从创建数据库到存储过程与用户自定义函数的小感,深入的学习mysql
代码如下:create database MyDb
on
(
name=mainDb,
filename='c:\MyDb\mainDb.mdf',
size=10,
maxsize=100,
filegrowth=4
),
(
name=secondDb,
filename='C:\MyDb\secondDb.ndf',
size=15,
maxsize=28,
filegrowth=2
)
log on
(
name=log_Db,
filename='C:\MyDb\log_Db',
size=20,
filegrowth=10%
)
--创建数据库的一般格式
use mydb
create table student
(
stuId int primary key identity (1,1),
stuName varchar (20) not null,
stuAge int not null check(stuAge between 20 and 50),
stuSex varchar(4) not null check(stusex in('F','M')),
stuDept varchar(20) check( stuDept in('软工系','环艺系','电子商务系')),
stuAddress varchar(20) not null
)
drop table student
select * from student
insert into student values ('孙业宝',22,'M','软工系','河北省邢台市')
insert into student values ('孙婷',20,'F','电子商务系','河北省邢台市')
insert into student values ('孟几',22,'F','电子商务系','河北省邢台市')
insert into student values ('小五',22,'M','软工系','河北省革要市')
insert into student values ('王丹丹',22,'M','软工系','河北省阜阳市')
insert into student values ('陈海波',22,'M','软工系','河北省合肥市')
--单一的输入输出参数的存储过程,
create proc Myproc
@Dept varchar(20),@count int output
As
if not exists(select * from student where Studept=@dept)
print '没有指定类型的学生存在!!'
else
select @count=Count(*) from student where studept=@dept
drop proc myproc
--执行该存储过程
declare @result int
Exec myproc '软工系',@result output
print @result
--多输入输出的存储过程.
create proc Searchstu
@area varchar(20),@Sex varchar(2),@count int output,@avg_age int output
as
select @count=count(*),@avg_age=Avg(stuage) from student
where stuaddress=@area and stusex=@sex
--执行该存储过程
declare @stuNo int ,@stuAvg_age int
exec searchstu '河北省邢台市','M',@stuNo output,@stuAvg_age output
select @stuNo as 学生总数,@stuavg_age as 平均年龄
--用户自定义的函数(求立方体体积定义标题函数返回单一值)
create function dbo.CubicVolume
(@CubeLength int,@CubeHenght int,@CubeWidth int)
Returns int
as
begin
return (@CubeLength*@CubeHenght*@CubeWidth)
end
drop function CubicVolume
--调用该方法
select dbo.CubicVolume(10,10,10)
--用户自定义的函数(内嵌表形式,返回一个表)
create function f_stuInfo(@studept varchar(20))
returns table
as
return
(
select * from student where studept=@studept
)
--调用该方法
select * from dbo.f_stuInfo('软工系')
--用户自定义的函数(多语句表值函数,返回一个用户想要显的部分数据的表)
create function f_stuSexTye(@stuDept varchar(10))
returns @t_stuDetailInfo table(
stuName varchar(20),
stuAge int ,
stuSex varchar(4)
)
as
begin
insert into @t_stuDetailInfo
select Stuname,stuage,
Case stusex
when 'M' then '男'
when 'F' then '女'
end
from student
where stuDept=@studept
return
end
--调用该方法函数
select * from dbo.f_stuTye('软工系')

Perbezaan utama antara MySQL dan SQLite adalah konsep reka bentuk dan senario penggunaan: 1. MySQL sesuai untuk aplikasi besar dan penyelesaian peringkat perusahaan, menyokong prestasi tinggi dan kesesuaian yang tinggi; 2. SQLITE sesuai untuk aplikasi mudah alih dan perisian desktop, ringan dan mudah dibenamkan.

Indeks dalam MySQL adalah struktur yang diperintahkan satu atau lebih lajur dalam jadual pangkalan data, yang digunakan untuk mempercepat pengambilan data. 1) Indeks meningkatkan kelajuan pertanyaan dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas. 2) Indeks B-Tree menggunakan struktur pokok yang seimbang, yang sesuai untuk pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3) Gunakan pernyataan createIndex untuk membuat indeks, seperti createIndexidx_customer_idonorders (customer_id). 4) Indeks komposit boleh mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, seperti createIndexidx_customer_orderonorders (customer_id, order_date). 5) Gunakan Jelaskan untuk menganalisis rancangan pertanyaan dan elakkan

Menggunakan transaksi dalam MySQL memastikan konsistensi data. 1) Mulakan transaksi melalui starttransaction, dan kemudian laksanakan operasi SQL dan serahkannya dengan komit atau rollback. 2) Gunakan SavePoint untuk menetapkan titik simpan untuk membolehkan rollback separa. 3) Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk memendekkan masa urus niaga, mengelakkan pertanyaan berskala besar dan menggunakan tahap pengasingan yang munasabah.

Senario di mana PostgreSQL dipilih dan bukannya MySQL termasuk: 1) Pertanyaan Kompleks dan Fungsi SQL Lanjutan, 2) Integriti Data yang ketat dan Pematuhan Asid, 3) Fungsi Spatial Advanced diperlukan, dan 4) Prestasi tinggi diperlukan apabila memproses set data yang besar. PostgreSQL berfungsi dengan baik dalam aspek -aspek ini dan sesuai untuk projek -projek yang memerlukan pemprosesan data yang kompleks dan integriti data yang tinggi.

Keselamatan pangkalan data MySQL dapat dicapai melalui langkah -langkah berikut: 1. 2. Transmisi yang disulitkan: Konfigurasi SSL/TLS untuk memastikan keselamatan penghantaran data. 3. Backup dan Pemulihan Pangkalan Data: Gunakan MySQLDUMP atau MySQLPUMP untuk data sandaran secara kerap. 4. Dasar Keselamatan Lanjutan: Gunakan firewall untuk menyekat akses dan membolehkan operasi pembalakan audit. 5. Pengoptimuman Prestasi dan Amalan Terbaik: Mengambil kira kedua -dua keselamatan dan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan dan penyelenggaraan tetap.

Bagaimana untuk memantau prestasi MySQL dengan berkesan? Gunakan alat seperti mysqladmin, showglobalstatus, perconamonitoring dan pengurusan (PMM), dan mysql enterprisemonitor. 1. Gunakan mysqladmin untuk melihat bilangan sambungan. 2. Gunakan showglobalstatus untuk melihat nombor pertanyaan. 3.Pmm menyediakan data prestasi terperinci dan antara muka grafik. 4.MySqLenterPrisemonitor menyediakan fungsi pemantauan yang kaya dan mekanisme penggera.

Perbezaan antara MySQL dan SQLServer adalah: 1) MySQL adalah sumber terbuka dan sesuai untuk sistem web dan tertanam, 2) SQLServer adalah produk komersil Microsoft dan sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan. Terdapat perbezaan yang signifikan antara kedua -dua enjin penyimpanan, pengoptimuman prestasi dan senario aplikasi. Apabila memilih, anda perlu mempertimbangkan saiz projek dan skalabiliti masa depan.

Dalam senario aplikasi peringkat perusahaan yang memerlukan ketersediaan yang tinggi, keselamatan maju dan integrasi yang baik, SQLServer harus dipilih bukannya MySQL. 1) SQLServer menyediakan ciri peringkat perusahaan seperti ketersediaan tinggi dan keselamatan maju. 2) Ia bersepadu dengan ekosistem Microsoft seperti VisualStudio dan PowerBI. 3) SQLServer melakukan pengoptimuman prestasi yang sangat baik dan menyokong jadual yang dioptimumkan memori dan indeks penyimpanan lajur.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
