Node.js调用mysql的存储过程

例子仅在windows下测试通过,没有放在linux下测试。如有问题,可以电邮给我~

1、安装node.js、mysql,此处略(自行搜索吧)…;

2、创建一个名为test的数据库,然后建一张名为user_info的表(仅供测试)…

这里假定mysql使用的用户名为root,密码为123456

相应的mysql如下:

/**
* 创建名为test的数据库
*/
DROP DATABASE IF EXISTS test;
CREATE DATABASE test;
USE test;
 

 

/**
* 创建user_info表
*/
DROP TABLE IF EXISTS `user_info`;

CREATE TABLE `user_info` (
`userId` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`userName` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`userId`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

/**
* 插入三条记录
*/
INSERT INTO user_info VALUES (NULL, '张一'), (NULL, '张二'), (NULL, '张三');


 

 

3、创建存储过程(写的很冗余,故意的… 正好学习一下语法>_<);

DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS `test`.`proc_simple`$$
CREATE PROCEDURE proc_simple(IN uid INT(10), OUT uName VARCHAR(2), OUT totalCount INT)
BEGIN

DECLARE str_name VARCHAR(20);

SET @str_name = '';
SET totalCount = 0;
SELECT COUNT(1),userName INTO totalCount,@str_name FROM user_info WHERE userId = uid;
SET uName = @str_name;
SELECT uName, totalCount;

END$$
DELIMITER ;
 
4、写程序进行调用(假定存为名为sql.js的文件);
/**
* Created with JetBrains WebStorm.
* User: Meteoric_cry
* Date: 12-12-28
* Time: 上午00:18
* To change this template use File | Settings | File Templates.
*/
var mysql = require('mysql');

var connection = mysql.createConnection({
host : 'localhost',
port : 3306,
user : 'root',
password : '123456',
database : 'test',
charset : 'UTF8_GENERAL_CI',
debug : false
});

connection.connect();

connection.query('CALL proc_simple(1, @a, @b);', function(err, rows, fields) {
if (err) {
throw err;
}

var results = rows[0];
var row = results[0];
console.log("userName:",row.uName, "  count:", row.totalCount);
});

connection.end();
 
5、运行示例程序;
 

 

 

本文参考链接:

mysql 存储程序和函数

mysql(procedure)

node-mysql

 

 

/***************************************************************/

如果对mysql的行记录锁定、表锁定,有兴趣想了解更多,可以继续阅读(有空准备写个复杂点的应用,所以需要了解一些这方面的知识,下面的文字摘抄自SELECT FOR UPDATE):

举个例子: 假设商品表单products 内有一个存放商品数量的quantity ,在订单成立之前必须先确定quantity 商品数量是否足够(quantity>0) ,然后才把数量更新为1。
不安全的做法:
SELECT quantity FROM products WHERE id=3;UPDATE products SET quantity = 1 WHERE id=3;
为什么不安全呢?
少量的状况下或许不会有问题,但是大量的数据存取「铁定」会出问题。
如果我们需要在quantity>0 的情况下才能扣库存,假设程序在第一行SELECT 读到的quantity 是2 ,看起来数字没有错,但是当MySQL 正准备要UPDATE 的时候,可能已经有人把库存扣成0 了,但是程序却浑然不知,将错就错的UPDATE 下去了。
因此必须透过的事务机制来确保读取及提交的数据都是正确的。


于是我们在MySQL 就可以这样测试: (注1)
SET AUTOCOMMIT=0;BEGIN WORK;SELECT quantity FROM products WHERE id=3 FOR UPDATE;

此时products 数据中id=3 的数据被锁住(注3),其它事务必须等待此次事务提交后才能执行SELECT * FROM products WHERE id=3 FOR UPDATE (注2)如此可以确保quantity 在别的事务读到的数字是正确的。

 

UPDATE products SET quantity = '1' WHERE id=3 ;COMMIT WORK;

提交(Commit)写入数据库,products 解锁。


注1: BEGIN/COMMIT 为事务的起始及结束点,可使用二个以上的MySQL Command 视窗来交互观察锁定的状况。
注2: 在事务进行当中,只有SELECT ... FOR UPDATE 或LOCK IN SHARE MODE 同一笔数据时会等待其它事务结束后才执行,一般SELECT ... 则不受此影响。
注3: 由于InnoDB 预设为Row-level Lock,数据列的锁定可参考这篇。
注4: InnoDB 表单尽量不要使用LOCK TABLES 指令,若情非得已要使用,请先看官方对于InnoDB 使用LOCK TABLES 的说明,以免造成系统经常发生死锁。

 

MySQL SELECT ... FOR UPDATE 的Row Lock 与Table Lock
上面介绍过SELECT ... FOR UPDATE 的用法,不过锁定(Lock)的数据是判别就得要注意一下了。由于InnoDB 预设是Row-Level Lock,所以只有「明确」的指定主键,MySQL 才会执行Row lock (只锁住被选取的数据) ,否则MySQL 将会执行Table Lock (将整个数据表单给锁住)。
举个例子:
假设有个表单products ,里面有id 跟name 二个栏位,id 是主键。
例1: (明确指定主键,并且有此数据,row lock)
SELECT * FROM products WHERE id='3' FOR UPDATE;
例2: (明确指定主键,若查无此数据,无lock)
SELECT * FROM products WHERE id='-1' FOR UPDATE;
例2: (无主键,table lock)
SELECT * FROM products WHERE name='Mouse' FOR UPDATE;
例3: (主键不明确,table lock)
SELECT * FROM products WHERE id<>'3' FOR UPDATE;
例4: (主键不明确,table lock)
SELECT * FROM products WHERE id LIKE '3' FOR UPDATE;
注1: FOR UPDATE 仅适用于InnoDB,且必须在事务区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。
注2: 要测试锁定的状况,可以利用MySQL 的Command Mode ,开二个视窗来做测试。

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一个做过前端开发的产品经理,经历过睿智产品的折磨导致脱发之后,励志要翻身"农奴"把歌唱,一边打入敌人内部一边持续提升自己,为我们广大开发同胞谋福祉,坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟! 911

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