SQL Server MySQL PostgreSQL Cosmos DBUprawnieniaWymaga .create co najmniej uprawnień użytkownika bazy danych i wymaga .alter co najmniej uprawnień administratora tabeli.Do .create, .alterlub .create-or-alter tabeli zewnętrznej przy użyciu uwierzytelniania tożsamości zarządzanej...
W przypadku korzystania z programu Microsoft Dynamics GP wraz z programem Microsoft SQL Server Express Edition program Microsoft Dynamics GP tworzy domyślne zadanie obcinania tabeli PJOURNAL dla każdej bazy danych firmy. Tabela PJOURNAL przechowuje tymczasowe rekordy, które są związane ...
Składnia (.create| |.alter.create-or-alter)externaltableTableName[(Schema)]kinddelta=(StorageConnectionString)[with(Właściwość[,...]]) Dowiedz się więcej na tematkonwencjiskładni. Parametry NazwiskoTypeWymaganiaopis TableNamestring✔️Nazwa tabeli zewnętrznej zgodna zre...
Właściwość SelectedValue udostępnia wartość odnośnika dla tabeli podrzędnej na ValueMemberpodstawie elementu .W poniższych procedurach pokazano, jak utworzyć formularz jako tabelę odnośników i powiązać dane z kontrolkami w nim. Aby pom...
Informacje o wierszu transakcji nie są importowane podczas używania tabeli SQL jako źródła integracji Opcja Niedostępny program Integration Manager i opcja importu tabeli Uaktualnianie aplikacji korzystającej z pliku Crypto.dll Nawiązywanie połączenia z bazą danych SQL pr...
CREATE, FUNKCJA (SQL) CREATE, FUNKCJA (zewnętrzna) UTWÓRZ LOKALIZACJĘ TWORZENIE ZMATERIALIZOWANEGO WIDOKU TWORZENIE ADRESATA TWORZENIE SCHEMATU TWORZENIE SERWERA TWORZENIE UDZIAŁU TWORZENIE TABELI PRZESYŁANIA STRUMIENIOWEGO CREATE TABLE Właściwości tabeli i opcje tabeli CREATE T...
W przypadku korzystania z programu Microsoft Dynamics GP razem z Microsoft SQL Server Express Edition program Microsoft Dynamics GP tworzy domyślne zadanie obcinania tabeli PJOURNAL dla każdej firmowej bazy danych. Tabela PJOURNAL przechowuje tymczasowe rekordy związane z publikowaniem. ...
from pyspark.sql.functions import col from pyspark.sql.types import IntegerType, DoubleType def prediction_to_spark(model, test): predictions = model.predict(test[feature_cols], num_iteration=model.best_iteration_) predictions = tuple(zip(test[TARGET_COL].tolist(), predictions.tolist())) data...