MySQL 프로시저와 함수: 언제 어느 것을 사용해야 합니까?
MySQL에서 프로시저와 함수를 사용해야 하는 경우
데이터베이스 프로그래머로서 데이터 조작과 관련된 작업을 수행해야 하는 상황에 직면할 수 있습니다. 또는 검색. MySQL은 이러한 목적을 위해 프로시저와 함수라는 두 가지 강력한 도구를 제공합니다. 이들 간의 주요 차이점을 이해하면 특정 요구 사항에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.
프로시저와 기능의 주요 차이점
가장 큰 차이점은 목적과 기능에 있습니다. 호출 방법:
- 프로시저: 프로시저는 값. 대신 CALL 문을 사용하여 호출되어 테이블 수정이나 레코드 처리와 같은 작업을 수행합니다.
- 함수: 반면에 함수는 단일 값을 반환하고 표현식 내에서 호출되어 다음을 수행합니다. 계산에 사용됩니다. CALL 문으로 호출할 수 없습니다.
구문적 차이
루틴 생성 구문은 프로시저와 함수에 따라 약간 다릅니다.
- 프로시저 매개변수: 프로시저 매개변수는 입력 전용으로 정의할 수 있습니다. 출력 전용 또는 둘 다. 프로시저가 출력 매개변수를 사용하여 호출자에게 값을 다시 전달할 수 있도록 합니다. 함수에는 입력 매개변수만 있습니다.
- 반환 값: 함수는 RETURNS 절을 사용하여 반환 유형을 선언하고 값을 제공하기 위해 본문 내에 하나 이상의 RETURN 문을 포함해야 합니다. 프로시저에는 RETURNS 절이나 RETURN 문이 필요하지 않습니다.
호출 및 사용
- 프로시저 호출: 프로시저가 호출됩니다. 입력과 출력을 통해 값을 전달하고 받을 수 있는 CALL 문을 사용합니다. 매개변수.
- 함수 호출: 함수는 다른 함수와 마찬가지로 명령문 내에서 호출되며 표현식 평가 중에 스칼라 값을 반환합니다.
- 매개변수 한정: 매개변수 in 프로시저는 IN, OUT 또는 INOUT으로 지정될 수 있습니다. 함수 매개변수는 항상 IN으로 간주됩니다.
데이터베이스 범위 및 스토리지
- 데이터베이스 연관: 저장된 루틴(프로시저 및 함수)는 특정 데이터베이스와 연결되어 있으며 데이터베이스에 삭제됩니다. 삭제.
- 네임스페이스: 프로시저와 함수는 별도의 네임스페이스를 가지므로 동일한 데이터베이스 내에서 이름이 중복될 수 있습니다.
추가 차이점
핵심 차이점 외에도 몇 가지 다른 차이점이 있습니다.
- 동적 SQL: 프로시저는 동적 SQL을 지원하지만 함수와 트리거는 지원하지 않습니다.
- 컴파일 시간: 저장 프로시저는 사전 컴파일되지만 함수는 런타임 시 구문 분석 및 컴파일됩니다.
- 데이터베이스 상태: 프로시저는 커밋 문을 통해 데이터베이스 상태를 수정할 수 있지만 함수는 그럴 수 없습니다.
- 재귀 기능: 저장 프로시저는 재귀가 가능하지만 함수는 그렇지 않습니다.
- 제한 사항: 함수에는 함수 내에서 호출할 때 저장 프로시저에 적용되는 특정 제한 사항이 있습니다.
이러한 차이점을 알면 특정 데이터베이스 작업 및 계산을 위해 MySQL의 프로시저와 함수 중에서 효과적으로 선택할 수 있습니다.
위 내용은 MySQL 프로시저와 함수: 언제 어느 것을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
