Classic ASP의 저장 프로시저에서 데이터를 올바르게 검색하는 방법은 무엇입니까?
기존 ASP 및 저장 프로시저: 효율적인 데이터 검색
클래식 ASP 애플리케이션 내의 저장 프로시저에서 데이터를 검색하는 데 종종 문제가 발생합니다. 이 문서에서는 저장 프로시저 실행이 레코드 세트를 채우지 못해 비어 있거나 잘못된 응답이 발생하는 일반적인 문제를 다룹니다.
문제: 빈 레코드세트
개발자는 저장 프로시저에서 데이터를 검색하도록 설계된 클래식 ASP 코드가 빈 레코드 세트를 반환하는 상황에 자주 직면합니다. 데이터베이스 명령이 올바른 것처럼 보이지만 예상 데이터에 액세스할 수 없습니다.
코드 예시 및 분석
이 문제를 설명하는 일반적인 코드 조각을 살펴보겠습니다.
Set conn = Server.CreateObject("ADODB.Connection") conn.open "PROVIDER=SQLOLEDB;DATA SOURCE=X;DATABASE=Y;UID=Z;PWD=W;" Set objCommandSec = CreateObject("ADODB.Command") With objCommandSec Set .ActiveConnection = Conn .CommandType = 4 .CommandText = "usp_Targets_DataEntry_Display" .Parameters.Append .CreateParameter("@userinumber ", 200, 1, 10, inumber) .Parameters.Append .CreateParameter("@group ", 200, 1, 50, "ISM") .Parameters.Append .CreateParameter("@groupvalue", 200, 1, 50, ismID) .Parameters.Append .CreateParameter("@targettypeparam ", 200, 1, 50, targetType) End With set rs = Server.CreateObject("ADODB.RecordSet") rs = objCommandSec.Execute while not rs.eof response.write (1) response.write (rs("1_Q1")) rs.MoveNext wend response.write (2)
해결책: 올바른 기록 세트 처리
핵심 문제는 다음 줄에 있습니다.
rs = objCommandSec.Execute
이 잘못된 할당으로 인해 적절한 데이터 검색이 불가능해졌습니다. 수정된 접근 방식은 다음과 같습니다.
set rs = Server.CreateObject("ADODB.RecordSet") rs.open objCommandSec
rs.open objCommandSec
을 사용하면 명령 개체를 사용하여 레코드세트를 올바르게 열어 데이터 검색이 가능해집니다.
저장 프로시저 상호 작용 모범 사례
저장 프로시저와 상호 작용하는 클래식 ASP 코드의 효율성과 안정성을 향상시키기 위한 몇 가지 권장 사례는 다음과 같습니다.
-
명령 내 직접 연결: 별도의
ADODB.Connection
을 생성하여 여는 대신.ActiveConnection
개체의ADODB.Command
속성에 연결 문자열을 직접 할당합니다. 이렇게 하면 코드가 단순화되고 성능이 향상됩니다. -
SET NOCOUNT ON: INSERT 또는 UPDATE 작업을 수행하는 저장 프로시저의 경우 SQL 코드에
SET NOCOUNT ON
를 포함합니다. 이렇게 하면 저장 프로시저가 영향을 받은 행 수를 반환하여 레코드 세트가 조기에 닫히는 것을 방지할 수 있습니다. -
단순성을 위해 배열을 고려하세요. 더 간단한 데이터 처리를 위해 결과를 반복할 때
ADODB.Recordset
대신 배열을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 종종 더 효율적이고 읽기 쉬운 코드로 이어질 수 있습니다.
위 내용은 Classic ASP의 저장 프로시저에서 데이터를 올바르게 검색하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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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.
