Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

ДОСТУП к MS: вставка в список sharepoint или локальную таблицу, невозможно присоединиться к объекту памятки, OLE или гиперссылки

У меня возникает ошибка «Невозможно присоединиться к объекту памятки, OLE или гиперссылки» с использованием формата MS Access 2007-2013 в клиенте 2013 года.

Я хочу вставить в список sharepoint данные, исключая дубликаты, с помощью внутреннего соединения. Я безуспешно пытался изменить типы данных в списке sharepoint и локальной таблице.

Только одно поле вызывает ошибку и содержит такую ​​информацию, как "адаптер для позиционера 98735 Line к актуатору 2ΓÇ ¥ Lisrjoin"

Похоже, проблема заключается в команде внутреннего соединения, поскольку она выдает ошибку при использовании операторов добавления и вставки.

Вот пример оператора SQL, упрощенный для ясности.

INSERT INTO assigned_stock 
            (description) 
SELECT import_assigned_stock.description 
FROM   import_assigned_stock 
       LEFT JOIN assigned_stock 
              ON import_assigned_stock.description = assigned_stock.description 
WHERE  (( ( [assigned_stock].description ) IS NULL ));

Как я могу это обойти?

sql sharepoint ms-access ms-access-2007 ms-access-2013
21.02.2014

Ответы:


1

Мне не удалось выполнить левое соединение из-за ошибки Memo или преобразования типа, но этот SQL будет вставлять из файла .CSV в список SharePoint без дубликатов.

INSERT INTO Stock ( Description, Supplier, Qty, Unit_Cost )
SELECT Stockcsv.[(Cost) Description], Stockcsv.[(Cost) Supplier], Stockcsv.[(Cost) Quantity returned to Inventory], Stockcsv.[(Cost) Cost]
FROM [Text;FMT=Delimited;HDR=YES;CharacterSet=437); DATABASE=D:\Warehouse].Stock.csv AS Stockcsv
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Stock where Stock.Supplier = Stockcsv.[(Cost) Supplier] AND Stock.Description = Stockcsv.[(Cost) Description] AND Stock.Unit_Cost = Stockcsv.[(Cost) Cost] AND Stock.Qty = Stockcsv.[(Cost) Quantity returned to Inventory]);

Синтаксис:

INSERT INTO destable ( field1,field2)
SELECT filestempname.field1, filestempname.field2
FROM [Text;FMT=Delimited;HDR=YES;CharacterSet=437); DATABASE=C:\your\file\path].filename.csv AS filestempname
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM destable WHERE destable.field1 = filestempname.field1 AND destable.field2 = filestempname.field2);
24.02.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..