WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

неизвестный столбец в предложении where

$result = mysql_query("SELECT * FROM Volunteers WHERE Volunteers.eventID = " . $var);

$sql = mysql_query("SELECT * FROM Members WHERE Members.pid = " . $temp);

Я также делаю или умираю (mysql_error()) в конце обоих утверждений, если это имеет значение. Моя проблема в том, что первый оператор выполняется отлично, но в этой таблице я храню атрибут с именем pid. Таким образом, второй оператор должен принять это и вернуть строку, в которой он равен этому pid, чтобы я мог получить имя. Я получаю сообщение об ошибке, в котором говорится, что неизвестный столбец в «a2» в «предложении where», где a2 — атрибут pid, возвращенный из первого оператора. Спасибо за любую помощь!

РЕДАКТИРОВАТЬ: Выяснил, что было не так. Пришлось писать такой код:

$sql = mysql_query("SELECT * FROM Members WHERE Members.pid = '$temp'") or   die(mysql_error());
14.04.2010

  • IT может помочь, если вы предоставите больше кода, вы не сообщаете нам, где вы берете это значение для $temp. Вероятно, это связано с этим. 14.04.2010

Ответы:


1

Я думаю, что вижу, что вы пытаетесь сделать, вы можете сделать это в одном запросе, СОЕДИНЯЯ таблицы вместе. SQL-запрос должен быть примерно таким

SELECT Members.* FROM Members INNER JOIN Volunteers ON Volunteers.eventID=Members.pid WHERE Volunteers.eventID=" . $var

Ознакомьтесь с Это, чтобы получить базовое представление о соединениях SQL.

14.04.2010
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]