WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

MySQL Workbench / Forward Engineering Progress — ошибка

Итак, у меня есть небольшая проблема при изучении MySQL/PHP. Я установил XAMPP и MySQL Workbench, чтобы изучить (поиграть) некоторые базовые вещи SQL/PHP.

Мой XAMPP показывает, что мой SQL-сервер запущен и работает (на нем четко написано MySQL), но, тем не менее, я получаю сообщение об ошибке каждый раз, когда пытаюсь реализовать схему на своем sql-сервере.

На данный момент я использовал только метод EER/Forward Engineering для реализации базы данных с помощью MySQL-Workbench. Каждый раз, когда я пытаюсь завершить процесс после моделирования модели EER, я получаю такие ошибки:

Выполнение сценария SQL на сервере ОШИБКА: Ошибка 1064: ошибка в синтаксисе SQL; проверьте руководство, соответствующее вашей версии сервера MariaDB, чтобы узнать правильный синтаксис для использования рядом с ')

У кого-нибудь здесь есть идеи, как это исправить?

Привет.

14.08.2019

  • Можете ли вы показать нам также сгенерированный SQL? Вы, вероятно, забыли указать что-то в своей модели. 15.08.2019

Ответы:


1

Вот как выглядит сгенерированный SQL

Я также попытался установить «Целевая версия SQL» в настройках модели на 5.6, а также общие настройки.

В качестве небольшого шага отчаяния я удалил XAMPP и MySQL Workbench и установил новейшие версии — XAMPP (7.3.8, используя MariaDB) и Workbench (8.0.17)

Что мне не хватает?

15.08.2019
  • Определено несколько внешних ключей, но они не полностью заполнены. Столбцы в вашей таблице и целевой таблице не выбраны. Например FOREIN KEY () REFERENCES mytunes.Plattenfirma (). Это синтаксис: CONSTRAINT constraint_name FOREIGN KEY foreign_key_name (columns) REFERENCES parent_table(columns) ON DELETE action ON UPDATE action 15.08.2019
  • 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]