기존 ASP에서 저장 프로시저를 효율적으로 실행하고 결과를 검색하는 방법은 무엇입니까?
기본 ASP 저장 프로시저 실행 및 결과 검색: 모범 사례
기존 ASP 개발자는 SQL Server 저장 프로시저 작업 시, 특히 결과 검색과 관련하여 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 프로시저가 데이터를 반환해야 하는 경우에도 빈 응답 또는 닫힌 레코드 집합은 일반적인 문제입니다. 이는 ASP 코드 내에서 중요한 SQL Server 설정과 비효율적인 데이터 처리를 간과하는 데서 비롯되는 경우가 많습니다.
빈 결과가 자주 발생하는 원인 중 하나는 저장 프로시저에서 SET NOCOUNT ON
사용을 무시하는 것입니다. 기본적으로 SQL Server는 영향을 받은 행 수를 반환하므로 실제 결과 집합을 방해할 수 있습니다. SET NOCOUNT ON
데이터만 반환되도록 보장합니다.
또 다른 성능 병목 현상은 ADODB.Recordset
을 사용하여 데이터를 반복하는 것입니다. 이 접근 방식은 느릴 수 있습니다. 보다 효율적인 방법은 후속 처리를 위해 전체 결과 세트를 배열로 검색하는 것입니다.
클래식 ASP 저장 프로시저 처리를 위한 최적화된 접근 방식:
다음 단계에서는 Classic ASP에서 저장 프로시저를 실행하고 데이터를 검색하는 최적화된 방법을 자세히 설명합니다.
-
인스턴스화
ADODB.Command
:ADODB.Command
개체를 생성하고 유효한 연결 문자열 또는ADODB.Connection
개체를 사용하여 연결을 설정합니다. -
명령 속성 구성:
CommandText
속성을 저장 프로시저 이름으로 설정하고CommandType
속성을 adCmdStoredProc
으로 설정합니다. -
매개변수 관리: 저장 프로시저가 매개변수를 허용하는 경우
Parameters
컬렉션을 사용하여 매개변수를 추가하고 데이터 유형과 방향(예:adParamInput
)을 지정합니다. -
데이터 실행 및 검색:
Execute
메서드를 사용하여 명령을 실행합니다. 레코드세트를 직접 처리하는 대신GetRows
메소드를 사용하면 전체 결과세트를 2차원 배열로 효율적으로 로드할 수 있습니다.
수정된 코드 예:
다음은 이러한 개선 사항을 보여주는 세련된 코드 예제입니다.
Const adParamInput = 1, adVarChar = 200 Dim conn_string, row, rows, ary_data conn_string = "PROVIDER=SQLOLEDB;DATA SOURCE=X;DATABASE=Y;UID=Z;PWD=W;" Set objCommandSec = CreateObject("ADODB.Command") With objCommandSec .ActiveConnection = conn_string .CommandType = adCmdStoredProc .CommandText = "usp_Targets_DataEntry_Display" .Parameters.Append .CreateParameter("@userinumber", adVarChar, adParamInput, 10, inumber) .Parameters.Append .CreateParameter("@group", adVarChar, adParamInput, 50, "ISM") .Parameters.Append .CreateParameter("@groupvalue", adVarChar, adParamInput, 50, ismID) .Parameters.Append .CreateParameter("@targettypeparam", adVarChar, adParamInput, 50, targetType) Set rs = .Execute() If Not rs.EOF Then ary_data = rs.GetRows() rs.Close() Set rs = Nothing End If End With Set objCommandSec = Nothing ' Process data from the array If IsArray(ary_data) Then rows = UBound(ary_data, 2) For row = 0 To rows Response.Write(ary_data(1, row) & "<br>") ' Example: Accessing the second column (index 1) Next Else Response.Write("No data returned") End If
이 수정된 코드는 효율적으로 데이터를 배열로 검색하여 레코드 세트 반복으로 인한 성능 오버헤드를 피하고 Classic ASP에서 더 빠르고 안정적인 저장 프로시저 실행을 가능하게 합니다. 프로덕션 환경에서는 잠재적인 오류를 적절하게 처리하는 것을 잊지 마세요.
위 내용은 기존 ASP에서 저장 프로시저를 효율적으로 실행하고 결과를 검색하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
