这是联接代码并分配Datatables
Route::get('Productos',function(){
$query = DB::table('producto as e')
->select('e.cod_producto', 'e.nom_producto', 'e.precio_venta', 'd.nombre as nombre_marca', 'j.nombre as nombre_tipo', DB::raw('if(e.estado = 0,\'Activo\',\'Eliminado\') as estado'))
->join('marca as d','e.cod_marca', '=', 'd.cod_marca')
->join('tipo-producto as j', 'e.cod_tipo_producto', '=', 'j.cod_tipo_producto');
return datatables()
->of($query)
->addColumn('btn','actions')
->rawColumns(['btn'])
->toJson();
});
这是jQuery代码
$(document).ready(function(){
$('#Productos').DataTable({
"bAutoWidth": false,
"destroy": true,
"responsive": true,
"serverSide":true,
"ajax":'{{url('api/Productos')}}',
"columnDefs": [ {
"targets": 'no-sort',
"orderable": false,
"searchable": false,
}],
"columns":[
{data: 'cod_producto'},
{data: 'nom_producto'},
{data: 'precio_venta'},
{data: 'nombre_marca'},
{data: 'nombre_tipo'},
{data: 'estado'},
{data: 'btn'},
]
});
});
现在,当我尝试搜索某些内容时,它会提示我错误,这是一条错误消息
异常消息:↵↵SQLSTATE[42000]:语法错误或访问冲突: 1583调用本机函数“ LOWER”(SQL: 从中选择count(*)作为汇总(从中选择{1为
row_count
作为'1'producto
作为e
的内部联接marca
作为d
上的e
。cod_marca
=d
。cod_marca
内部联接tipo-producto
作为j
在e
。cod_tipo_producto
=j
。cod_tipo_producto
其中 (像producto
的LOWER(e.cod_producto
)喜欢%1%或像LOWER(producto
一样e.nom_producto
)喜欢%1%或LOWER(producto
为e.precio_venta
) 像%1%或LOWER({marca
。nombre
)像%1%或 LOWER({tipo-producto
。nombre
)像%1%或LOWER(producto
e.estado
)喜欢%1%))count_row_table)
答案 0 :(得分:0)
根据查询的联接数据字段设置数据表列名称
这是样本
### Python:
import pandas as pd
for i,chunk in enumerate(pd.read_csv('C:/your_path/main.csv', chunksize=3)):
chunk.to_csv('chunk{}.csv'.format(i))
### R
setwd("C:/your_path/")
mydata = read.csv("annualsinglefile.csv")
# If you want 5 different chunks with same number of lines, lets say 30.
# Chunks = split(mydata,sample(rep(1:5,30))) ## 5 Chunks of 30 lines each
# If you want 100000 samples, put any range of 20 values within the range of number of rows
First_chunk <- sample(mydata[1:100000,]) ## this would contain first 100000 rows
# Or you can print any number of rows within the range
# Second_chunk <- sample(mydata[100:70,] ## this would contain last 30 rows in reverse order if your data had 100 rows.
# If you want to write these chunks out in a csv file:
write.csv(First_chunk,file="First_chunk.csv",quote=F,row.names=F,col.names=T)
# write.csv(Second_chunk,file="Second_chunk.csv",quote=F,row.names=F,col.names=T)