


Le script SQL termine de force l'exécution : explication détaillée de la commande "interruption"
Dans les scripts SQL Server, il est essentiel de contrôler le flux d'exécution pour gérer les erreurs potentielles et garantir l'intégrité des données. Cet article explore des moyens efficaces pour arrêter immédiatement l'exécution du script, permettant ainsi aux développeurs de corriger le problème avant qu'il ne s'aggrave.
méthode de relance
Pour les administrateurs disposant des privilèges sysadmin, la méthode raiseerror fournit un moyen de mettre fin de force à l'exécution :
raiserror('严重错误发生', 20, -1) with log
Cette commande met fin de force à la connexion, interrompant brusquement le script. Cependant, il nécessite un niveau de gravité 20 ou supérieur et l'option AVEC LOG pour fonctionner comme prévu.
Il est à noter que cette méthode nécessite des droits d'administrateur et déconnectera la base de données. De plus, s'il est exécuté sans autorisations suffisantes, l'appel raiseerror échouera et le script poursuivra son exécution.
Méthode noexec
Une autre méthode qui fonctionne parfaitement avec l'instruction GO est la méthode noexec :
print 'hi' go print '致命错误,脚本将停止执行!' set noexec on print 'ho' go -- 脚本的最后一行 set noexec off
Avec cette méthode, l'exécution s'arrête immédiatement après le message "Fatal Error...", ignorant le reste de la commande. Il ne met pas fin à la connexion, mais nécessite une désactivation ultérieure de noexec pour reprendre l'exécution.
Bien que ces méthodes fournissent des options fiables pour contrôler l’exécution des scripts, veillez à examiner attentivement leurs implications. Veuillez consulter la documentation Microsoft et tester dans un environnement de développement avant de l'implémenter dans un script de production.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

MysqlStringTypeSimpactStorageAndPerformanceSfollows: 1) Charisfixed-Length, AlwaysusingTheSameStoragespace, qui, de manière morépace-efficace sans espace.

MysqlstringTypeSincludevarchar, text, char, énum, andset.1) varcharinsversatileforvariable-LengthstringSuptoSpecifiedImmit.2)

MysqloffersvariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-LengthStrings, 2) varcharforvariable-LengthText, 3) binaryandvarbinaryforbinarydata, 4) blobandtextforlatedata, and5) enumandsetfor.

TOGRANTERMISSIMESTESTERSWMYSQLUSERS, SuivreTheSesteps: 1) AccessMysqlasauserwithSufficientPrivileges, 2) CreateEnewUserwithThereAserercommand, 3) UsethegrantCommandTospecifyPerMissionsLikEselect, insert, mise à jour, OrallegandSonSpecificaCificdataStAtAnSorables, et4), 4).

ToaddUsersInmysqleffecativement et en résultant, suivez-vous: 1) UsethCreateAsTatement à AddanEwUser, spécifiant le dossier d'astron.

ToaddanewUserwithComplexPermisessionsInmysql, suivi destiné: 1) Création sword ';. 2) GRANTREADACCESSTOALLTABLESSIn'MYDATABASE'WithGrantsElectonMyDatabase.To'newuser' @ 'LocalHost';. 3) GRANTWRITEACESSTO '

Les types de données de chaîne dans MySQL incluent Char, Varchar, Binary, Varbinary, Blob et Text. Les collations déterminent la comparaison et le tri des chaînes. 1. Char convient aux chaînes de longueur fixe, Varchar convient aux chaînes de longueur variable. 2.Binara et varbinaire sont utilisés pour les données binaires, et Blob et le texte sont utilisés pour les données de grandes objets. 3. Les règles de tri telles que UTF8MB4_UNICODE_CI ignorent les caractéristiques supérieures et inférieures et conviennent aux noms d'utilisateurs; UTF8MB4_BIN est sensible à la casse et convient aux champs qui nécessitent une comparaison précise.

La meilleure sélection de la longueur de la colonne MySqlvarchar doit être basée sur l'analyse des données, considérer la croissance future, évaluer les impacts des performances et les exigences des ensembles de caractères. 1) Analyser les données pour déterminer les longueurs typiques; 2) Réserver l'espace d'expansion future; 3) Faites attention à l'impact de grandes longueurs sur les performances; 4) Considérez l'impact des ensembles de caractères sur le stockage. Grâce à ces étapes, l'efficacité et l'évolutivité de la base de données peuvent être optimisées.


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