WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Не удается создать связанные таблицы в Access для Office 365

У меня есть база данных Access в Office 365, и мне нужно создать связанные таблицы с базой данных Azure SQL. «Диспетчер связанных таблиц» неактивен, поэтому я попытался перейти во «Внешние данные» -> «База данных ODBC» и выбрать параметр «Связать с источником данных, создав связанную таблицу». Затем я приступаю к созданию соединения ODBC, которое, похоже, не отображается в Access, хотя оно создается на моей машине. Может ли кто-нибудь помочь мне диагностировать проблему или указать мне правильное направление?


  • Создав рабочий DSN, используйте его для создания связанной таблицы. 28.10.2015
  • В том-то и дело, что у меня есть рабочее соединение ODBC, но я не могу получить к нему доступ из Access. Не каламбур 28.10.2015
  • Какой это DSN (пользователь, система...)? 28.10.2015
  • В качестве обходного пути вы также можете создать сквозной запрос, установить правильную строку подключения ODBC и написать свой SELECT. Таким образом, DSN не используется. 28.10.2015
  • У меня он есть в списке подключений ODBC на моем компьютере, но не могу найти фактический путь к файлу. 28.10.2015
  • попробуйте вместо этого создать dsn пользователя. 28.10.2015
  • Это сработало! Спасибо! Кстати, почему ему нужен пользовательский DSN вместо системного? 28.10.2015

Ответы:


1

Вместо этого попробуйте создать пользовательский DSN. В любом случае я предпочитаю их, так как вам не нужен этот DSN на клиентских машинах при развертывании.

28.10.2015
  • Вы знаете, почему он видит пользовательский dsn, но не видит систему? 28.10.2015
  • Не знаю. Но на большинстве клиентских сайтов, с которыми я работаю (банки), вы не можете создать машинный источник данных, потому что у вас нет привилегий (они прописаны в реестре). 28.10.2015
  • Новые материалы

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    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..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]