


Programme de vérification MySQL après l'importation de données
Référez-vous à la vérification des données après que MySQL ait importé l'exemple d'employés de la base de données. Vous pouvez utiliser md5 ou sha
Principe et idée : Tout d'abord, générez chaque ligne et colonne de données dans chaque table de la base de données. sauvegardée. La valeur md5 est calculée de manière cumulative, puis codée en dur dans le fichier de l'unité de test en tant que valeur attendue.
Ce qui suit est la méthode de vérification de md5
USE employees; SELECT 'TESTING INSTALLATION' as 'INFO'; SET storage_engine=MyISAM; DROP TABLE IF EXISTS expected_values, found_values; CREATE TABLE expected_values ( table_name varchar(30) not null primary key, recs int not null, crc_sha varchar(100) not null, crc_md5 varchar(100) not null ) ENGINE=MyISAM; CREATE TABLE found_values LIKE expected_values; INSERT INTO `expected_values` VALUES ('employees', 300024,'4d4aa689914d8fd41db7e45c2168e7dcb9697359', '4ec56ab5ba37218d187cf6ab09ce1aa1'), ('departments', 9,'4b315afa0e35ca6649df897b958345bcb3d2b764', 'd1af5e170d2d1591d776d5638d71fc5f'), ('dept_manager', 24,'9687a7d6f93ca8847388a42a6d8d93982a841c6c', '8720e2f0853ac9096b689c14664f847e'), ('dept_emp', 331603, 'd95ab9fe07df0865f592574b3b33b9c741d9fd1b', # 'f16f6ce609d032d6b1b34748421e9195c5083da8', Bug#320513 'ccf6fe516f990bdaa49713fc478701b7'), # 'c2c4fc7f0506e50959a6c67ad55cac31'), ('titles', 443308,'d12d5f746b88f07e69b9e36675b6067abb01b60e', 'bfa016c472df68e70a03facafa1bc0a8'), ('salaries', 2844047,'b5a1785c27d75e33a4173aaa22ccf41ebd7d4a9f', 'fd220654e95aea1b169624ffe3fca934'); SELECT table_name, recs AS expected_records, crc_md5 AS expected_crc FROM expected_values; DROP TABLE IF EXISTS tchecksum; CREATE TABLE tchecksum (chk char(100)) ENGINE=myisam; SET @crc= ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date)) FROM employees ORDER BY emp_no; INSERT INTO found_values VALUES ('employees', (SELECT COUNT(*) FROM employees), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; -- if BlackHole is not available SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, dept_no,dept_name)) FROM departments ORDER BY dept_no; INSERT INTO found_values values ('departments', (SELECT COUNT(*) FROM departments), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, dept_no,emp_no, from_date,to_date)) FROM dept_manager ORDER BY dept_no,emp_no; INSERT INTO found_values values ('dept_manager', (SELECT COUNT(*) FROM dept_manager), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, dept_no,emp_no, from_date,to_date)) FROM dept_emp ORDER BY dept_no,emp_no; INSERT INTO found_values values ('dept_emp', (SELECT COUNT(*) FROM dept_emp), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, emp_no, title, from_date,to_date)) FROM titles order by emp_no,title,from_date; INSERT INTO found_values values ('titles', (SELECT COUNT(*) FROM titles), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, emp_no, salary, from_date,to_date)) FROM salaries order by emp_no,from_date,to_date; INSERT INTO found_values values ('salaries', (SELECT COUNT(*) FROM salaries), @crc,@crc); DROP TABLE tchecksum; SELECT table_name, recs as 'found_records ', crc_md5 as found_crc from found_values; SELECT e.table_name, IF(e.recs=f.recs,'OK', 'not ok') AS records_match, IF(e.crc_md5=f.crc_md5,'ok','not ok') AS crc_match from expected_values e INNER JOIN found_values f USING (table_name); DROP TABLE expected_values,found_values;
Ce qui précède est le contenu du programme de vérification après l'importation des données par MySQL. Pour plus de contenu connexe, veuillez faire attention au site Web PHP chinois. (www.php.cn) !

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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

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.

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.
