Java复习系列之阶段二：数据库
1. 基础语法
1.1 DQL（数据查询语句）
执行顺序： from、join 、on、where、group by、having、select、distinct、order by、limit
1.2 DML（数据修改语言）
对数据表的增删改
insert into
update set
delete form
1.3 DDL（数据定义语言）
用于对数据库、数据表的增删改。
create table
create database
create index
drop table
drop database
drop index
alter table
rename table
rename database
为什么有navicat等可视化工具，还要搞这些SQL语句呢？
一般公司的navicat是无法直接连接他们的数据库的，只能通过命令行去操作。
1（附加）. 一条SQL在MySQL中的执行流程
简单来说：
解析->编译->执行->返回结果
具体而言：
语法解析 语义分析 查询优化 生成执行计划 执行执行计划 数据检索或修改 输出处理 结果返回
SQL（Structured Query Language）的执行流程描述的是数据库管理系统（DBMS）如何解析和执行SQL语句。这个流程可以分为几个主要阶段：
-
解析（Parsing）：
- 语法分析：检查SQL语句是否符合SQL语法规则。
- 语义分析：检查SQL语句中的表名、列名等是否存在。
-
编译（Compilation）：
- 查询优化：SQL查询优化器会对查询语句进行处理，选择最有效的执行路径。它可能会考虑多种执行计划，并选择成本最低的那个。
- 生成执行计划：基于优化的结果，生成一个具体的执行计划。执行计划是一系列数据库操作的集合，如表扫描、索引扫描、连接等。
-
执行（Execution）：
- 执行计划：按照编译阶段产生的执行计划执行SQL语句。
- 数据检索或修改：数据库根据执行计划访问或修改数据，涉及数据读取、计算、聚合、连接等操作。
-
返回结果：
- 输出处理：处理执行结果，格式化为适合返回给用户的格式。
- 发送结果：将结果发送回请求者，可能是一个应用程序、数据库工具或其他类型的客户端。
注意点
-
优化器的重要性：优化器的角色非常关键，它决定了查询将如何执行，这对于查询性能有重大影响。
-
执行计划的动态性：SQL执行计划不是固定的，它可能会根据数据库的当前状态（如表中数据的分布、索引的存在与否等）而变化。
-
缓存的使用：一些DBMS可能会缓存执行计划，以便对相同或类似的查询进行快速响应。
-
执行环境：实际执行环境（如数据库的加载、当前的并发操作等）也可能影响查询执行。
这个流程是大致的，不同的数据库管理系统在细节上可能会有所不同，但总体步骤和概念是类似的。理解这个过程有助于更好地理解数据库的行为，并对SQL性能优化有一个基本的认识。
2. 函数
2.1 多行函数
在MySQL中，多行函数（也称为聚合函数）是指对数据集中多行数据执行计算并返回单个值的函数。这些函数通常用于统计分析，如求和、平均值、最大值、最小值等。多行函数在GROUP BY子句中尤其有用，用于对分组的数据进行聚合运算。以下是MySQL中一些常用的多行函数：
-
COUNT()：
- 返回匹配指定条件的行数。
- 例如，
COUNT(*)计算表中的行数，而COUNT(column_name)计算该列非NULL值的数量。
-
SUM(column)：
- 返回指定列的所有值的总和。
- 只能用于数值类型的列。
-
AVG(column)：
- 返回指定列的平均值。
- 同样，只能用于数值类型的列。
-
MAX(column)：
- 返回指定列的最大值。
- 可用于数值、字符串以及日期类型的列。
-
MIN(column)：
- 返回指定列的最小值。
- 可用于数值、字符串以及日期类型的列。
-
GROUP_CONCAT(column)：
- 将来自多行的列值连接为一个字符串。
- 可以使用分隔符来分隔各个值。
示例
假设有一个名为sales的表，其中包含了product_id（产品ID）和amount（销售金额）两个字段。下面的示例演示了如何使用多行函数：
SELECT product_id,
COUNT(*) AS number_of_sales,
SUM(amount) AS total_sales,
AVG(amount) AS average_sales,
MAX(amount) AS max_sale,
MIN(amount) AS min_sale
FROM sales
GROUP BY product_id;
这个查询将会按照product_id分组，并计算每个产品的总销售次数、总销售额、平均销售额、最大销售额和最小销售额。
注意点
- 多行函数忽略NULL值，除了
COUNT(*)，它计算所有行的数量，包括含有NULL值的行。 - 在使用多行函数时，通常会结合
GROUP BY子句来对数据进行分组。 - 使用多行函数时，应注意数据的类型和意义，确保统计操作在逻辑上是有意义的。
多行函数是SQL查询中不可或缺的部分，尤其是在数据分析和报告方面。通过它们，可以对数据进行有效的汇总和统计分析。
2.2 单行、分组、聚集函数
在MySQL中，单行函数是指对每个输入行单独操作并返回单个结果行的函数。这些函数可以处理数值、字符串、日期等数据类型，并在每个结果行上独立操作，而不影响其他行。下面列出了一些常见的MySQL单行函数：
数值函数
- ABS(x)：返回数值x的绝对值。
- CEILING(x) 或 CEIL(x)：返回大于或等于x的最小整数。
- FLOOR(x)：返回小于或等于x的最大整数。
- ROUND(x, d)：返回数值x四舍五入到小数点后d位的结果。
- POW(x, y) 或 POWER(x, y)：返回x的y次幂。
- SQRT(x)：返回x的平方根。
- RAND()：返回0到1之间的随机数。
字符串函数
- CONCAT(str1, str2, …)：连接两个或多个字符串。
- LENGTH(str)：返回字符串str的长度（以字节计）。
- CHAR_LENGTH(str)：返回字符串str的长度（以字符计）。
- SUBSTRING(str, pos, len) 或 SUBSTR(str, pos, len)：返回字符串str从位置pos开始的长度为len的子串。
- UPPER(str)：将字符串str转换为大写。
- LOWER(str)：将字符串str转换为小写。
- TRIM(str)：去除字符串str开头和结尾的空格。
- REPLACE(str, from_str, to_str)：在字符串str中用to_str替换from_str。
日期和时间函数
- NOW()：返回当前日期和时间。
- CURDATE()：返回当前日期。
- CURTIME()：返回当前时间。
- DATE(date)：从日期时间值中提取日期部分。
- TIME(date)：从日期时间值中提取时间部分。
- YEAR(date)：返回日期的年份部分。
- MONTH(date)：返回日期的月份部分。
- DAY(date) 或 DAYOFMONTH(date)：返回日期的日部分。
- HOUR(time)：返回时间的小时部分。
- MINUTE(time)：返回时间的分钟部分。
- SECOND(time)：返回时间的秒部分。
逻辑函数
- IF(expr, val1, val2)：如果表达式expr为真，则返回val1，否则返回val2。
- CASE：提供类似于if-else或switch-case的逻辑判断。
这些单行函数提供了基本的数据处理能力，在SQL查询中广泛使用。它们可以单独使用，也可以结合其他函数和表达式使用，以实现复杂的数据处理逻辑。
3. 事务
3.1 什么是事务？
在计算机科学和数据库管理领域，事务指的是一个执行单元，它将多个步骤组合成一个单一的、不可分割的工作单元。在数据库管理系统（DBMS）中，事务是一系列操作，这些操作要么全部成功，要么全部失败，它们被视为一个单一的、原子性的操作单元。事务的概念对于确保数据的完整性和一致性至关重要。
简单来说：事务是由多个 SQL 语句组成的一个操作单元，这个事务单元要么都执行成功，要么都执行失败。
3.2 四大特性
事务通常具有以下四个主要特性，通常被称为ACID特性：
-
原子性（Atomicity）：
事务中的所有操作都被视为一个单一的单位。它们要么全部成功执行，要么全部不执行。这意味着如果事务中的任何操作失败，整个事务都会回滚到开始状态。
-
一致性（Consistency）：
事务必须将数据库从一个一致的状态转换到另一个一致的状态。这意味着事务执行的结果必须满足所有数据库约束，如键约束、数据类型约束等。数据一致，结构一致。事务执行后，对数据产生的变动，要么与事务操作前一致（失败），要么事务中的所有操作都执行成功，达成业务预期的一致。
-
隔离性（Isolation）：
事务的执行不应受到其他事务的影响。每个事务应该与其他事务隔离，以防止数据的不一致。
-
持久性（Durability）：
一旦事务成功完成，其对数据库的更改就是永久性的，即使系统发生故障也不会丢失。
3.3 隔离级别
数据库事务的隔离级别定义了一个事务可能受其他并发事务影响的程度。隔离级别是用来平衡数据的准确性与性能之间的关系。较低的隔离级别通常可以提高系统的并发能力，但可能会引入一些问题，如脏读、不可重复读和幻读。相反，较高的隔离级别可以防止这些问题，但可能会降低并发性。
SQL标准定义了以下四个隔离级别：
-
读未提交（Read Uncommitted）：
- 最低的隔离级别。
- 事务可以读取其他未提交事务的更改（即“脏读”）。
- 可能导致不一致的查询结果。
-
读已提交（Read Committed）：
- 事务只能读取已经提交的其他事务的更改。
- 防止脏读，但仍然可能发生不可重复读。
- 这意味着在同一个事务中，两次相同的查询可能返回不同的结果。
-
可重复读（Repeatable Read）：
- 确保在事务内进行的多次读取返回相同的数据行。
- 防止脏读和不可重复读，但可能仍会有幻读。
- 幻读是指当一个事务重新读取满足某个查询条件的行时，发现由于其他已提交事务的修改或插入操作，返回了不同的行。
-
可序列化（Serializable）：
- 最高的隔离级别。
- 完全隔离事务，使得事务只能依次逐个执行。
- 防止脏读、不可重复读和幻读。
- 可能会导致较多的性能损耗和锁争用。
选择隔离级别
选择合适的隔离级别需要在数据一致性和系统性能之间做出权衡：
- 如果数据一致性是首要关注点，应选择较高的隔离级别（如可序列化）。
- 如果系统的并发和性能更重要，可以选择较低的隔离级别（如读已提交或读未提交）。
在实际应用中，许多数据库系统默认使用“读已提交”作为标准的隔离级别，因为它在保持一定数据一致性的同时，还提供了较好的并发性能。然而，最佳选择依赖于具体应用的业务需求和数据的特性。
3.4 常见并发问题
在数据库系统中，当多个事务同时运行时，可能会引发各种并发问题。这些问题通常由于事务之间的不恰当交互而产生，可能导致数据不一致或其他不期望的结果。理解这些并发问题对于设计健壮的数据库系统和确保数据一致性非常重要。主要的并发问题包括：
-
脏读（Dirty Read）：
- 一个事务读取了另一个事务未提交的数据。如果那个事务回滚，读取的数据将是不正确的。
-
不可重复读（Non-repeatable Read）：
- 在同一个事务内，多次读取同一数据集合得到的结果不一致。这通常是因为另一个并发事务在两次读取之间修改了数据。
-
幻读（Phantom Read）：
- 类似于不可重复读，但区别在于幻读涉及新插入的行。在同一个事务中，两次执行相同的查询可能得到不同数量的行，因为另一个并发事务插入或删除了符合查询条件的行。
-
第一类丢失更新（First Lost Update Problem）：
- 当两个或更多的事务读取相同的数据，并基于读取的值更新该数据时，由于其中一个事务的更新可能会被另一个事务的更新覆盖，从而导致第一个事务的更新丢失。
-
第二类丢失更新（Second Lost Update Problem）：
- 类似于第一类丢失更新，但通常发生在两个事务试图同时更新相同的数据行时。如果没有适当的锁机制，这可能导致一个事务的更新被另一个事务的更新所覆盖。
解决并发问题
数据库管理系统通常通过实现不同的事务隔离级别和锁机制来解决这些并发问题：
-
设置适当的隔离级别：
- 通过设置更高的事务隔离级别（如可重复读或可序列化）可以防止大部分并发问题，但这可能会降低系统的并发性能。
-
使用锁：
- 数据库可以使用共享锁（读锁）和排他锁（写锁）来控制对数据的并发访问。共享锁允许多个事务读取相同的数据，而排他锁确保只有一个事务可以对数据进行修改。
-
乐观并发控制：
- 一些数据库系统使用乐观并发控制机制，其中事务假设没有冲突，直到提交时才检查是否有冲突发生。
合理地处理并发问题对于保持数据库数据的完整性和一致性至关重要。数据库管理员和应用程序开发者需要根据具体的应用场景和需求，选择合适的策略来处理这些问题。
4. SQL语句的执行流程
SQL（Structured Query Language）的执行流程描述的是数据库管理系统（DBMS）如何解析和执行SQL语句。这个流程可以分为几个主要阶段：
-
解析（Parsing）：
- 语法分析：检查SQL语句是否符合SQL语法规则。
- 语义分析：检查SQL语句中的表名、列名等是否存在。
-
编译（Compilation）：
- 查询优化：SQL查询优化器会对查询语句进行处理，选择最有效的执行路径。它可能会考虑多种执行计划，并选择成本最低的那个。
- 生成执行计划：基于优化的结果，生成一个具体的执行计划。执行计划是一系列数据库操作的集合，如表扫描、索引扫描、连接等。
-
执行（Execution）：
- 执行计划：按照编译阶段产生的执行计划执行SQL语句。
- 数据检索或修改：数据库根据执行计划访问或修改数据，涉及数据读取、计算、聚合、连接等操作。
-
返回结果：
- 输出处理：处理执行结果，格式化为适合返回给用户的格式。
- 发送结果：将结果发送回请求者，可能是一个应用程序、数据库工具或其他类型的客户端。
注意点
-
优化器的重要性：优化器的角色非常关键，它决定了查询将如何执行，这对于查询性能有重大影响。
-
执行计划的动态性：SQL执行计划不是固定的，它可能会根据数据库的当前状态（如表中数据的分布、索引的存在与否等）而变化。
-
缓存的使用：一些DBMS可能会缓存执行计划，以便对相同或类似的查询进行快速响应。
-
执行环境：实际执行环境（如数据库的加载、当前的并发操作等）也可能影响查询执行。
这个流程是大致的，不同的数据库管理系统在细节上可能会有所不同，但总体步骤和概念是类似的。理解这个过程有助于更好地理解数据库的行为，并对SQL性能优化有一个基本的认识。
5. SQL优化流程与注意事项
5.1 优化流程
- 定位慢 SQL：可以通过一些 SQL 监控工具，统计 SQL 执行效率，快速找出性能较慢且影响较大的 SQL 语句。德鲁伊性能监控工具。
- 通过 explain 查询这条SQL的执行计划，分析并进行优化
- 查看优化后与优化前性能对比，show profiles;
- 如果还是性能比较差，就需要不断重复2,3步骤，持续进行优化。
5.2 优化策略
5.3 优化案例
6. 索引
一种帮助数据库提上查询效率的有序数据结构。
6.1 作用
提升查询效率。
6.2 原理
6.2.1 Hash
就是类似于Java中的 HashMap 护具结构的一种结构，就是 hash 表的概念。
是基于索引值，进行hash运算，运算后计算存储位置。
不支持范围查询、排序，一般不用。
6.2.2 b+tree
6.3 概念
6.3.0 主键索引和非主键索引
- 主键索引：每一张表都建议有一张主键索引，主键索引通常是唯一的。
- 如果是innodb，索引与数据存储在一起，非叶子节点存储主键值，叶子节点存储主键及对应的这一行数据；
- 如果是myisam，索引与数据分开在两个文件中存储，索引文件中非叶子节点存储主键的值，叶子节点存储主键以及这行数据对应在数据文件中的地址。
- 非主键索引：除了主键索引以外，自己创建的其他索引，都是非主键索引
- 如果是innodb，在索引树种，非叶子节点存储索引列的值，叶子节点存储索引列的值及这个值所对应每一行数据的主键形成的倒排表；
- 如果是myisam，在非叶子节点存储索引列的值，在叶子节点存储索索引列的值及这一行对应数据在数据文件中的地址。
- 对于myisam来说，其主键索引和非主键索引没太大区别。
6.3.1 复合索引
复合索引（也称为组合索引）是数据库索引的一种类型，它基于表中的两个或多个列构建。在复合索引中，数据是根据索引中定义的列的顺序进行排序和存储的。这意味着，复合索引可以加速那些涉及到所有或部分索引列的查询。
特点和工作原理
-
多列排序：复合索引包含多个列，这些列的排列顺序对于索引的效率和适用性非常关键。
-
左前缀原则：在使用复合索引时，查询可以利用索引的最左边的一个或多个列。例如，如果有一个基于
(A, B, C)的复合索引，那么它可以加速涉及到A、A和B、或A、B和C的查询。 -
范围查询的限制：在复合索引中，一旦某个列使用了范围查询（如
>、<、BETWEEN等），其右侧的列就不能有效地使用索引了。
使用场景
复合索引适用于以下场景：
-
多列过滤：当查询条件经常涉及多个列时，复合索引可以提高查询效率。
-
排序和分组：如果查询涉及到相同列的排序和分组操作，复合索引可以提高这些操作的效率。
-
唯一性约束：复合索引可以用来强制实施多个列的唯一性约束。
创建复合索引
在SQL中，可以使用类似以下的命令来创建复合索引：
CREATE INDEX index_name ON table_name(column1, column2, ...);
考虑因素
在决定是否创建复合索引时，应考虑以下因素：
-
查询模式：根据应用程序的查询模式来决定哪些列应该包含在复合索引中。
-
性能与空间：虽然索引可以提高查询性能，但它们也占用额外的存储空间，并且会在插入、更新和删除操作时增加额外的维护成本。
-
索引选择：数据库查询优化器会根据查询条件选择最合适的索引。如果有多个索引可供选择，它可能不总是选择复合索引。
总的来说，复合索引是数据库优化的重要工具，可以显著提高涉及多个列的查询的性能。然而，它们应该根据实际的使用情况和数据模式谨慎地设计和应用。
6.3.2 最左前缀匹配
SQL查询时，需要遵循最左匹配原则，即按照符合索引列的创建顺序，从左到右依次匹配查询。
当有多个查询条件时，符合索引中的最左侧列必须出现在查询条件中，才能够匹配最左匹配原则。
但是可以忽略最左条件的编写顺序，假设符合索引顺序为ABC，此时查询条件顺序为BCA，统一可以使用到索引，这是查询优化器的功劳。
6.3.3 有序性以及唯一性对索引的影响
符合索引以及索引列的唯一性
6.3.4 聚簇索引
数据与索引列存储在一起。
非主键索引不是聚簇索引
myisam不是聚簇索引
6.3.5 非聚簇索引
数据与索引列分开存储。
6.3.6 覆盖索引
当基于索引进行查询时，可以直接得到数据。
聚簇索引的查询一定是覆盖索引。
6.3.7 回表查询
“回表查询”（也称为"二次查询"）是数据库中的一个术语，通常与索引的使用有关，特别是在使用MySQL这样的关系型数据库管理系统时。在解释回表查询之前，有必要了解一些与之相关的基础概念。
索引的类型
在MySQL中，主要有两种类型的索引：
-
聚簇索引（Clustered Index）：在这种索引中，数据行与索引是一体的，即数据行直接存储在索引的叶子节点上。InnoDB存储引擎的主键索引就是聚簇索引。
-
非聚簇索引（Secondary Index，也称为辅助索引）：在这种索引中，索引的结构与数据行是分开的。索引的叶子节点包含了指向数据行的指针（通常是主键的值），而不是数据行本身。
回表查询的过程
当你对一个非聚簇索引进行查询时，如果查询的列不完全包含在索引中，数据库系统会进行两个步骤的操作：
-
索引查找：首先，在非聚簇索引中查找满足条件的条目。
-
回表：然后，使用索引中的指针（通常是主键）去聚簇索引中检索完整的数据行。
为什么需要回表查询
回表查询是必要的，因为在非聚簇索引中并不存储所有的数据信息。当查询的数据不完全包含在非聚簇索引中时，就需要通过回表操作来获取完整的数据行。
回表查询的性能影响
回表查询可能会对数据库性能产生影响，特别是在处理大量数据时：
-
I/O成本增加：每次回表操作都可能涉及到磁盘I/O操作，这在大型数据库中可能成为性能瓶颈。
-
查询延迟：额外的查询步骤会增加查询的延迟。
如何优化
为了减少回表查询的性能影响，可以采取以下措施：
-
使用覆盖索引：创建包含所有查询所需字段的索引，这样就可以在索引中直接获取所有需要的数据，避免回表。
-
合理设计查询：尽量减少需要回表的查询，比如通过调整查询逻辑，只查询索引中包含的列。
-
优化数据模型：调整数据结构，减少不必要的非聚簇索引或增加包含更多列的复合索引。
理解并合理使用索引，是优化数据库性能的关键。
7. 扩展
7.1 视图
视图是MySQL提供的一种用于简化查询语句的功能。
如何简化？
将一个固定查询的SQL语句创建为一个视图，在通过其它SQL语句中，基于该视图作为一个临时表，来组合起来，形成一个复杂查询。
在数据库中，视图（View）是基于数据库表（一个或多个）的虚拟表格。它是由查询结果构成的，这个查询可以涉及一个或多个表。视图不存储数据本身，它是一个存储的查询，可以像表一样使用，但在每次访问时都会动态生成数据。
视图的特点：
-
数据抽象：视图可以隐藏底层数据表的复杂性。
-
安全性：通过视图，可以限制用户访问底层表中的特定数据。
-
便捷性：视图使得复杂的查询简化，用户只需要操作视图而不是复杂的SQL查询。
-
逻辑数据独立性：更改视图定义不会直接影响基础数据和其他数据库对象。
示例
假设有一个数据库，包含两个表：Employees（员工）和Departments（部门）。其中，Employees 表包含员工的详细信息，Departments 表包含部门信息。
Employees 表:
| EmployeeID | Name | DepartmentID | Salary |
|---|---|---|---|
| 1 | Alice | 101 | 50000 |
| 2 | Bob | 102 | 55000 |
| 3 | Carol | 101 | 60000 |
Departments 表:
| DepartmentID | DepartmentName |
|---|---|
| 101 | HR |
| 102 | IT |
如果我们想创建一个视图，显示每个部门的平均工资，我们可以创建如下的视图：
CREATE VIEW DepartmentSalaryAverage AS
SELECT d.DepartmentName, AVG(e.Salary) AS AverageSalary
FROM Employees e
JOIN Departments d ON e.DepartmentID = d.DepartmentID
GROUP BY d.DepartmentName;
在这个视图 DepartmentSalaryAverage 中，我们结合了 Employees 和 Departments 表的数据，通过计算每个部门的平均工资来简化数据分析。一旦视图被创建，就可以像查询一个普通表那样查询它：
SELECT * FROM DepartmentSalaryAverage;
这将返回每个部门的平均工资，而无需用户编写复杂的JOIN和GROUP BY语句。
总之，视图是数据库中非常有用的工具，它们提供了一种简化复杂查询、增强数据安全性和隐藏数据复杂性的方式。
7.2 函数
就是MySQL提供的自定义函数功能，类似 Java 里面的方法，可以指定函数名称、参数列表、返回值类型。
创建好函数后，可以在其他语句中直接调用该函数，传入参数得到执行的结果。
引用场景：用于一些通用、复杂的SQL查询语句处理。
数据库中的自定义函数（User-Defined Function, UDF）是用户根据需求创建的函数，用于执行一系列操作并返回结果。这些函数可以像内置函数一样在SQL语句中调用。自定义函数可以帮助简化复杂的逻辑，使其在多个查询或程序中重用，从而提高代码的可读性和维护性。
自定义函数的特点：
-
封装复杂逻辑：将复杂或重复的逻辑封装在一个函数中。
-
可重用性：在多个地方调用相同的逻辑，而无需重写代码。
-
提高性能：有些情况下，使用自定义函数可以提高查询的性能。
-
维护简便：更改函数逻辑时，只需修改函数定义，而不是每个使用该逻辑的查询。
示例
假设我们在一个数据库中有一个 Employees 表，我们需要经常计算员工的年薪。可以创建一个自定义函数来完成这个任务：
CREATE FUNCTION CalculateAnnualSalary(monthly_salary DECIMAL)
RETURNS DECIMAL
BEGIN
RETURN monthly_salary * 12;
END;
这个函数 CalculateAnnualSalary 接受一个月薪作为参数，并返回年薪。
之后，我们可以在SQL查询中使用这个函数：
SELECT Name, CalculateAnnualSalary(Salary) AS AnnualSalary
FROM Employees;
在这个例子中，CalculateAnnualSalary 函数被用于计算每个员工的年薪。
注意事项
-
自定义函数的具体创建和使用语法取决于所使用的数据库管理系统（如MySQL、SQL Server、PostgreSQL等）。
-
在某些数据库系统中，自定义函数的性能可能不如直接在查询中执行相同的操作。
-
函数的使用应考虑到对数据库性能的影响，尤其是在处理大量数据时。
-
应当避免在自定义函数中编写过于复杂的逻辑，以免影响数据库的性能和可维护性。
7.3 存储过程
存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集，这些语句被编译并存储在数据库中。与单独执行的多条SQL语句不同，存储过程是作为一个整体在数据库服务器上执行的。它们可以接受参数，执行数据操作语句，返回结果，并且可以包含编程构造，如变量、条件判断和循环控制。
存储过程的特点：
-
性能优化：存储过程在第一次创建时就被编译，因此执行起来通常比单独执行的一系列SQL语句要快。
-
减少网络流量：通过在数据库服务器上本地执行复杂操作，而不是在客户端和服务器之间发送多个请求和结果，可以减少网络流量。
-
模块化和封装：存储过程允许将复杂的逻辑封装在一个可重用的单元中。
-
安全性：可以通过对存储过程的访问控制来增强数据库操作的安全性。
-
事务管理：存储过程可以在一个事务中执行一系列操作，确保数据的完整性和一致性。
示例
假设有一个简单的存储过程，用于更新员工的工资：
CREATE PROCEDURE UpdateSalary(IN emp_id INT, IN new_salary DECIMAL)
BEGIN
UPDATE Employees
SET Salary = new_salary
WHERE EmployeeID = emp_id;
END;
这个存储过程名为 UpdateSalary，接受员工ID和新的工资作为输入参数，并更新 Employees 表中相应员工的工资。
调用存储过程的示例：
CALL UpdateSalary(123, 75000);
这个例子中，存储过程 UpdateSalary 被调用来将员工ID为123的员工的工资更新为75000。
注意事项
-
存储过程的创建和使用语法可能因不同的数据库管理系统（如MySQL、SQL Server、Oracle等）而异。
-
过度依赖存储过程可能导致数据库与业务逻辑过于耦合，使得维护和迁移变得复杂。
-
应当谨慎设计存储过程，避免复杂的逻辑或长时间运行的操作，以免影响数据库性能。
-
定期审查和维护存储过程，确保它们的性能和安全性。