[SQL]錯誤解決方法: 將 varchar 值 '*' 轉換成資料類型 int 時，轉換失敗。
更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
錯誤訊息
錯誤訊息:將 varchar 值 '*' 轉換成資料類型 int 時，轉換失敗。
Count筆數
參數@Count實際值有四位數，長度超過宣告的VARCHAR(3)三位數。
參數@Count實際值
資料被截斷時，SQL Server會輸出特殊字元(如星號)以指示錯誤，所以@Count的值會變成星號 * (原始資料並沒有符號)，再去跟整數3做比較就會跳出此錯誤訊息。
修改型態後已無錯誤
此參數要和整數做比較，將型態VARCHAR(3)修改為INT即可。
筆數為三位數時則正常
若筆數剛好是三位數，將整數賦值給VARCHAR類型的變數時，SQL Server會自動進行隱含式轉換，將整數轉換為字串，因此不會產生資料類型不相容的錯誤。
2會員
7內容數
留言
留言分享你的想法！
你可能也想看
Google News 追蹤
全新 vocus 挑戰活動「方格人氣王」來啦～四大挑戰任你選，留言 / 愛心 / 瀏覽數大 PK，還有新手專屬挑戰！無論你是 vocus 上活躍創作者或剛加入的新手，都有機會被更多人看見，獲得站上版位曝光＆豐富獎勵！🏆
本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
如何在Google Colab環境裡使用Jupyter magic command (ipython-sql)，搭配DuckDB ，直接在 Colab Notebook 中
讀取csv 檔案
建立DuckDB 臨時資料庫 (存在記憶體)
執行 SQL 程式碼 進行分析
轉換成 Panda
請以口語、白話形式解析以下SQL程式碼並描繪你認為的原資料表([Database].[Schema].[Table] )結構樣貌。
SELECT
A.[Business_Unit],
A.[Order_Number] ,
SUM([Sales_Units]) as [Sales_Uni
本篇文章是作者自學 SQL 的筆記，詳述資料庫中的四種主要語言類別：DDL、DML、TCL 及 DCL，每類別對應的功能與常見操作一一列舉，並深入探討交易的特性及其 ACID 原則。此外，文章還解釋了資料庫的正規化及反正規化的必要性，對於學習 SQL 的讀者有很大的幫助。
OVER() 子句是Window Function的核心組成部分，用於在查詢結果集中定義一個「窗口」，使聚合函數或排名函數能夠在不改變原始數據結構的情況下，對特定資料進行計算。常搭配PARTITION BY將數據劃分成多個分群(類似GROUP BY，但不改變資料的結構、粒度)，
已經存在在table裡面的那些record做更新。
※ 語法
UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] table_name
SET
column_name1 = expr1,
column_name2 = expr2,
…
[WHERE
※ 把record加到table有兩種方式：
VALUES
• SELECT
※ 語法
INSERT INTO VALUES 語法：
Record 代表一組值的集合，每個值對應到表格中的一個欄位（column）。
INSERT INTO 語法用來指定要插入資料的表格。
需要提供一個
本文介紹了在進行資料分析時，將類別欄位轉換為數值欄位的方法，包括Label Encoding、One-Hot Encoding、Binary Encoding、Target Encoding和Frequency Encoding。每種方法的應用範例、優缺點和適用場景都有詳細說明。
※ 語法
SELECT select_list
FROM table_name
※ 解析順序
From：從哪裡拿？
SELECT：要 "拿什麼" 資料？
※ 使用場景：
Single column（單一欄位）：
Multiple column（多個欄位）：
All colu
全新 vocus 挑戰活動「方格人氣王」來啦～四大挑戰任你選，留言 / 愛心 / 瀏覽數大 PK，還有新手專屬挑戰！無論你是 vocus 上活躍創作者或剛加入的新手，都有機會被更多人看見，獲得站上版位曝光＆豐富獎勵！🏆
本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
如何在Google Colab環境裡使用Jupyter magic command (ipython-sql)，搭配DuckDB ，直接在 Colab Notebook 中
讀取csv 檔案
建立DuckDB 臨時資料庫 (存在記憶體)
執行 SQL 程式碼 進行分析
轉換成 Panda
請以口語、白話形式解析以下SQL程式碼並描繪你認為的原資料表([Database].[Schema].[Table] )結構樣貌。
SELECT
A.[Business_Unit],
A.[Order_Number] ,
SUM([Sales_Units]) as [Sales_Uni
本篇文章是作者自學 SQL 的筆記，詳述資料庫中的四種主要語言類別：DDL、DML、TCL 及 DCL，每類別對應的功能與常見操作一一列舉，並深入探討交易的特性及其 ACID 原則。此外，文章還解釋了資料庫的正規化及反正規化的必要性，對於學習 SQL 的讀者有很大的幫助。
OVER() 子句是Window Function的核心組成部分，用於在查詢結果集中定義一個「窗口」，使聚合函數或排名函數能夠在不改變原始數據結構的情況下，對特定資料進行計算。常搭配PARTITION BY將數據劃分成多個分群(類似GROUP BY，但不改變資料的結構、粒度)，
已經存在在table裡面的那些record做更新。
※ 語法
UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] table_name
SET
column_name1 = expr1,
column_name2 = expr2,
…
[WHERE
※ 把record加到table有兩種方式：
VALUES
• SELECT
※ 語法
INSERT INTO VALUES 語法：
Record 代表一組值的集合，每個值對應到表格中的一個欄位（column）。
INSERT INTO 語法用來指定要插入資料的表格。
需要提供一個
本文介紹了在進行資料分析時，將類別欄位轉換為數值欄位的方法，包括Label Encoding、One-Hot Encoding、Binary Encoding、Target Encoding和Frequency Encoding。每種方法的應用範例、優缺點和適用場景都有詳細說明。
※ 語法
SELECT select_list
FROM table_name
※ 解析順序
From：從哪裡拿？
SELECT：要 "拿什麼" 資料？
※ 使用場景：
Single column（單一欄位）：
Multiple column（多個欄位）：
All colu