据库;
但是我发现有很多时候往往会事与愿违;
今天我们来补充一些小知识;


补充:

关于连接数据库我们在这里就不多说了,因为这要照着上一篇博客的函数进行调用就好了;我们先来说一下什么时候函数调用成功了?

1.函数什么时候会成功

我们使用数据库无非就是增删改查那么我们根据什么来判断我们查询到了数据呢;
例如:
我们想在user_data这张数据表中查询一个账号为20000的用户我们应该调用
mysql_query(&mysql, "select *from user_data where account = 20000")
大家会认为如果这张表中没有这个数据那么就会报错返回错误;事实上到底是不是呢,我们来看一下;
在这里插入图片描述
大家可以看到我们这张表里确实没有account = 2000的用户,现在我们调用上面的语句;
在这里插入图片描述
事实上他并没有报错,而且成功返回了;所以小伙伴们想要通过mysql_query()就判断表中有没有数据是万万不可能的;
那我们要怎么样判断呢?
NYSQL_RES *result = mysql_store_result(MYSQL *mysql)
通过这个总可以了吧;
答案是不可以的因为我们通过上面那个图可以清楚地看到当我们执行了错误的语句以后,他显示了一行表头;
result里面这个时候可不是空的,他是有表头这个数据的;


所以当我们想要查询一个数据在不在这张数据表中必需要使用
MYSQL_ROW = mysql_fetch_row(MYSQL_RES *result)
他会返回数据的第一行,如果没有数据row就为NULL;

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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