Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Невозможно удалить таблицу, созданную в том же скрипте

У меня есть скрипт, в котором я создаю временную таблицу, которую впоследствии хочу удалить.

Я просто создаю таблицу, заполняю ее с помощью оператора INSERT INTO, но когда дело доходит до ее удаления, сценарий не сообщает, что таблица используется.

Судя по чтению, это может быть вызвано управлением транзакциями, но я немного запутался.

Вот небольшой скрипт, который воспроизводит проблему:

CREATE TABLE SCRIPT_TEMP (
  NAME VARCHAR(100) NOT NULL,
  USERNAME VARCHAR(150) NOT NULL);
COMMIT WORK;

INSERT INTO SCRIPT_TEMP (NAME, USERNAME)
SELECT NAME, COALESCE(USERNAME, 'empty')
FROM SALESREPS;
COMMIT WORK;

DROP TABLE SCRIPT_TEMP;
COMMIT WORK;

Или, чтобы его было легко протестировать любому, у кого нет таблицы SALESREPS, используйте этот оператор вставки :o)

INSERT INTO SCRIPT_TEMP (NAME, USERNAME)
SELECT 'Name 1', 'Username 1'
FROM RDB$DATABASE;
COMMIT WORK;

Я не вижу, что еще содержит ссылку на таблицу SCRIPT_TEMP к моменту выполнения вызова отбрасывания. Почему собственная транзакция скрипта блокирует ее даже после второго COMMIT?

Если я разделю выполнение на 2 скрипта, все в порядке.

Что мне не хватает??

Спасибо!!

PS: использую Firebird 2.5.2, если это имеет значение

PPS: мой сценарий немного сложнее, чем этот. Временная таблица заполнена именами таблиц и соответствующими ограничениями, которыми нужно манипулировать, но проблема не в этом, эта часть работает хорошо. И дело в том, что проблему, которую я хочу решить, легко воспроизвести с помощью примера кода, который я получил во время отладки. Этот ТАК вопрос кажется, об одной и той же проблеме, но единственный ответ не помогает самой проблеме

19.11.2015

  • Вы выполняете это с помощью ISQL или другого инструмента? Вы можете попробовать обновиться до версии 2.5.5, я помню, что некоторые ошибки были исправлены (кажется, в версии 2.5.4), но сейчас у меня нет времени вникать в детали. Вы также можете попробовать использовать WAIT-транзакцию вместо NO WAIT по умолчанию. 20.11.2015
  • Это отлично работает для меня. Firebird 2.5.4 Скрипт выполняется в IBExpert. 20.11.2015
  • Спасибо вам обоим. Запуск скрипта в FlameRobin сработал. Однако он не работает с EMS SQL Manager, который я предпочитаю для повседневной проверки. Я свяжусь с ними. Ваше здоровье! 20.11.2015

Ответы:


1

Спасибо Вэлу Маринову за то, что указал мне правильное направление.

Похоже, моя проблема связана с моим SQL Manager - должна быть настройка, о которой я не знаю.

Скрипт работает, как и ожидалось, в FlameRobin.

20.11.2015
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..