從 MySQL 遷移到 MySQLi:綜合指南
將網站從 MySQL 遷移到 MySQLi 時,主要重點在於修改 PHP程式碼。資料庫本身基本上不受影響。
PHP 程式碼替換
是的,您可以直接將 MySQL 函數替換為 MySQLi 對應函數。然而,MySQLi 中的每個函數都需要一個附加參數:已建立的 MySQLi 連線。例如,以下 MySQL 查詢:
<code class="php">$result = mysql_query("SELECT * FROM users");</code>
變成:
<code class="php">$connection = new mysqli(MYSQLI_HOST, MYSQLI_USER, MYSQLI_PASSWORD, MYSQLI_DB); $result = $connection->query("SELECT * FROM users");</code>
注意: 過時的 MySQL 函數,例如 mysql_connect() 和 mysql_select_db()不是
其他注意事項
- 錯誤處理: MySQLi 使用不同的方法進行錯誤處理。學習報告和處理錯誤的新語法。
- 連線管理: MySQLi 引進了持久連結的概念。查看有關有效管理連線的文件。
- 舊程式碼支援:如果您的網站包含使用 MySQL 函數的舊程式碼,請考慮建立一個過渡層來支援 MySQL 和 MySQLi。
- 資料庫工具包:某些資料庫工具包(例如Active Record)可能會自動支援MySQLi。檢查您的特定工具包的文件。
參考資料
請參閱以下資源以獲取更多詳細資訊:
- [轉換為MySQLi](https ://www.php. net/manual/en/mysqli.intro-mysqli.php)
- 【MySQL與MySQLi函式參數比較】(https://www.php .net/manual/en/function.mysql-query.php#97106)
以上是如何從 MySQL 遷移到 MySQLi:綜合指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP在現代化進程中仍然重要,因為它支持大量網站和應用,並通過框架適應開發需求。 1.PHP7提升了性能並引入了新功能。 2.現代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter簡化開發,提高代碼質量。 3.性能優化和最佳實踐進一步提升應用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP類型提示提升代碼質量和可讀性。 1)標量類型提示:自PHP7.0起,允許在函數參數中指定基本數據類型,如int、float等。 2)返回類型提示:確保函數返回值類型的一致性。 3)聯合類型提示:自PHP8.0起,允許在函數參數或返回值中指定多個類型。 4)可空類型提示:允許包含null值,處理可能返回空值的函數。

PHP中使用clone關鍵字創建對象副本,並通過\_\_clone魔法方法定制克隆行為。 1.使用clone關鍵字進行淺拷貝,克隆對象的屬性但不克隆對象屬性內的對象。 2.通過\_\_clone方法可以深拷貝嵌套對象,避免淺拷貝問題。 3.注意避免克隆中的循環引用和性能問題,優化克隆操作以提高效率。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。


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