首先,php.ini文件中;extension=php_pdo_mssql.dll ;extension=php_pdo_odbc.dll 前面的分号去掉,对应的使哪种方式连接mssql。注意要重启服务使其生效。
一、建立连接
1、odbc
首先,在php程序所在的服务器设置odbc。这里32位和64位操作系统有区别。32位的从控制面板中管理工具中的数据源(odbc)直接建立就可以了,64位的要运行C:\Windows\SysWOW64\odbcad32.exe
从这里面设置。注意:上面只的是数据库服务器为32为的,数据源设置服务器为32位和64位两种的情况。只要两个服务器建立的数据源位数一致就好。
下面是odbc建立连接代码。
$con = odbc_connect('odbc名称','用户名','密码');
2、连接mssql2000
$con = mssql_connect('数据库地址','用户名','密码');
3、连接mssql2008
$connectionInfo = array("UID"=>用户名,"PWD"=>密码,"Database"=>"数据库名称");
$con = sqlsrv_connect( 数据库地址,$connectionInfo);
二、输入查询代码
这个都一样,可以直接写入,也可以从mssql中验证好后复制过来。简单点说就是把一个sql语句赋值给一个变量。
类似下面代码
$query = "SELECT top 12 * 数据库名称 order by id desc";
三、建立查询并取出数据
1、odbc
$result = odbc_do($con,$query);
while(odbc_fetch_row($result))
{
$变量名称 = odbc_result($result, "字段名称");
}
2、连接mssql2000
$result = mssql_query($con, $query);
while($row =mssql_fetch_array($result))
{
$变量名称 = $row["字段名称"];
}
3、连接mssql2008
$result = sqlsrv_query($con, $query);
while($row = sqlsrv_fetch_array($result))
{
$变量名称 = $row["字段名称"];
}
在php5.3及以后的版本中不附带sqlsrv库了。所以要从微软这里下载。
四、关闭连接
这个没有什么区别,分别是odbc_close();和mssql_close()和sqlsrv_close();
最后体会:php连接mssql比连接mssql的函数少了一些,但是也够用了。具体函数可以参考php官方手册

PHP在现代编程中仍然是一个强大且广泛使用的工具,尤其在web开发领域。1)PHP易用且与数据库集成无缝,是许多开发者的首选。2)它支持动态内容生成和面向对象编程,适合快速创建和维护网站。3)PHP的性能可以通过缓存和优化数据库查询来提升,其广泛的社区和丰富生态系统使其在当今技术栈中仍具重要地位。

在PHP中,弱引用是通过WeakReference类实现的,不会阻止垃圾回收器回收对象。弱引用适用于缓存系统和事件监听器等场景,需注意其不能保证对象存活,且垃圾回收可能延迟。

\_\_invoke方法允许对象像函数一样被调用。1.定义\_\_invoke方法使对象可被调用。2.使用$obj(...)语法时,PHP会执行\_\_invoke方法。3.适用于日志记录和计算器等场景,提高代码灵活性和可读性。

Fibers在PHP8.1中引入,提升了并发处理能力。1)Fibers是一种轻量级的并发模型,类似于协程。2)它们允许开发者手动控制任务的执行流,适合处理I/O密集型任务。3)使用Fibers可以编写更高效、响应性更强的代码。

PHP社区提供了丰富的资源和支持,帮助开发者成长。1)资源包括官方文档、教程、博客和开源项目如Laravel和Symfony。2)支持可以通过StackOverflow、Reddit和Slack频道获得。3)开发动态可以通过关注RFC了解。4)融入社区可以通过积极参与、贡献代码和学习分享来实现。

PHP和Python各有优势,选择应基于项目需求。1.PHP适合web开发,语法简单,执行效率高。2.Python适用于数据科学和机器学习,语法简洁,库丰富。

PHP不是在消亡,而是在不断适应和进化。1)PHP从1994年起经历多次版本迭代,适应新技术趋势。2)目前广泛应用于电子商务、内容管理系统等领域。3)PHP8引入JIT编译器等功能,提升性能和现代化。4)使用OPcache和遵循PSR-12标准可优化性能和代码质量。

PHP的未来将通过适应新技术趋势和引入创新特性来实现:1)适应云计算、容器化和微服务架构,支持Docker和Kubernetes;2)引入JIT编译器和枚举类型,提升性能和数据处理效率;3)持续优化性能和推广最佳实践。


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