


Welche Ähnlichkeiten bestehen zwischen vorbereiteten Anweisungen und MySQL-Benutzervariablen?
Wie wir alle wissen, sind MySQL-Benutzervariablen spezifisch für die Clientverbindung, die sie verwendet, und existieren nur für die Dauer dieser Verbindung. Wenn eine Verbindung beendet wird, gehen alle ihre Benutzervariablen verloren. Ebenso existiert eine vorbereitete Anweisung nur während der Sitzung, in der sie erstellt wurde, und ist für diese sichtbar. Wenn eine Sitzung endet, werden alle vorbereiteten Anweisungen für diese Sitzung verworfen.
Eine weitere Ähnlichkeit besteht darin, dass bei vorbereiteten Anweisungen die Groß-/Kleinschreibung ebenso nicht beachtet wird wie bei MySQL-Benutzervariablen. Zum Beispiel sind stmt11 und STMT11 gleich, wie im folgenden Beispiel gezeigt:
mysql> Select * from student; +------+-------+ | Id | Name | +------+-------+ | 1 | Ram | | 2 | Shyam | | 3 | Rohan | +------+-------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> SET @A = 'Sohan', @B = 3; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> EXECUTE Stmt11 USING @A, @B; Query OK, 1 row affected (0.12 sec) mysql> Select * from Student; +------+-------+ | Id | Name | +------+-------+ | 1 | Ram | | 2 | Shyam | | 3 | Sohan | +------+-------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> SET @A = 'Gaurav', @B = 3; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> EXECUTE STMT11 USING @A, @B; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) mysql> Select * from Student; +------+--------+ | Id | Name | +------+--------+ | 1 | Ram | | 2 | Shyam | | 3 | Gaurav | +------+--------+ 3 rows in set (0.00 sec)
Im obigen Beispiel funktionieren beide, sobald wir stmt11 ausführen, bei der nächsten Ausführung von STMT11 gleich, da vorbereitete Anweisungen nicht zwischen Upper und Lower unterscheiden Fall.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Ähnlichkeiten bestehen zwischen vorbereiteten Anweisungen und MySQL-Benutzervariablen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

In Artikel werden die Konfiguration der SSL/TLS -Verschlüsselung für MySQL, einschließlich der Erzeugung und Überprüfung von Zertifikaten, erläutert. Das Hauptproblem ist die Verwendung der Sicherheitsauswirkungen von selbstsignierten Zertifikaten. [Charakterzahl: 159]

In Artikel werden beliebte MySQL -GUI -Tools wie MySQL Workbench und PhpMyAdmin beschrieben, die ihre Funktionen und ihre Eignung für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer vergleichen. [159 Charaktere]

In Artikel werden Strategien zum Umgang mit großen Datensätzen in MySQL erörtert, einschließlich Partitionierung, Sharding, Indexierung und Abfrageoptimierung.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

In dem Artikel werden in MySQL die Ablagerung von Tabellen mithilfe der Drop -Tabellenerklärung erörtert, wobei Vorsichtsmaßnahmen und Risiken betont werden. Es wird hervorgehoben, dass die Aktion ohne Backups, die Detaillierung von Wiederherstellungsmethoden und potenzielle Produktionsumfeldgefahren irreversibel ist.

In Artikeln werden ausländische Schlüssel zur Darstellung von Beziehungen in Datenbanken erörtert, die sich auf Best Practices, Datenintegrität und gemeinsame Fallstricke konzentrieren.

In dem Artikel werden in verschiedenen Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL und MongoDB Indizes für JSON -Spalten in verschiedenen Datenbanken erstellt, um die Abfrageleistung zu verbessern. Es erläutert die Syntax und die Vorteile der Indizierung spezifischer JSON -Pfade und listet unterstützte Datenbanksysteme auf.
