我们先不讲游标的什么概念,步骤及语法,先来看一个例子: 表一 OriginSalary 表二 AddSalary 现在有2张表,一张是OriginSalary表--工资表,有三个字段0_ID 员工号(NVARCHAR)、O_Name员工姓名(NVARCHAR)、O_Salary工资(FLOAT)。 另一张表AddSalary表—
我们先不讲游标的什么概念,步骤及语法,先来看一个例子:
表一 OriginSalary 表二 AddSalary
现在有2张表,一张是OriginSalary表--工资表,有三个字段0_ID 员工号(NVARCHAR)、O_Name员工姓名(NVARCHAR)、O_Salary工资(FLOAT)。
另一张表AddSalary表—加薪表。有2个字段,O_ID员工号、A_Salary增加工资。两张表的O_ID是一一对应的,现在求将加薪的工资+原来的工资=现在的工资,也就是O_Salary=O_Salary+A_Salary,修改表OriginSalary的工资字段。
对于一些不熟悉游标的程序员来说,这个并不是什么很难的问题,这个问题用程序来实现可能也很简单。我先说说,用ASP.NET程序解决这个问题的思路:
1. 先获得表OriginSalary的记录数,写个循环。
2. 写SQL语句“select * from dbo.OriginSalary as A left join dbo.AddSalary as B on A.O_ID=B.O_ID”获得视图。
3. 使用Dataset获得O_Salary=O_Salary+A_Salary。
4. 写UPDATE语句“update OriginSalary set O_Salary=”相加的值” where O_ID=”获得值”
5. 循环3次,完成此功能。
还有一种方法就是写存储过程,在这里我就不列出来了。
我想大家在学习游标之前好好想想这个问题,及一些批量处理的例子。可能有的人会说:“难道数据库不能一行一行的处理数据吗?将表AddSalary的数据逐行的取出,然后表 OriginSalary数据逐行的修改?”答案当然是肯定。这就是游标概念。接下来的一章我们会好好的讲讲什么是游标?我会用游标来解决刚才留给大家的问题。
1.1游标的概念
游标(Cursor)它使用户可逐行访问由SQL Server返回的结果集。使用游标(cursor)的一个主要的原因就是把集合操作转换成单个记录处理方式。用SQL语言从数据库中检索数据后,结果放在内存的一块区域中,且结果往往是一个含有多个记录的集合。游标机制允许用户在SQL server内逐行地访问这些记录,按照用户自己的意愿来显示和处理这些记录。
1.2 游标的优点
从游标定义可以得到游标的如下优点,这些优点使游标在实际应用中发挥了重要作用:
1)允许程序对由查询语句select返回的行集合中的每一行执行相同或不同的操作,而不是对整个行集合执行同一个操作。
2)提供对基于游标位置的表中的行进行删除和更新的能力。
3)游标实际上作为面向集合的数据库管理系统(RDBMS)和面向行的程序设计之间的桥梁,使这两种处理方式通过游标沟通起来。
1.3 游标的使用
讲了这个多游标的优点,现在我们就亲自来揭开游标的神秘的面纱。
使用游标的顺序: 声名游标、打开游标、读取数据、关闭游标、删除游标。
1.3.1声明游标
最简单游标声明:DECLARE CURSOR FOR
让我看看效果吧(如图)
通过实例我们可以看到游标逐行逐行都把值都取出来了。那么我请大家先不看下面的答案,在引言部分我刚才留个大家的问题试一下能不能解决?
现在我们写一个存储过程解决刚才我留下来的问题吧
CREATE PROCEDURE PK_SalaryAdd
AS
declare @O_ID nvarchar(20),@A_Salary float
declare mycursor cursor for select O_ID,A_Salary from AddSalary
open mycursor
fetch next from mycursor into @O_ID,@A_Salary
while(@@fetch_status = 0)
begin
Update OriginSalary set O_Salary=O_Salary+@A_Salary where O_ID=@O_ID
fetch next from mycursor into @O_ID,@A_Salary
end
close mycursor
deallocate mycursor
GO
按照老方法,我们用查询分析器来执行我们的存储过程,看看结果是怎么样的?
Exec PK_SalaryAdd
让我看看效果吧(如图)
执行存储过程,看到我们影响了3行数据
用sql语句,看看表OriginSalary现在的结果:
http://www.cnblogs.com/wudiwushen/archive/2010/03/30/1700925.html

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna