涿州公积金如何取（怎样取住房公积金?）

本文目录一览：

• 1、asp二级联动菜单获取的值有误
• 2、sql语句,根据地区ID编号取对应的地区名称。
• 3、python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据?
• 4、如何取SQL结果集的第一条记录
• 5、如何使用%、_和[charlist]通配符在SQL查询中筛选特定信息?
• 6、怎么在中国地理空间数据云找梅州市行政边界

asp二级联动菜单获取的值有误

1、var lv = document.getElementById（dept_lv）.value；//获得第一个select选择的值 list = 后台得到数组；//通过lv这个条件得到的。

2、你这思路上有点问题，应该是打开数据库，找到相应类的名字，然后显示。sql=select * form... where ...=getValue（）这样进行查询，这句只是个意思，你要按你的代码写。

3、第二个默认为空或默认显示第一个城镇对应的村的信息，城镇的下来控件在OnSelectedIndexChanged事件中来查询对应的村的信息并绑定数据到村的下拉控件里。此外，最好的方法是用XML+JS来做，思路是一样的，速度比用ASP.NET快，而且不会刷新页面。这个其实是个很基础东西，一般书上都有的。同志还须努力。

4、说明：这个源程序也是在网上copy下来的，名称是ASP+JS三级联动下拉菜单按文章的说明，我建了一个sanji.mdb的access数据库（也就是‘三级’的意思，呵呵）。

5、二级联动的样式很简单，在DreamWeaver 2004里向设计页面上放置两个select下拉菜单，分别取名为Province_select、City_select，它们都在名为form1的表单里。编码需要用到html、vbscript及javascript。首先是连接数据库，我们用常用的！--#include file=conn.asp--连接。conn.asp中代码略。

6、这个有两个方法 第一个方法：用刷新，在你部门的下拉菜单上加上onchange事件，然后用js的location方法来加载本页面，并用这个URL传递一个值，就是用来标识这个部们的值。

sql语句,根据地区ID编号取对应的地区名称。

1、通过外键来查询，首先要确认Info表中cityid（外键）与City表中cityid（可设置为主键，若不为主键需唯一约束）设置关系为外键约束，设置OK之后。

2、通常情况下，ID是带有索引的，因此对带有索引的字段进行查询会显著提高速度。即使未设置索引，查询较小的数据字段，比如ID，理论上也会比查询较大字段，如城市名称，更快一些。此外，查询ID相对城市名称不易出现错误，因此效率更高。

3、一般ID是加了索引的，对加了索引的字段查询速度会快很多。不过，即使没有索引，理论上讲，查询数据长度较小的字段会比较大的字段快些，所以查询ID也会比查询名称快些，并且不易发生错误 。

4、需要注意的是，这条SQL语句只是一个示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整，例如调整表名、字段名或加入其他条件等。此外，在执行SQL语句前，建议先进行测试，确保表之间的关联关系正确无误。

python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据?

1、上面第一个方法可以返回一个游标对象，游标对象是PythonDBAPI的核心对象，该对象主要用于执行各种SQL语句，包括DDL、DML、select查询语句等。使用游标执行不同的SQL语句返回不同的数据。 游标对象通常会具有如下方法和属性： execute（sql[，parameters]）：执行SQL语句。parameters参数用于为SQL语句中的参数指定值。

2、另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。

3、首先需要导入所需的库，包括Pandas库和openpyxl库。Pandas库是一个强大的数据分析工具，而openpyxl库用于读写Excel文件。可以使用以下代码进行导入：```importpandasaspd importopenpyxl ```二：读取Excel文件 使用Pandas库的`read_excel`函数可以方便地读取Excel文件，并将每个sheet读取为一个DataFrame对象。

4、可使用的第三方库 python中处理excel表格，常用的库有xlrd（读excel）表、xlwt（写excel）表、openpyxl（可读写excel表）等。xlrd读数据较大的excel表时效率高于openpyxl，所以我在写脚本时就采用了xlrd和xlwt这两个库。

如何取SQL结果集的第一条记录

在SQL Server数据库中，获取结果集的第一条记录可以使用top关键字。例如：SELECT TOP 1 * FROM Persons 在MySQL数据库中，可以使用LIMIT关键字。例如：SELECT * FROM Persons LIMIT 1 同样地，在MySQL中，获取特定条件下的第一条记录也是通过LIMIT关键字实现。

Id LastName FirstName Address City 1 Adams John Oxford Street London 2 Bush George Fifth Avenue New York SQL TOP PERCENT 实例 现在，我们希望从上面的 Persons 表中选取 50% 的记录。

SQL TOP子句是数据库查询中提取顶部数据的有效工具，它允许我们限制返回的结果数量。本文将深入探讨如何使用SQL TOP子句，以及在实际应用中的常见技巧。在SQL查询中，TOP子句结合其他功能如OFFSET和WHERE，可以实现分页、特定条件下的提取以及更复杂的结果集操作。

--以第一条记录创建临时表 --注：根据你的要求，追加了一个用来确定组内记录序号的字段row_order，-- 因为如果没有这个字段，没有办法实现取得你说的那样的第1条记录的。

select*，max（create_time）froma wherecreate_time=2017-03-2919：30：36groupbyuser_id 这句可以理解为将结果集根据user_id分组，每组取time最大一条记录。这样就很好的实现了批量查询最近记录，并且仅仅需要遍历一次表，即使在数据量巨大的情况下也可以在很短的时间查出结果。

对于Oracle数据库，可以使用ROWNUM来实现这一需求。ROWNUM是在查询过程中为每一行分配的虚拟列，其值从1开始递增。因此，我们可以通过在查询语句中使用ROWNUM来限定结果集的前五条记录。在SQL Server数据库中，则推荐使用TOP关键字来获取前五条记录。TOP关键字可以限定查询返回的行数。

如何使用%、_和[charlist]通配符在SQL查询中筛选特定信息?

在数据库查询中，模糊匹配是常见的需求。使用SQL的LIKE运算符结合通配符可以实现这一目标。

在表达式中使用的通配符包括：“？”：匹配任何单一字符。“_”（下划线）：匹配任何单一字符。“*”或“%”：匹配零个或多个字符。“#”：匹配任何单一数字（0-9）。“[]”（方括号）：匹配在方括号内的任意单一字符。“[！charlist]”：匹配不在方括号内的任意单一字符。

[bsp]%`会选取以b、s或p开头的城市，而`WHERE City LIKE [！bsp]%`则是排除以b、s或p开头的城市。在实际应用中，如使用Northwind数据库的示例中，可以利用这些通配符来筛选和查找特定模式的数据。通过熟练掌握和运用SQL Wildcards，可以更有效地进行数据库查询和数据管理。

使用SQL 通配符可以替代一个或多个字符，即模糊查询。SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用。

在SQL中，模糊查询语句是通过使用LIKE运算符和特定通配符实现的，这些通配符能帮助我们匹配模式并查找含有部分或不确定信息的数据。以下是SQL通配符的使用方法和示例： %通配符：代表一个或多个字符，可以用于查找以特定字符或字符串开头或结尾的记录。

怎么在中国地理空间数据云找梅州市行政边界

边界数据的方法，分别是： 使用高德地图Web服务API，通过构造HTTP请求，可以获取到包括梅州市在内的全国省市区行政边界数据。这个API支持查询到国、省、市、区的边界点集合，但不支持街道级别的查询。在请求参数中，需要使用adcode作为关键词来唯一指定行政区，subdistrict参数可以指定查询的行政层级。

打开中国地理空间数据云的官网（）。 在搜索框中输入梅州市行政边界，点击搜索按钮。 在搜索结果中找到梅州市的行政边界数据，并点击进入详情页面。 在详情页面中，您可以查看梅州市行政边界的相关信息，如地理坐标、边界范围等。 如果您需要下载该数据，可以根据平台提供的下载方式进行操作。

雁云省：由现山西省大同市、朔州市、忻州市、现河北省张家口市、涞源组成，省 会大 同。 平原省：由现河北省邯郸市、刑台市、现河南省安阳市、鹤壁市、濮阳市、新乡 市、焦作市、济源市、现山西省长治市、晋城市组成，省会安阳。 9。

再如， 内蒙古 横亘我国北部，在地理方位上，既处与西北、华北、东北、三个地理地区，经济联系上。内蒙古东部与东北区联系密切，属于东北经济区，但我们习惯上说得东三省就是行政上的，你不能说东北四省区吧，因为内蒙古只有一少部分位于东北。