当前位置: 首页 > news >正文

存储过程与函数:封装数据库逻辑的艺术(七)

引言

在上一章《事务处理》中,我们深入探讨了事务的ACID特性以及如何通过事务控制语句和隔离级别来确保数据的一致性和完整性。本章,我们将把焦点转向存储过程与函数,这是数据库系统中用于封装复杂业务逻辑和增强代码复用性的强大工具。通过学习如何创建、调用、管理存储过程与函数,以及理解其参数传递机制,你将能够构建更加模块化和高效的数据库应用程序。

1. 存储过程与函数的概念

存储过程和函数是数据库中用来封装一系列SQL语句或流程控制逻辑的命名对象。虽然两者在功能上有相似之处,但它们的主要区别在于返回值和调用方式:

  • 存储过程:通常用于执行一系列SQL语句,可以接收输入参数,执行完后通过输出参数返回结果,也可以通过SELECT语句返回结果集。存储过程主要用于执行复杂的数据库操作,如批量数据处理或事务控制。

  • 函数:类似于编程语言中的函数,用于执行计算并返回一个单一值。函数主要用于执行数据计算或转换,可以在SQL查询中直接调用。

2. 创建、调用、管理存储过程与函数
2.1 创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetEmployeeDetails(IN empId INT)
BEGINSELECT * FROM employees WHERE id = empId;
END //
DELIMITER ;
2.2 调用存储过程
CALL GetEmployeeDetails(1);
2.3 创建函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION CalculateAge(birthDate DATE) RETURNS INT
BEGINDECLARE age INT;SET age = TIMESTAMPDIFF(YEAR, birthDate, CURDATE());RETURN age;
END //
DELIMITER ;
2.4 调用函数
SELECT CalculateAge('1990-01-01');
2.5 管理存储过程与函数
  • 查看存储过程/函数定义SHOW CREATE PROCEDURE/FUNCTION
  • 修改存储过程/函数:重新创建或使用ALTER PROCEDURE/FUNCTION
  • 删除存储过程/函数DROP PROCEDURE/FUNCTION
3. 参数传递

存储过程和函数都可以接收输入参数,并通过输出参数返回结果。参数可以是简单类型(如INT、VARCHAR)或复杂类型(如CURSOR、TABLE)。在定义存储过程或函数时,使用INOUTINOUT关键字来指定参数的方向。

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE UpdateEmployeeSalary(IN empId INT, INOUT newSalary INT)
BEGINUPDATE employees SET salary = newSalary WHERE id = empId;
END //
DELIMITER ;
4. 优缺点分析
4.1 优点
  • 性能优化:存储过程和函数可以在服务器端执行,减少网络通信开销。
  • 代码复用:封装的逻辑可以多次调用,提高代码的复用性和可维护性。
  • 安全性:通过限制对底层表的直接访问,提高数据库的安全性。
4.2 缺点
  • 调试困难:存储过程和函数的错误诊断可能比普通SQL查询更为复杂。
  • 移植性差:不同数据库系统之间的存储过程和函数语法可能不兼容,降低了代码的移植性。
结语

存储过程与函数是数据库编程的重要组成部分,它们通过封装复杂逻辑和提供复用性,大大提升了数据库应用程序的效率和可维护性。在下一章《视图》中,我们将继续深入数据库设计的奥秘,探讨如何通过视图来简化查询和提高数据安全性。

通过本章的学习,你不仅掌握了存储过程与函数的基本概念和操作,还了解了如何在实际场景中运用这些知识来优化数据库性能和代码结构。存储过程与函数的灵活运用,将使你的数据库应用程序更加健壮和高效,为你的开发之路增添一抹亮色。无论是初学者还是经验丰富的数据库管理员,掌握存储过程与函数的技巧都将是你职业生涯中的一项宝贵财富。

相关文章:

存储过程与函数:封装数据库逻辑的艺术(七)

引言 在上一章《事务处理》中,我们深入探讨了事务的ACID特性以及如何通过事务控制语句和隔离级别来确保数据的一致性和完整性。本章,我们将把焦点转向存储过程与函数,这是数据库系统中用于封装复杂业务逻辑和增强代码复用性的强大工具。通过…...

【复旦邱锡鹏教授《神经网络与深度学习公开课》笔记】卷积

卷积经常用在信号处理中,用于计算信号的延迟累积。假设一个信号发射器每个时刻 t t t产生一个信号 x t x_t xt​,其信息的衰减率为 w k w_k wk​,即在 k − 1 k-1 k−1个时间步长后,信息为原来的 w k w_k wk​倍,时刻 …...

Trie字符串统计

Trie字符串统计 维护一个字符串集合,支持两种操作: I x 向集合中插入一个字符串 x;Q x 询问一个字符串在集合中出现了多少次。 共有 N个操作,所有输入的字符串总长度不超过 105,字符串仅包含小写英文字母。 输入格式…...

Kali Linux源

中科大 deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib阿里云 deb http://mirrors.aliyun.com/kali kali-rolling main non-free contrib deb-src http://mirrors.…...

【RT摩拳擦掌】基于RT106L/S语音识别的百度云控制系统

【RT摩拳擦掌】基于RT106L/S语音识别的百度云控制系统 一 文档简介二 平台构建2.1 使用平台2.2 百度智能云2.2.1 物联网核心套件2.2.2 在线语音合成 2.3 playback语音数据准备与烧录2.4 开机语音准备与添加2.5 唤醒词识别词命令准备与添加 三 代码准备3.1 sln-local/2-iot 代码…...

国标GB28181视频汇聚平台EasyCVR设备展示数量和显示条数不符的原因排查与解决

国标GB28181/GA/T1400协议/安防综合管理系统EasyCVR视频汇聚平台能在复杂的网络环境中,将前端设备统一集中接入与汇聚管理。智慧安防/视频存储/视频监控/视频汇聚EasyCVR平台可以提供实时远程视频监控、视频录像、录像回放与存储、告警、语音对讲、云台控制、平台级…...

FastAPI教程I

本文参考FastAPI教程https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial 第一步 import uvicorn from fastapi import FastAPIapp FastAPI()app.get("/") async def root():return {"message": "Hello World"}if __name__ __main__:uvicorn.run(&quo…...

如何在 HTML 中实现响应式设计以适应不同设备的屏幕尺寸?

要在HTML中实现响应式设计以适应不同设备的屏幕尺寸,可以使用CSS媒体查询和流动布局。 以下是实现响应式设计的一些关键步骤: 使用CSS媒体查询:CSS媒体查询允许根据屏幕尺寸和设备特性应用不同的CSS样式。通过在CSS中使用media规则&#xf…...

【基础篇】第1章 Elasticsearch 引言

1.1 Elasticsearch简介 1.1.1 基本概念 Elasticsearch,一个开源的分布式搜索引擎,以其强大的搜索能力和实时数据分析能力,在大数据时代脱颖而出。它基于Apache Lucene库构建,旨在提供高效、可扩展且易于使用的全文检索解决方案。…...

在区块链技术广泛应用的情况下,C 语言如何在区块链的底层开发中发挥更有效的作用,提高性能和安全性?

C语言在区块链底层开发中发挥着重要的作用,可以提高性能和安全性。具体可以从以下几个方面进行优化: 性能优化:C语言是一种高效的编程语言,可以直接访问内存和硬件资源。在区块链底层开发中,使用C语言可以更好地利用底…...

量化投资 日周月报 2024-06-28

文章 深度学习在量化交易中的应用:在BigQuant量化交易平台的文章中,探讨了深度学习在量化交易中,特别是在因子挖掘方面的应用。文章提到,随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭,非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向。深度学习因其对非线性关系的拟合能力,在量化交易中展现…...

基于 Paimon 的袋鼠云实时湖仓入湖实战剖析

在当今数据驱动的时代,企业对数据的实施性能力提出了前所未有的高要求。为了应对这一挑战,构建高效、灵活且可扩展的实时湖仓成为数字化转型的关键。本文将深入探讨袋鼠云数栈如何通过三大核心实践——ChunJun 融合 Flink CDC、MySQL 一键入湖至 Paimon …...

IPython相关了解

一、什么是 IPython? 1.1 简单理解 IPython IPython 是一种增强的 Python 交互式解释器,它可以让你更方便地编写、调试和运行 Python 代码。你可以把它想象成一个比普通 Python 解释器更聪明、功能更丰富的工具,非常适合用来进行数据探索、…...

华为面试题及答案——机器学习(二)

21. 如何评价分类模型的优劣? (1)模型性能指标 准确率(Accuracy): 定义:正确分类的样本数与总样本数之比。适用:当各类样本的数量相对均衡时。精确率(Precision): 定义:预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用:当关注假阳性错误的成本较高时(例如垃圾邮件检测…...

PlatformIO开发环境

PlatformIO是一个开源的生态系统,用于构建物联网应用,它支持多种微控制器(MCU)和硬件开发板,并且与各种IDE集成良好,如VSCode, Atom等,使得跨平台的固件开发变得更加简单和高效。 ### 平台介绍…...

In install.packages(“devtools“, verbose = TRUE) :

错误于curl::curl_download("https://r-lib.github.io/gert/libgit2-1.1.0.x86_64_legacy-linux.tar.gz", : Timeout was reached: [] Connection timed out after 10004 milliseconds 停止执行 Using PKG_CFLAGS Using PKG_LIBS-lgit2 ----------------------------…...

计算机网络 访问控制列表以及NAT

一、理论知识 1. 单臂路由 单臂路由是一种在路由器上配置多个子接口的方法,每个子接口代表不同的 VLAN,用于在一个物理接口上支持多 VLAN 通信。此方法使得不同 VLAN 之间可以通过路由器进行通信。 2. NAT (网络地址转换) NAT 是一种在私有网络和公共…...

使用Oracle IMP导入数据

使用Oracle IMP导入数据 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来聊一聊如何使用Oracle的IMP工具来导入数据。 一、什么是Oracle IMP Oracle…...

C++ 100 之 容器插入和删除

vector插入和删除操作 insert(const_iterator pos, int count,ele);//迭代器指向位置pos插入count个元素ele. push_back(ele); //尾部插入元素ele pop_back();//删除最后一个元素 erase(const_iterator start, const_iterator end);//删除迭代器从start到end之间的元素 erase(c…...

提升 Selenium 测试稳定性的秘诀:深入理解等待 API 的使用

目录 为什么需要等待Selenium 等待 API 简介隐式等待显式等待Fluent Wait等待策略的选择示例代码总结 正文 1. 为什么需要等待 在 Web 自动化测试中,等待是一个关键因素。网络应用通常是动态的,页面加载时间、元素的显示时间都可能不同步。直接操作这…...

令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍

文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结: 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析: 实际业务去理解体会统一注…...

什么是Ansible Jinja2

理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具,可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板,允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板,并通…...

Java多线程实现之Thread类深度解析

Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...

dify打造数据可视化图表

一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...

Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...

OD 算法题 B卷【正整数到Excel编号之间的转换】

文章目录 正整数到Excel编号之间的转换 正整数到Excel编号之间的转换 excel的列编号是这样的:a b c … z aa ab ac… az ba bb bc…yz za zb zc …zz aaa aab aac…; 分别代表以下的编号1 2 3 … 26 27 28 29… 52 53 54 55… 676 677 678 679 … 702 703 704 705;…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案

在大数据时代,海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构,在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而,随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂,传统…...

【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验

Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...

FFmpeg avformat_open_input函数分析

函数内部的总体流程如下: avformat_open_input 精简后的代码如下: int avformat_open_input(AVFormatContext **ps, const char *filename,ff_const59 AVInputFormat *fmt, AVDictionary **options) {AVFormatContext *s *ps;int i, ret 0;AVDictio…...