2025-11-05

在 SQL Server 中，存储过程和函数是数据库编程的基础。它们允许开发者编写 SQL 脚本来执行复杂的操作，同时提供了代码重用和逻辑封装的能力。下面将通过一些实例来详细介绍存储过程和函数的使用。

存储过程（Stored Procedures）

存储过程是一组为了完成特定功能而编写的 SQL 语句，可以接受参数、执行逻辑操作、控制事务等。

实例数据表：Employees

假设我们有以下 Employees 表：

EmployeeID	FirstName	LastName	Position	DepartmentID
1	Jane	Doe	Manager	1
2	John	Smith	Developer	2
3	Alice	Johnson	Developer	2

表结构与数据

SQL
-- 创建Employees表
CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    FirstName VARCHAR(100),
    LastName VARCHAR(100),
    Position VARCHAR(100),
    DepartmentID INT
);

SQL
-- 插入Employees表数据
INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Position, DepartmentID)
VALUES ('Jane', 'Doe', 'Manager', 1),
       ('John', 'Smith', 'Developer', 2),
       ('Alice', 'Johnson', 'Developer', 2);

示例脚本 1：创建存储过程

创建一个存储过程来添加新员工。

SQL
CREATE PROCEDURE spAddEmployee
    @FirstName NVARCHAR(50),
    @LastName NVARCHAR(50),
    @Position NVARCHAR(50),
    @DepartmentID INT
AS
BEGIN
    INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Position, DepartmentID)
    VALUES (@FirstName, @LastName, @Position, @DepartmentID)
END
GO

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SkiaSharp：跨平台图形渲染库的概述

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2025-11-04

引言

SkiaSharp是一个强大的跨平台2D图形渲染库，源于Google的Skia图形库，为开发者提供了高性能、高质量的绘图和图像处理能力。本文将全面探讨SkiaSharp的起源、发展历程以及在现代软件开发中的重要性。

Skia图形库的起源

早期背景

Skia图形库最初由Google于2005年开发，最初是为了支持Chrome浏览器的图形渲染需求。当时，Google需要一个高性能、可移植的图形库，能够在不同平台上提供一致的渲染体验。

开源与发展

2008年，Google将Skia作为开源项目发布，这一决定极大地推动了库的发展和社区参与。Skia迅速成为图形渲染领域的重要基础设施，被广泛应用于多个知名项目。

SkiaSharp的诞生

Xamarin时代

随着移动应用开发的兴起，Xamarin团队意识到需要一个跨平台的图形库。他们选择了Skia作为基础，并开发了SkiaSharp，使开发者能够在.NET生态系统中轻松使用Skia的强大功能。

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🚀 C#异步编程踩坑指南：90%开发者都中招的性能陷阱！

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2025-11-04

系统响应越来越慢，用户投诉不断。经过排查发现，问题出在异步编程上——一个看似简单的 .Result 调用，导致了整个应用的性能灾难。

如果你也在为异步编程的性能问题而烦恼，这篇文章将为你揭示那些隐藏在代码中的性能杀手，并提供立竿见影的解决方案。

🔥 致命陷阱一：滥用Task.Run

问题分析

很多开发者误以为加上 Task.Run 就是异步编程，但这种做法不仅没有提升性能，反而增加了线程切换的开销。

❌ 错误示例

C#
public async Task<string> FetchDataAsync() 
{
    // 大错特错！对I/O操作使用Task.Run毫无意义，这种套娃没有必要
    var result = await Task.Run(() => File.ReadAllTextAsync("data.txt"));
    return result;
}

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🚀 告别手动迁移！C#一键实现SQL Server到MySQL数据无缝转换

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2025-11-04

小李是某互联网公司的C#开发工程师，最近公司决定将项目从SQL Server迁移到MySQL以降低成本。面对200多张表的迁移任务，小李开始头疼了...

手动迁移表结构？ 光是数据类型转换就能让人崩溃！

导出导入数据？ 字符编码、主键冲突、数据格式不兼容...

据统计，85%的开发团队在数据库迁移过程中都遇到过数据丢失或结构错误的问题。今天这篇文章，我将分享一套完整的C#自动化解决方案，让你轻松搞定数据库迁移！

🔍 问题分析：数据库迁移的三大痛点

😵 痛点1：数据类型映射复杂

SQL Server的nvarchar(MAX)对应MySQL的什么类型？datetime2又该如何转换？

😵 痛点2：表结构创建繁琐

手动写CREATE TABLE语句？一个表还好，几百个表简直是噩梦！

😵 痛点3：数据同步容易出错

字符转义、NULL值处理、大数据量传输...每一步都是坑！

🛠️ 解决方案：C#自动化迁移工具

🎯 核心设计思路

自动获取源表结构信息
智能映射数据类型
批量创建目标表
安全同步所有数据

💻 代码实战：完整解决方案

🔧 项目准备

首先安装必要的NuGet包：

XML
System.Data.SqlClient
MySql.Data

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🚀 Python函数定义与调用：从基础到进阶的完整指南

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2025-11-04

Python

作为Python开发者，你是否遇到过这样的困惑：代码重复冗长，逻辑混乱难以维护？或者在上位机开发中，面对复杂的数据处理流程不知如何优雅地组织代码？本文将深入解析Python函数定义与调用的核心技巧，帮你构建更加清晰、高效的代码架构。

函数是Python编程的基石，掌握函数的定义与调用不仅能让你的代码更加模块化，还能显著提升开发效率和代码质量。无论你是Python初学者还是有一定基础的开发者，这篇文章都将为你提供实用的编程技巧和最佳实践。

🔍 问题分析：为什么需要函数？

在实际的Python开发项目中，我们经常面临以下挑战：

代码重复问题：相同的逻辑在多个地方重复出现，不仅增加了代码量，还给后期维护带来困难。

逻辑复杂性：复杂的业务逻辑全部写在一个脚本中，导致代码可读性差，调试困难。

协作开发难题：团队开发时，没有清晰的模块划分，容易产生冲突和混乱。

函数正是解决这些问题的有力工具，它能帮我们：

提高代码复用性：一次定义，多次调用
增强代码可读性：将复杂逻辑分解为多个简单函数
便于调试和测试：独立的函数更容易进行单元测试
促进团队协作：清晰的函数接口便于团队成员理解和使用

💡 解决方案：函数定义与调用核心知识

🎯 基础函数定义

Python函数的基本语法结构简洁明了：

Python
def function_name(parameters):
    """函数文档字符串"""
    # 函数体
    return value  # 可选的返回值

让我们通过一个实际的上位机开发场景来理解：

Python
def calculate_temperature_average(temperatures):
    """
    计算温度数据的平均值
    
    Args:
        temperatures (list): 温度数据列表
    
    Returns:
        float: 平均温度值
    """
    if not temperatures:
        return 0.0
    
    total = sum(temperatures)
    average = total / len(temperatures)
    return round(average, 2)

# 使用示例
temp_data = [23.5, 24.1, 23.8, 24.3, 23.9]
avg_temp = calculate_temperature_average(temp_data)
print(f"平均温度: {avg_temp}°C")

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