php更新mysql后获取影响的行数发生异常解决方法_php技巧
从manual上知道了mysql_affected_rows函数当UPDATE前后的数据一样时会返回异常值,
下面有个方便的解决办法,从官方munual上看到 bdobrica at gmail dot com 留言的:
As a solution to the problem pointed in the post reffering to mysql_affected_rows() returning 0 when you are making an update query and the fields are not modified although the query is valid, i'm posting the following function. It is very simple and based on a previous post.
function mysql_modified_rows () {
$info_str = mysql_info();
$a_rows = mysql_affected_rows();
ereg("Rows matched: ([0-9]*)", $info_str, $r_matched);
return ($a_rows }
PS:因为这个小问题折腾了半天,感觉php真是太不清晰了

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Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

Aujourd'hui, j'aimerais vous présenter un article publié par le MIT la semaine dernière, utilisant GPT-3.5-turbo pour résoudre le problème de la détection des anomalies des séries chronologiques et vérifiant dans un premier temps l'efficacité du LLM dans la détection des anomalies des séries chronologiques. Il n'y a pas de réglage fin dans l'ensemble du processus et GPT-3.5-turbo est utilisé directement pour la détection des anomalies. Le cœur de cet article est de savoir comment convertir des séries temporelles en entrées pouvant être reconnues par GPT-3.5-turbo et comment concevoir. des invites ou des pipelines pour laisser LLM résoudre la tâche de détection des anomalies. Permettez-moi de vous présenter une introduction détaillée à ce travail. Titre de l'article image : Largelangagemodelscanbezero-shotanomalydete

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
