很多文章都提到过数据库编程的重要性，那么数据库编程具体需要掌握哪些内容才能够进行丰富的实际应用呢？

数据库连接： PHP 使用 mysqli 或 PDO。
mysqli 是本机扩展，PDO 是数据对象。
连接方法一样：创建连接、设置字符集、选择数据库。

数据库安全： SQL 注入是最常见的。
使用准备好的陈述和参数化的问题。
不要使用字符串连接来拆分 SQL。
PHP 的 PDO 和 mysqli 都支持。

增、删、改、查： CRUD操作是基础。
检查是最重要的，对性能影响很大。
索引是关键。
慢查询分析（澄清）。
不要使用选择。

SQL优化： 写作的方式不同，节奏也有很大不同。
连接比子查询更好。
避免全表扫描。
索引覆盖率（SELECT 仅搜索索引）。
缓存（Redis/Memcached）。

存储过程： 封装复杂的逻辑。
提高性能（减少网络开销）。
但可读性很差。
调试很麻烦。
谨慎使用。

交易： 确保数据的一致性。
酸性性质。
使用开始事务、提交、回滚。
应该在并发场景下使用。

光标： 处理大型数据集。
逐行操作。
效率低。
尽量不要使用它。
除非你必须这样做。

采用这个： 学习数据库，多练习，多测试。
不要害怕犯错误。
真正的知识是通过实践获得的。

数据库编程常用主要有哪些？

当我编程时......我使用它们。

2 02 2 年...我还在使用旧版本的软件。
肯定会使用 SQL Server，并且还广泛使用 Access。

编程平台...当时还流行Visual Studio 6 .0 sp6 ，后来更新为Visual Studio 2 008 2 008 版本用得比较多。

数据库操作...打开、关闭，这些基本操作你需要知道。

然后添加（insert）、更改（modify）、移除（delete）、查询（select）……这就是核心。
你必须熟练。

您还应该知道如何创建数据表（create table）。

具体操作...存储过程...这个经常用到。
使用存储过程作为中介似乎更加标准化。

编程主要学什么内容？

说实话，说到编程，我们得先从操作系统说起。
当我第一次接触Linux系统时，我发现它的命令行操作很神奇，但一开始我很困惑。
例如，grep命令在服务器上被阻塞了很长时间。
我知道它可以搜索文本，但我不知道如何使用它或添加哪些参数。
就在那时我意识到操作系统是编程的基本平台。
您必须首先了解它是如何工作的，然后才能对其采取任何措施。

有趣的是，我也遇到了数据库问题。
我记得有一个项目我们使用了MySQL。
起初数据量并不大，我们写一条查询语句，秒级就能得到结果。
后来用户多了，突然发现查询像乌龟爬一样慢。
当时我们的几个技术直接被炒了，最终发现索引匹配不正确。
这是数据库知识不足的典型后果。
说白了，光会写 SELECT FROM table 是不够的。
你需要了解SQL优化，知道何时添加索引以及何时使用分区表。

至于设计模式，我只是在恢复旧项目时才意识到它们的威力。
代码一团糟，函数嵌套在函数中，并且到处都是硬编码。
在重构过程中，我们引入了观察者模式来处理事件，并引入了单例模式来处理全局配置。
结果，代码变得更加清晰。
后来又增加了新的需求，扩展性就好多了。
因此，设计模式并不是异想天开的理论。
当你遇到复杂的问题时，它们可以帮助你理清思路，避免写出更糟糕的代码。

我认为软件工程特别重要。
我在一家小公司工作，没有经验。
我敢于和几个朋友一起开始这个项目。
导致开发过程中出现各种争吵，需求变化也不准确。
最后，我不得不熬夜编辑三个星期才登录。
从那以后，我才真正开始学习敏捷开发和记录需求、版本控制和代码审查。
虽然一开始很尴尬，但确实很有效。
说白了，软件工程就是让编程工作变得更加可靠的“方法论”。

在数据结构和算法领域，我当时滥用最多的就是算法题。
有一段时间，我每天都在 LeetCode 上做题。
各种链表反转和二叉树遍历让我头晕目眩。
但说实话，我强迫自己做了很多事情。
后来做项目的时候，我明显感觉自己的思路更加清晰了，可以更加高效地写代码了。
例如，当处理大量数据时，你知道使用哈希表可以快得多，而不是愚蠢地一一使用for循环。
如果你以前从未练习过这个，它真的会阻碍你。

最后我们来谈谈编程的本质。
我明白你所说的“设计一个具有逻辑流程的‘可控系统’”，这很有道理。
每次编写代码就像为计算机绘制地图一样。
你需要一步一步地计划他，这样他就知道先做什么，后做什么。
有时候调试的时候看着那些乱七八糟的错误报告，就像一本圣经，但仔细查看还是能找到问题所在。
这个和电脑“较量智力和勇气”的过程其实很有趣。

我记得数据是X左右，不过建议你查一下项目的具体情况。
我自己没有做。
然而，每一个定位都需要时间，不可能一蹴而就。