1.迁移数据
进行数据库移植,SQL Server=>MySQL。SQL Server上有如下的Trigger
SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO SET ANSI_NULLS ON GO ALTER TRIGGER [trg_risks] ON dbo.projectrisk FOR INSERT, UPDATE AS BEGIN UPDATE projectrisk SET classification = case when calc>= 9 then 3 when calc=4 then 2 when calc<4 then 1 end from (select inserted.id, inserted.possibility*inserted.severity as calc from inserted) as T1 where projectrisk.id = T1.id END GO SET QUOTED_IDENTIFIER OFF GO SET ANSI_NULLS ON GO
简单了解了下MySQL中,Trigger的语法。
# 创建 CREATE TRIGGER { BEFORE | AFTER } { INSERT | UPDATE | DELETE } ON FOR EACH ROW # 删除 DROP TRIGGER
注:创建触发器需要CREATE TRIGGER权限。(HeidiSQL中执行Trigger语句会有bug)
由于MySQL中的每个触发器只能针对一个动作,所以本次移植就需要创建两个触发器。对于发生变更的行,在触发器中可以用 NEW 来代替。
下边的触发器有什么问题吗?
delimiter && CREATE TRIGGER trg_risks_insert AFTER INSERT ON `projectrisk` FOR EACH ROW UPDATE projectrisk SET classification = CASE WHEN possibility*severity>=9 THEN 3 WHEN possibility*severity=4 THEN 2 WHEN possibility*severity=9 THEN 3 WHEN possibility*severity=4 THEN 2 WHEN possibility*severity<4 THEN 1 END WHERE id = new.id; && delimiter ;
问题就是,没有考虑到触发器中的修改也会触发触发器,进入了死循环。做了如下修改后,终于OK了。
delimiter && CREATE TRIGGER trg_risks_insert BEFORE INSERT ON `projectrisk` FOR EACH ROW BEGIN SET new.classification = CASE WHEN new.possibility*new.severity>=9 THEN 3 WHEN new.possibility*new.severity=4 THEN 2 WHEN new.possibility*new.severity=9 THEN 3 WHEN new.possibility*new.severity=4 THEN 2 WHEN new.possibility*new.severity<4 THEN 1 END; END && delimiter ;
2.同步备份数据记录表
添加记录到新记录表
DELIMITER $$ USE `DB_Test`$$ CREATE /*!50017 DEFINER = 'root'@'%' */ TRIGGER `InsertOPM_Alarm_trigger` BEFORE INSERT ON `OPM_Alarm` FOR EACH ROW BEGIN INSERT INTO OPM_Alarm_copy (AlarmId,AlarmCode,AlarmTypeId,AlarmLevelId,AlarmObjectCode,AlarmStatus, AlarmHandleUser, AlarmHandleTime,ADDTIME,ParkUserId,BerthCode,BargainOrderCode,BerthStartTime) VALUES(new.AlarmId,new.AlarmCode,new.AlarmTypeId,new.AlarmLevelId,new.AlarmObjectCode,new.AlarmStatus, new.AlarmHandleUser, new.AlarmHandleTime,new.ADDTIME,new.ParkUserId,new.BerthCode,new.BargainOrderCode,new.BerthStartTime); END; $$ DELIMITER ; CREATE TRIGGER InsertOPM_Alarm_trigger BEFORE INSERT ON OPM_Alarm FOR EACH ROW BEGIN INSERT INTO OPM_Alarm_copy (AlarmId,AlarmCode,AlarmTypeId,AlarmLevelId,AlarmObjectCode,AlarmStatus, AlarmHandleUser, AlarmHandleTime,ADDTIME,ParkUserId,BerthCode,BargainOrderCode,BerthStartTime) VALUES(new.AlarmId,new.AlarmCode,new.AlarmTypeId,new.AlarmLevelId,new.AlarmObjectCode,new.AlarmStatus, new.AlarmHandleUser, new.AlarmHandleTime,new.ADDTIME,new.ParkUserId,new.BerthCode,new.BargainOrderCode,new.BerthStartTime); END ;
mysql触发器监控mysql数据表记录删除操作 DELIMITER $$
USE `DB_Test`$$ DROP TRIGGER /*!50032 IF EXISTS */ `SYS_OPM_trigger`$$ CREATE /*!50017 DEFINER = 'root'@'%' */ TRIGGER `SYS_OPM_trigger` AFTER DELETE ON `OPM_Alarm` FOR EACH ROW BEGIN DECLARE str VARCHAR(40000); SET str=CONCAT(old.AlarmId,'@',old.AlarmCode,'@',old.AlarmTypeId,'@',old.AlarmLevelId,'@', old.AlarmObjectCode,'@',old.AlarmStatus,'@',old.AlarmHandleUser,'@',old.AlarmHandleTime,'@', old.AddTime,'@',old.ParkUserId,'@',old.BerthCode,'@',old.BargainOrderCode,'@',old.BerthStartTime); INSERT INTO OPM_AlarmAction_log(UserName,Client_IP,Delete_before_key,Delete_Date) VALUES(SUBSTRING_INDEX(USER(),'@',1),SUBSTRING_INDEX(USER(),'@',-1), str, NOW()); END; $$ DELIMITER ;
删除前 添加原记录备份到另一记录表
DELIMITER $$ USE `DB_Test`$$ DROP TRIGGER /*!50032 IF EXISTS */ `InsertOPM_Alarm_trigger`$$ CREATE /*!50017 DEFINER = 'root'@'%' */ TRIGGER `InsertOPM_Alarm_trigger` BEFORE DELETE ON `OPM_Alarm` FOR EACH ROW BEGIN INSERT INTO OPM_Alarm_copy (AlarmId,AlarmCode,AlarmTypeId,AlarmLevelId,AlarmObjectCode,AlarmStatus,AlarmHandleUser, AlarmHandleTime,ADDTIME,ParkUserId,BerthCode,BargainOrderCode,BerthStartTime) VALUES (old.AlarmId,old.AlarmCode,old.AlarmTypeId,old.AlarmLevelId,old.AlarmObjectCode,old.AlarmS tatus,old.AlarmHandleUser, old.AlarmHandleTime,old.ADDTIME,old.ParkUserId,old.BerthCode,old.BargainOrderCode,old.Bert hStartTime); END; $$ DELIMITER ;
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MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

Les mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.

Les principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.


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