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存儲過程的優(yōu)點主要包括以下幾點：

第一點，性能提高。這是相對于不適用存儲過程來說的，因為存儲過程在創(chuàng)建的時候就編譯好了，而后每次調(diào)用都不會再次編譯，這相對于傳統(tǒng)的SQL語句中每次調(diào)用都需要編譯的情況來說，性能提高了何止一點兩點。

第二點，重用性強。存儲過程使用名字即可使用，也就是傳說中的“一次編寫，隨便調(diào)用”。這樣不僅提高了重用性，還減少了出錯的幾率，也會加快開發(fā)速度，可以說是一件非常好的事情。

第三點，減少網(wǎng)絡(luò)流量。這一點對于小數(shù)據(jù)量的時候一般體現(xiàn)不出來，那么當數(shù)據(jù)量較大的時候，我們會發(fā)現(xiàn)由于使用存儲過程比使用SQL語句會使用更少的字節(jié)數(shù)，因此它會降低傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。

第四點，安全性提高。由于存儲過程也可以使用權(quán)限控制，而且參數(shù)化的存儲過程可以防止SQL注入攻擊，也在一定程度上保證了安全性。

第五點，靈活性增強。由于存儲過程可以使用流程控制語句來編寫，導(dǎo)致它有著很強的靈活性，可以根據(jù)實際情況來執(zhí)行不同的SQL語句，而不是只能單純的簡單的執(zhí)行命令。而且該存儲過程還可以修改其邏輯而其他部分不用改變，也就是說，我們的表的結(jié)構(gòu)改變了，我們只需要修改相應(yīng)的存儲過程即可，我們的Java或者PHP等程序不需要改變。

第六點，當業(yè)務(wù)復(fù)雜的時候，存儲過程會減少工作量，為什么呢，原因很簡單，如果我們不適用存儲過程，那么就會導(dǎo)致我們先從數(shù)據(jù)庫中取出來數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過計算，再放入到數(shù)據(jù)庫中，這個開銷還是蠻大的，這中間的開銷包括我們的Java或者PHP程序連接數(shù)據(jù)庫獲取結(jié)果集等若干操作，如果我們使用了存儲過程，那么就沒有那么多事了，直接在mysql內(nèi)就搞定了。

缺點：
第一點，工作量加大。這里并不是說我們把程序該做的事讓mysql去做不好，而是mysql本身并沒有很像樣的IDE來開發(fā)我們的存儲過程，我們很多時候還是需要手寫，這樣就會比較麻煩，而且存儲過程的調(diào)試也是一個問題，沒有很像樣的調(diào)試工具。

第二點，優(yōu)勢不明顯。運行速度上，對于大多數(shù)的語句緩存來說，編譯sql的時間開銷并不是很大，但是執(zhí)行存儲過程還需要檢查權(quán)限等一些其他開銷，所以，對于很簡單的sql，存儲過程并沒有很大優(yōu)勢。

第三點，贅余功能。對web程序來說，我們連接數(shù)據(jù)庫的用戶往往就是同一個，不需要太多的安全機制，所以，對于安全上的檢測看上去很好，實際上優(yōu)點多余。

第四點，小型程序完全無用。對于小型web應(yīng)用來說，它的使用價值就更小了，反而會拖累開發(fā)進度。

第五點，對于運維上。當我們的程序要更換數(shù)據(jù)庫的時候，它的移植性相對于不適用存儲過程要復(fù)雜一些，對于維護上，由于是在db端，因此比server端的程序更好維護一些。

--sqlserver親測有效

--語句簡單優(yōu)雅卻又不失功能

--就是性能上可能有些不足

SELECT [subject].Id,COUNT([course].Id) AS course_count,

                    COUNT([book].Id)   AS book_count

FROM [subject],[course],[book]

WHERE [course].Uid=[subject].Id AND [book].Uid=[subject].Id

GROUP BY [subject].Id

你是用的node.js mongo driver api吧, 它的方法簽名是這樣的findAndModify(query, sort, doc, options, callback)

所以你的應(yīng)該是這樣的

findAndModify(
  {"mallID" : "..."},
  [],
  {"$set": {"userOrder" : 1}"},
  {"new": true, "upsert": true},
  function(err, result) {
    // callback
  }
)

try...catch...一下試試？捕獲異常然后打日志，舉個例子

try {
    con = DriverManager.getConnection(url, username, password);
} catch(Exception e) {
    logger.error("獲取數(shù)據(jù)路連接異常", e);
    throw new RuntimeException("獲取數(shù)據(jù)庫連接異常");
}

說不上那個好.
看你數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)多不多了.
如果數(shù)據(jù)很多,又要求性能,那就一個sql解決問題.
但是一般情況下都會寫在業(yè)務(wù)層.

mybatis generator生成的 我看過源碼 是字符串拼接的 然后寫到你配置的目錄

為什么不每次只取最后一條，分類了好就刪了或做個標識，然后while.

DELETE FROM MyTable WHERE ID IN (1,2);

這是navicat的問題，不是postgresql的問題

navicat 會執(zhí)行某些SQL來獲取數(shù)據(jù)庫的一些基本信息。但是隨著postgresql的升級，某些舊的統(tǒng)計的數(shù)據(jù)庫或字段已更名或被刪除了。

換pgadmin4吧

可以的啊，參考文檔，改變一下里面的參數(shù)

SQL沒有問題，explain也沒有問題，你自己沒有WHERE篩選條件，mysql當然返回所有數(shù)據(jù)給你。
網(wǎng)上的東西要去其糟粕，取其精華

JAVA通過Gearman實現(xiàn)MySQL到Redis的數(shù)據(jù)同步（異步復(fù)制）
https://my.oschina.net/u/3385...
可以試試這種方式

未捕獲的異常，捕獲一下

Try using $date instead of Date/ISODate when using with bash tools:

mongodump -h 192.168.169.63:27017 -d product_operation_sold -c ebay_payment --query '{"modifiedOn":{$gt: {$date: "2018-06-06T00:00:12.539Z"}}}' -o /root

This also applies to following tools:

• mongodump
• mongorestore
• mongoimport
• mongoexport

1 有可能頻繁產(chǎn)生full gc，并且由于對象過多無法釋放導(dǎo)致oom。 比如下面代碼塊，通過map又增加了userDTO的引用。

 Map map = ...
 for (userDTO userDTO:list){
    map.put(userDTO.getname(), userDTO);              
 }

2 這種數(shù)據(jù)量大的計算，可以考慮用存儲過程來實現(xiàn)，計算效率會大幅提高。

沒有這個機制，不過你可以監(jiān)控profile 或者oplog來變相實現(xiàn)

--親測無誤

SELECT COUNT(import_time) AS [COUNT] FROM [3d_De] WHERE import_time>'2017-11-01' AND import_time<'2017-11-31' GROUP BY import_time 

先理清表之間的關(guān)系,及各字段的含義,然后再進行操作
建議將表結(jié)構(gòu)及個字段含義,目標結(jié)果貼下

Unknown column 'ys170606100349' in 'where clause' 他都說不識別的ys170606100349是不是ys這個的緣故
你打印sql看看能不能運行

可以通過Logrotate將日志每天定時進行切割。
需要維護如下的一份配置文件：

/var/log/mysql/*.log {
  create 644 mysql mysql
  notifempty
  daily
  rotate 5
  missingok
  nocompress
  sharedscripts
  postrotate
  # run if mysqld is running
  if test -n "`ps acx|grep mysqld`"; then
    /usr/bin/mysqladmin flush-logs
  fi
  endscript
}