MySQL存储过程

一.MySQL处理流程



 

 

 

二.存储过程
含义:存储过程是SQL语句和控制语句的预编译集合,以一个名称存储作为一个单元处理。说白了就是第一次会运行该存储过程,会把信息存储到内存中,当后续使用可以直接在内存调用,节省时间

优点:
1.增增SQL语句的功能和灵活性
2.实现较快的执行速度
3.减少网络流量

 


三.创建存储过程

调用存储过程:Call 存储过程名称

删除存储过程:DROP PROCEDURE 存储过程名称
 

1.简单没有参数的存储过程


//创建查询当前版本存储过程
CREATE PROCEDURE sp1() SELECT VERSION();


//调用存储过程用CALL
CALL sp1();

2.带有IN类型的存储过程
//创建IN类型过程:删除表中ID为自己输入的存储过程

//里面的参数要跟SQL里面的分开,不然他会默认是数据里面的信息

编辑第一步:

DELIMITER//
CREATE PROCEDURE removestandardByid3(IN p_id INT UNSIGNED)
BEGIN
DELETE FROM standard WHERE id =p_id;
END
//

编辑第二步
DELIMITER;

 

3.带有IN类型和OUT类型的存储过程

//创建一个带有IN类型和OUT类型,userNums用来存储查询后的信息,@nums存储变量

DELIMITER//
CREATE PROCEDURE remove1(IN p_id INT UNSIGNED,OUT userNums INT UNSIGEND)
BEGIN
DELETE FROM standard WHERE id = p-id;
selecct COUNT(id) FROM standard INTO userNums;
END
//

DELIMITER;

CALL remove1(1,@nums);

SELECT @nums;


具体参考:
https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6797357.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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