시나리오 설명
먼저 이런 상황이 있을 수 있다는 간단한 시나리오를 보겠습니다(t_achievement
)有一堆的sql脚本处理,需要依赖另一个学生表(t_student
)数据对部分学生做考试成绩汇总记录到成绩汇总表(t_achievement_report
).
Solution
한 가지 방법은 코드 우선순위를 통해 요약할 학생 테이블 데이터를 얻은 다음, 학생 정보 데이터를 성적 요약 비즈니스 코드로 하나씩 전송하여 성적 요약 프로세스에 따라 처리하는 것입니다.
또 다른 방법은 오늘 우리의 주제인데, 저장 프로시저를 통해 수행하는 것입니다.
Case
Creation 테이블 문:
-- 学生信息表 DROP TABLE IF EXISTS t_student; CREATE TABLE `t_student` ( `id` BIGINT(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `code` VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '学号', `name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '姓名', `age` INT(2) NOT NULL COMMENT '年龄', `gender` CHAR(1) NOT NULL COMMENT '性别(M:男,F:女)', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY UK_STUDENT (`code`) ) CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;
-- 学生成绩表 DROP TABLE IF EXISTS t_achievement; CREATE TABLE `t_achievement` ( `id` BIGINT(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `year` INT(4) NOT NULL COMMENT '学年', `subject` CHAR(2) NOT NULL COMMENT '科目(01:语文,02:数学,03:英语)', `score` INT(3) NOT NULL COMMENT '得分', `student_id` BIGINT(12) NOT NULL COMMENT '所属学生id', PRIMARY KEY (`id`) ) CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;
-- 成绩汇总表 DROP TABLE IF EXISTS t_achievement_report; CREATE TABLE `t_achievement_report` ( `id` BIGINT(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `student_id` BIGINT(12) NOT NULL COMMENT '学生id', `year` INT(4) NOT NULL COMMENT '学年', `total_score` INT(4) NOT NULL COMMENT '总分', `avg_score` DECIMAL(4,2) NOT NULL COMMENT '平均分', PRIMARY KEY (`id`) ) CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;
초기화 데이터:
INSERT INTO t_student(id, CODE, NAME, age, gender) VALUES (1, '2022010101', '小张', 18, 'M'), (2, '2022010102', '小李', 18, 'F'), (3, '2022010103', '小明', 18, 'M'); INSERT INTO t_achievement(YEAR, SUBJECT, score, student_id) VALUES (2022, '01', 80, 1), (2022, '02', 85, 1), (2022, '03', 90, 1), (2022, '01', 60, 2), (2022, '02', 90, 2), (2022, '03', 98, 2), (2022, '01', 75, 3), (2022, '02', 100, 3), (2022, '03', 85, 3);
저장 프로시저:
여기서 주로 위의 시나리오를 예로 들어 저장 프로시저를 사용합니다. 데이터를 처리하는 루프입니다. 위 데이터에서 각 학생의 점수를 요약하는 저장 프로시저를 작성하세요.-- 如果存储过程存在,先删除存储过程 DROP PROCEDURE IF EXISTS statistics_achievement; DELIMITER $$ -- 定义存储过程 CREATE PROCEDURE statistics_achievement() BEGIN -- 定义变量记录循环处理是否完成 DECLARE done BOOLEAN DEFAULT FALSE; -- 定义变量传递学生id DECLARE studentid BIGINT(12); -- 定义游标 DECLARE cursor_student CURSOR FOR SELECT id FROM t_student; -- 定义CONTINUE HANDLER,当循环结束时 done=true DECLARE CONTINUE HANDLER FOR SQLSTATE '02000' SET done=TRUE; -- 打开游标 OPEN cursor_student; -- 重复遍历 REPEAT -- 每次读取一次游标 FETCH cursor_student INTO studentid; -- 计算总分、平均分插入汇总表 INSERT INTO t_achievement_report(student_id, `YEAR`, total_score, avg_score) SELECT studentid, `YEAR`, SUM(score), ROUND(SUM(score) / 3, 2) FROM t_achievement t1 WHERE student_id = studentid AND NOT EXISTS( SELECT 1 FROM t_achievement_report t2 WHERE student_id = studentid AND t1.year = t2.year ) GROUP BY `YEAR`; -- 结束循环,意思是等到done=true时,结束循环REPEAT UNTIL done END REPEAT; -- 查询结果,仅会展示查出的最后一条 SELECT studentid; -- 关闭游标 CLOSE cursor_student; END$$ DELIMITER ;
-- 执行存储过程 CALL statistics_achievement();
- 실행 결과는 쿼리 결과 3이 반환되는데, 이는 마지막 학생 기록 ID
위 내용은 MySql 저장 프로시저 루프를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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