提高存储过程效率的codesmith技术

对SQL语句进行优化，减少执行时间。尤其在存储过程中应用很广泛。

《Effective MySQL之SQL语句最优化》是一本专注于提升数据库性能的详尽手册，涵盖了针对SQL语句优化的一系列实用策略。在数据库管理中，优化SQL语句至关重要，特别是在处理大数据量时，通过优化可以显著减少查询时间、改善用户体验，减轻服务器负担。本书详细介绍了如何编写高效的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句，以及如何有效利用索引和优化JOIN操作，同时探讨了存储过程、视图、事务处理和并发控制的优化策略。性能监控和调优也是本书的重点，帮助读者通过分析执行计划和系统资源使用情况，精准定位和解决性能瓶颈。无论是数据库设计、开发还是运维，本书都为提升MySQL数据库系统整体性能提供了实用的指导。

本实例演示如何创建存储过程raise_salary，用于提高特定员工的工资。该存储过程接受两个参数：员工号empid和加薪金额increase。如果员工号无效，该过程会引发异常并输出错误信息。该存储过程通过UPDATE语句将员工工资更新为原有工资加上increase，并使用IF SQL%NOTFOUND THEN语句检查是否找到了员工记录。

SQL Server中存储过程相较于直接运行SQL语句执行速度慢的原因主要在于Parameter sniffing问题。此问题导致SQL Server在执行存储过程时，使用参数的统计信息来优化执行计划，但有时会造成执行计划不准确，从而影响执行速度。存储过程的优点包括编译一次后重复执行无需重新编译，提高数据库执行速度，并且可以封装复杂业务逻辑与数据库操作结合，优化数据使用效率。优化存储过程可采用OPTION (RECOMPILE)语句强制重新编译执行计划，提升执行效率。

欢迎获取关于MySQL存储过程的详尽资料，详细介绍了其技术特点和应用场景。

互联网的普及使得网络成为人们获取信息的重要途径。随着信息量的增加，网页内容中的非主题信息，如导航条、广告、版权信息等，称为“噪音”。如何有效去除这些噪音，提取出网页的主要内容，从而提高阅读效率，对于垂直搜索和数据挖掘具有重要意义。已有多项研究探讨了不同角度的正文抽取方法，包括利用网页特征和结合其他技术，不断提升抽取的准确性和完整性，但尚未有一种方法能完全满足人们的期望，仍需持续研究和探索。

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假设有一个名为LARGE_TABLE的大表，且其username列缺乏索引。针对这种情况，执行以下SQL语句可显著提高效率：SQL> SELECT * FROM LARGE_TABLE WHERE USERNAME = ‘TEST’; 查询计划 ----- SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14) TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE [:Q65001] [ANALYZED]在这个例子中，TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE是第一个操作，表示对LARGE_TABLE进行全表扫描。完成全表扫描后，数据通过row source传递给下一步骤处理。SELECT STATEMENT操作标志着查询语句的末尾。 Optimizer=CHOOSE指明了查询的optimizer_mode，即优化器模式的初始化参数，而实际使用的优化器模式需根据后续cost部分来决定。如果cost如下所示，则表明使用了CBO优化器，该cost代表优化器估计的执行计划代价：SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14)。