PDO小记录

数据库操作:

1、查询操作主要是PDO->query()  主要是用于有记录结果返回的操作,特别是SELECT操作。

2、PDO->exec() 主要是针对没有结果集合返回的操作,比如INSERT、UPDATE、DELETE等操作,它返回的结果是当前操作影响的列数。

3、PDO->prepare() 主要是预处理操作,需要通过PDO->execute()来执行预处理里面的SQL语句,这个方法可以绑定参数,功能比较强大,后面再做分析……

 

获取结果集

1、PDOStatement->fetchColumn() 是获取结果指定第一条记录的某个字段,缺省是第一个字段。

2、PDOStatement->fetch() 是用来获取一条记录,该方法行为类似mysql_fetch_array(),不同的是该方法不仅可以返回数组,还可以返回对象。

 

参数取值:

 

 

PDO::FETCH_ASSOC关联索引(字段名)数组形式
PDO::FETCH_NUM数字索引数组形式
PDO::FETCH_BOTH默认,关联及数字索引数组形式都有
PDO::FETCH_OBJ按照对象的形式
PDO::FETCH_BOUND通过 bindColumn() 方法将列的值赋到变量上
PDO::FETCH_CLASS以类的形式返回结果集,如果指定的类属性不存在,会自动创建
PDO::FETCH_INTO将数据合并入一个存在的类中进行返回
PDO::FETCH_LAZY 结合了 PDO::FETCH_BOTH、PDO::FETCH_OBJ,在它们被调用时创建对象变量

 

如果不在fetch()指定返回结果类型,可以单独使用setFetchMode();

 

 

3、PDOStatement->fetchAll() 是获取所有记录集,从记录集一次性取出并放入数组中

参数取值

 

PDO::FETCH_COLUMN指定返回返回结果集中的某一列,具体列索引由 column_index 参数指定
PDO::FETCH_UNIQUE以首个键值下表,后面数字下表的形式返回结果集
PDO::FETCH_GROUP按指定列的值分组

 

4、另外有两个周边的操作,一个是PDO->lastInsertId()和PDOStatement->rowCount()。

PDO->lastInsertId() 返回最后一次执行插入的主键值,如果一条语句多次插入则返回第一个主键值:id+rows-1

PDOStatement->rowCount() 主要是用于PDO->query()和PDO->prepare()进行DELETE、INSERT、UPDATE操作影响的结果集,对PDO->exec()方法和SELECT操作无效。

 

5、PDO->setAttribute() 全局性设置,包括列名格式和错误类型

 

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
04-24
### PHP PDO 使用指南 #### 什么是PDO? PHP 数据对象 (PDO) 是一种用于访问数据库的轻量级一致接口。它允许开发者通过统一的方式与不同类型的数据库交互,而无需关心底层的具体实现细节[^4]。 #### 如何实例化PDO对象? 要创建一个PDO连接,需提供数据源名称(DSN)、用户名和密码。以下是典型的PDO实例化代码示例: ```php try { $dsn = 'mysql:host=localhost;dbname=test'; $username = 'root'; $password = ''; $options = [ PDO::ATTR_ERRMODE => PDO::ERRMODE_EXCEPTION, PDO::ATTR_DEFAULT_FETCH_MODE => PDO::FETCH_ASSOC, ]; $pdo = new PDO($dsn, $username, $password, $options); } catch (\PDOException $e) { echo 'Connection failed: ' . $e->getMessage(); } ``` 此代码片段展示了如何设置错误模式以及默认获取方式[^2]。 #### 查询数据库中的记录 可以通过 `query` 方法执行简单的 SQL 查询,并迭代返回的结果集。下面是一个例子: ```php $result = $pdo->query("SELECT id, name FROM users"); foreach ($result as $row) { echo "ID: {$row['id']}, Name: {$row['name']} \n"; } ``` 如果需要更复杂的查询或者参数化的查询,则应考虑使用准备好的语句。 #### 准备语句及其重要性 为了防止SQL注入攻击,推荐使用带有占位符的预处理语句来代替直接拼接字符串到SQL命令中。这里展示的是命名绑定变量的方法[^3]: ```php $sql = "SELECT * FROM web_site WHERE VID = :id"; $idValue = '001'; $stmt = $pdo->prepare($sql); $stmt->bindParam(':id', $idValue, PDO::PARAM_STR, 3); $stmt->execute(); while ($row = $stmt->fetch()) { print_r($row); } ``` 以上代码说明了如何安全地传递外部输入给SQL查询。 #### 处理事务 PDO支持完整的事务管理功能,这使得可以在一组操作全部成功完成之前保持未提交状态。一旦所有步骤都顺利完成就可以调用commit()方法正式保存更改;如果有任何一个环节失败则可通过rollBack()撤消整个过程。 ```php $pdo->beginTransaction(); try { // Perform multiple queries here... $pdo->exec("INSERT INTO table_name (...) VALUES (...)"); $lastInsertId = $pdo->lastInsertId(); $pdo->exec("UPDATE another_table SET ... WHERE foreign_key = $lastInsertId"); $pdo->commit(); } catch(\Exception $ex){ $pdo->rollBack(); throw $ex; } ``` 这种机制对于维护数据一致性非常重要[^1]。 --- ###
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