SQL(구조적 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스를 생성, 유지 관리 및 검색하는 데 사용되는 표준 데이터베이스 언어입니다.
SQL의 장점은 다음과 같습니다.
SQL은 절차적 언어보다 추상화가 더 뛰어난 고급 언어일 수 있습니다. 도.
이를 통해 시스템 직원 최종 사용자는 사용 가능한 다양한 데이터베이스 관리 시스템을 처리할 수 있습니다.
이동성. 이러한 유형의 마이그레이션은 기본 DBMS를 업그레이드하거나 변경해야 할 때 필요할 수 있습니다.
SQL에서는 필요한 사항을 지정하지만 수행해서는 안 됩니다.
PL/SQL은 개발자가 SQL의 강력한 기능과 절차적 문을 결합할 수 있는 블록 구조 언어입니다. 블록의 모든 문이 Oracle 엔진에 한번에 전달되므로 처리 속도가 향상되고 트래픽이 줄어듭니다. PL/SQL은 "Procedural Language Extensions for SQL"을 의미합니다.
PL/SQL은 절차적 기능으로 SQL을 확장하는 데이터베이스 지향 프로그래밍 언어입니다. 1990년대 초 Oracle Corporation이 SQL의 기능을 향상시키기 위해 개발했습니다.
PL/SQL은 SQL에 선택성(예: if...then...else...)과 반복 구조(예: 루프)를 추가합니다. PL/SQL은 트리거 작성 및 프로시저 보존에 가장 유용합니다. 프로그램 코드의 저장 프로시저 제곱 측정 단위는 메시지 내에서 컴파일하는 동안 보존됩니다. PL/SQL의 장점은 다음과 같습니다.
블록 구조: 코드 블록으로 구성되며 서로 중첩될 수 있습니다. 각 블록은 작업 단위 또는 논리 모듈을 형성합니다. PL/SQL 블록은 일반적으로 메시지에 보관되어 재사용됩니다.
절차적 언어 기능: 조건문(if else 문) 및 루프(FOR 루프)와 같은 절차적 언어 구성으로 구성됩니다.
더 나은 성능: PL/SQL 엔진은 여러 SQL 문을 동시에 블록으로 처리하여 네트워크 트래픽을 줄일 수 있습니다.
오류 처리: PL/SQL은 PL/SQL 프로그램 실행 중에 오류나 예외를 효율적으로 처리합니다.
상관 예외가 발생하면 예외 유형에 따라 특정 조치를 취하거나 메시지를 통해 사용자에게 표시될 수 있습니다. SQL과 PLSQL의 차이점: #PLSQL
데이터베이스 구조의 쿼리 언어입니다.
데이터 변수를 사용할 수 없습니다. | 데이터 변수를 사용할 수 있습니다. |
지원되는 제어 구조가 없습니다. | 사용 가능한 제어 구조, For 루프, While 루프. |
Query는 단일 작업을 수행합니다. | PLSQL 블록은 단일 블록 실행 작업 그룹을 수행합니다. |
SQL은 선언적 언어입니다. | PLSQL은 프로그래밍 언어입니다. |
SQL은 PLSQL에 내장될 수 있습니다. | PLSQL은 SQL에 포함될 수 있습니다. |
데이터베이스 서버와 직접 상호작용합니다. | 데이터베이스 서버와 상호작용하지 않습니다. |
데이터 지향 언어입니다. | 응용프로그램 중심의 언어입니다. |
쿼리, DDL 및 DML 문을 작성하는 데 사용됩니다. | 프로그램 블록, 함수, 프로시저 트리거 및 패키지를 작성하는 데 사용됩니다. |
추천 참고 자료: | |
》 | #🎜 🎜#《mysql tutorial | 》
위 내용은 SQL과 PLSQL의 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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