MySQL 저장 프로시저는 데이터베이스 세션에서 여러 번 연속적으로 실행될 수 있는 미리 컴파일된 SQL 문 세트인 특수 데이터베이스 코드 블록입니다. 저장 프로시저는 사용자로부터 입력 매개 변수를 받아들이고 출력 매개 변수와 결과 집합을 반환할 수 있으므로 데이터베이스 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다.
MySQL 저장 프로시저에서는 루프 구조가 필수적입니다. 루프 구조를 사용하면 저장 프로시저가 특정 조건이나 시간에 따라 코드 섹션을 반복적으로 실행할 수 있습니다. MySQL은 WHILE 루프와 FOR 루프라는 두 가지 유형의 루프 구조를 지원합니다. 이번 글에서는 FOR 루프를 소개하겠습니다.
FOR 루프는 MySQL 저장 프로시저에서도 사용할 수 있는 고전적인 루프 구조입니다. FOR 루프문의 기본 구문은 다음과 같습니다.
FOR initial_expression, test_expression, increment_expression DO statements; END FOR;
그 중initial_expression은 루프 카운터의 초기 값을 정의하고, test_expression은 루프의 종료 조건을 정의하고, increment_expression은 각 루프의 카운터 증가를 정의합니다. FOR 문에서initial_expression과 increment_expression은 임의의 표현식일 수 있으며 test_expression은 TRUE 또는 FALSE를 반환하는 표현식이어야 합니다.
MySQL에서는 FOR 루프를 중첩하여 보다 복잡한 제어 구조를 구현할 수 있습니다. 다음은 FOR 루프를 사용하여 1부터 10까지의 숫자를 출력하는 간단한 예입니다.
DELIMITER // CREATE PROCEDURE sample_for_loop() BEGIN DECLARE counter INT DEFAULT 1; FOR counter IN 1..10 DO SELECT counter; END FOR; END// DELIMITER ;
이 예에서는 Sample_for_loop라는 저장 프로시저를 정의하고 DECLARE 문을 사용하여 counter라는 정수 변수를 선언한 후 1로 초기화합니다. 그런 다음 FOR 루프 구조에서 SELECT 문을 사용하여 카운터의 현재 값을 출력합니다. 이 예에서는 루프가 10번 실행되고 1부터 10까지의 숫자가 출력됩니다.
기본 FOR 루프 구조 외에도 MySQL은 루프 구조를 제어하는 데 도움이 되는 몇 가지 명령문도 제공합니다. 예를 들어, 루프 구조의 초기에 루프를 종료하려면 LEAVE 문을 사용하십시오. 현재 루프에서 반복을 건너뛰려면 CONTINUE 문을 사용하세요. 다음은 FOR 루프에서 LEAVE 문과 CONTINUE 문을 사용할 수 있는 예입니다.
DELIMITER // CREATE PROCEDURE sample_loop_with_control() BEGIN DECLARE counter INT DEFAULT 1; FOR counter IN 1..10 DO IF counter = 5 THEN LEAVE; END IF; IF counter BETWEEN 3 AND 6 THEN CONTINUE; END IF; SELECT counter; END FOR; END// DELIMITER ;
이 예에서는 IF 문을 사용하여 카운터의 현재 값을 확인합니다. 카운터가 5이면 LEAVE 문을 사용하여 루프를 조기에 종료합니다. 카운터가 3에서 6 사이이면 CONTINUE 문을 사용하여 현재 반복을 건너뜁니다. 다른 경우에는 SELECT 문을 사용하여 카운터 값을 출력합니다.
FOR 루프는 MySQL 저장 프로시저에서 가장 일반적으로 사용되는 제어 구조 중 하나입니다. FOR 루프를 사용하면 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리하고 데이터 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. FOR 루프를 사용할 때 루프 카운터의 초기 값 및 증가를 제어하고 문을 사용하여 루프를 종료하고 반복을 건너뛰어 루프 실행을 제어하는 등 일부 세부 사항에 주의해야 합니다.
위 내용은 루프에 대한 mysql 저장 프로시저의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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