点击提交订单的时候,如何让这两张表同时生成,order_goods表中,order_id,goods_id分别是order表和goods表的外键,,怎样才能做到,没思路
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点击提交订单的时候,如何让这两张表同时生成,order_goods表中,order_id,goods_id分别是order表和goods表的外键,,怎样才能做到,没思路
商品表已经有了,所以在下单时插入订单表,同一事务内再插入订单商品表。由于外键,只能先订单后订单商品。
mysql无法实现同时插入两个表的,可以用事务保证一致性。
同问
怎样判断插入订单表操作成功了呢?
就是说,插入订单表和插入订单商品表要同时执行成功哦
用到什么特别的知识吗
这样行吗
先获取插入订单执行后的id,如果订单表id是自增的,执行成功会返回插入成功这行记录的id,如果插入失败,则返回0,然后我根据这个id判断是不是需要执行插入订单商品表的操作?
是这样的吗?
如果数据表没用主外键的话 就用两条sql语句吧
以俩个插入的id是否同时为正判断是否插入成功
如果某一个插入不成功 删除插入成功的数据
可以使用mysql的事务来保证数据的一致性;
$handler=mysql_connect("localhost","root","password");
mysql_select_db("task");
mysql_query("SET AUTOCOMMIT=0");//设置为不自动提交,因为MYSQL默认立即执行
mysql_query("BEGIN");//开始事务定义
if(!mysql_query("insert into trans (id) values('2')"))
{
mysql_query("ROLLBACK");//判断当执行失败时回滚
}
if(!mysql_query("insert into trans (id) values('4')"))
{
mysql_query("ROLLBACK");//判断执行失败回滚
}
mysql_query("COMMIT");//执行事务
mysql_close($handler);

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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