我有一个CSV文件file.csv。
在Postgres中,我制作了一个名为grants的表
CREATE TABLE grants
(
)
WITH (
OIDS=FALSE
);
ALTER TABLE grants
OWNER TO postgres;
我想导入file.csv数据,而不必在Postgres中指定列。
但是如果我运行COPY grants FROM '/PATH/TO/grants.csv' CSV HEADER;,我会得到一个错误:ERROR: extra data after last expected column。
如何导入CSV数据而
我有这个问题 SELECT TblSales.ProductCode, TblSales.ProductName, TblSales.QtySold, Right([Zdate],7) AS [Mn/Yr]
FROM TblSales
WHERE (((TblSales.zDate) Between [Forms]![FrmSales]![From] And [Forms]![FrmSales]![FinalTo]))
GROUP BY TblSales.ProductCode, TblSales.ProductName, TblSales.QtySold, Right([Zdate],7)
在交叉表查询中获取多列的最佳方法是什么?我有下表:
ID Name Topic Date
123 John Define 9/30/2015
123 John Measure 10/30/2015
123 John Analyze 11/30/2015
321 Mary Measure 8/28/2015
321 Mary Define 7/15/2015
321 Mary Define 6/15/2015
这就是我要找的结果:
ID Name Define Define Date Measure Measure Date
我有一个csv文件,其中有列作者:
test.csv
authors
authorA, authorB
这里,作者是列的名称,值是authorA,authorB。
我已经将数据导入到表test_author中,该表的结构如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_author(authors text);
现在,我想使用脚本将数据从这个表传输到另一个表,数据库是postgres。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS final(authors text[]);
在这里,作者是一个数组。
脚本:
for file in test.csv
do
我在MySql 5.7.27-0ubuntu0.18.04.1中创建了一个新表。
该表包含一个double列a和一个float列b。这两列都使用IEEE 754格式。我将号码59.95存储在这两个字段中。该数字不能用二进制表示为有限的数字。
float列的输出如下所示:
SELECT b*100000000 FROM `test` where id=1
5995000076.293945
和
SELECT * FROM `test` where b = "59.95"
没有结果。都和预期的一样。但是,对于双列,我得到以下结果:
SELECT a*100000000 FRO
我正在尝试使用postgres对两个不相关的表进行求和。使用MySQL,我会这样做:
SELECT SUM(table1.col1) AS sum_1, SUM(table2.col1) AS sum_2 FROM table1, table2
这应该是一个包含两个列的表,分别名为sum_1和sum_2,但是,postgres没有为这个查询提供任何结果。
有什么想法吗?
这也许是个愚蠢的问题,但我们开始了。
假设我有一个表'MyTable‘,其中有一个列'Number’作为varchar2存储。有没有办法从这个表中删除“Number”中的值小于我输入的行?
就像这样:
delete from MyTable where Number<'MyValueAsVarchar2'
例如,我有一张唱片“5”。
delete from MyTable where Number<'7'
此语句删除行。
然而,如果我把'7‘改为'10',它就不再起作用了。(我猜是因为'1‘比’5‘小
我有一组数据,现在我有一个列表。它看起来像这样(显然是样本数据)
Event ID | Field Name | Value
-------------------------------------
EV123 | Name | John
EV456 | Name | Karen
EV789 | Name | Bob
EV123 | City | New York
EV456 | City | Chicago
EV789 | City | Los Angeles
EV123