Une présentation des dernières évolutions générales, modifications et corrections apportées à LDB.




reports.DDF_selected_parametertypes a été converti au type de données JSON.{ "value": "00123" }



JSON.JSON.

customers.id peut uniquement servir à mettre à jour des clients existants. Pour les nouveaux clients, un identifiant éventuellement fourni n’est pas enregistré comme identifiant de base de données.logs.name n’est plus renseigné à partir de l’installation de cette mise à jour. Les analyses qui accèdent à ce champ n’affichent donc que les entrées antérieures à cette date. Si vos analyses utilisent le champ logs.name, elles devront éventuellement être adaptées. Nous pouvons vous y aider.

VAR0 à VAR999, au lieu de 5 variables, de VAR0 à VAR4.
JSON.imports.save_response
filters.order_data_key_id
filters.sample_data_key_id
filters.recipe_data_key_id
filters.report_data_key_id
invoices.partial_payments
onlineorders.custom_sample_fields
onlineorders.custom_order_fields
onlineorders.custom_project_fields
onlineorders.raw_customer_data
onlineorders.DDF_Aufgabenstellung
wenns() et ifs()wenns() et ifs() simplifient la création de formules imbriquées comportant plusieurs conditions.wenns(v['pH'] < 3, 'sehr sauer',
v['pH'] < 6, 'sauer',
v['pH'] < 8, 'neutral',
'alkalisch')
/^([0-9]|1[0-4])$|^$/

_VAR0_ à _VAR4_. Toutefois, il existait des possibilités théoriques de contourner cette protection._VAR0_ à _VAR4_ doivent donc respecter la syntaxe suivante :SELECT … FROM … WHERE …
orders.customer_id = _VAR0_ ... OK
samples.id IN (_VAR0_) ... OK
samples.description like '_VAR0_' ...OK
orders._VAR0_ = 681 ...non valide
_VAR0_ à _VAR4_ sont utilisées comme dans la dernière ligne de cet exemple, c’est-à-dire lorsque _VARX_ se trouve à gauche d’un opérateur de comparaison tel que « = », « > » ou « LIKE ».





material_type=X permet d’enregistrer les lots de matériaux utilisés pour les échantillons. X permet de définir une catégorie de matériaux, afin de sélectionner un lot parmi tous les matériaux de cette catégorie.
