全面掌握MySQL的DDL语句：CREATE, ALTER, DROP实战指南-mysql教程-PHP中文网

掌握MySQL的DDL语句需理解CREATE、ALTER、DROP三大语句的应用与影响。CREATE用于构建数据库、表、索引等对象，需合理选择数据类型（如INT、VARCHAR、DECIMAL）和约束（主键、唯一、非空等），以确保数据完整性与性能平衡。ALTER用于修改表结构，面对大表时应优先使用Online DDL（ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE）或借助pt-osc、gh-ost等工具实现无锁变更，避免阻塞业务。DROP用于删除对象，操作具破坏性，须谨慎并提前备份。索引管理需根据查询模式创建单列、复合或唯一索引，并定期清理冗余索引以提升写入性能。视图可封装复杂查询、简化接口并增强安全性，通过WITH CHECK OPTION保障数据一致性。存储过程和函数用于封装业务逻辑，减少网络开销，提升执行效率，支持参数化调用。所有DDL操作应在测试环境充分验证，执行时实时监控系统状态，确保安全可控。

全面掌握mysql的ddl语句：create, alter, drop实战指南

掌握MySQL的DDL语句，也就是数据定义语言（Data Definition Language），是任何数据库管理员或开发者必备的核心技能。它关乎我们如何构建、修改乃至销毁数据库的骨架——从创建数据库本身，到定义表结构、索引、视图等一切数据库对象。理解并熟练运用

CREATE

登录后复制

、

ALTER

登录后复制

和

DROP

登录后复制

这三大基石，不仅能让我们高效管理数据，更是确保数据结构稳健、性能优化的前提。这不仅仅是敲几行SQL那么简单，它背后是对数据模型深思熟虑的体现，也是我们与数据库进行深度对话的语言。

解决方案

全面掌握MySQL的DDL语句，核心在于理解其对数据库结构的影响力，并能在实际场景中灵活、安全地运用。这包括了对

CREATE

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语句的精细化设计，对

ALTER

登录后复制

语句的谨慎操作，以及对

DROP

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语句的极度审慎。

CREATE语句：构建基石

CREATE

登录后复制

用于创建新的数据库对象。最常用的是

CREATE DATABASE

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和

CREATE TABLE

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。

创建数据库：
```
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS my_application_db
DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4
COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
```
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这里
```
IF NOT EXISTS
```
登录后复制
是好习惯，避免重复创建报错。字符集和排序规则的选择至关重要，它直接影响数据存储和检索的正确性，特别是涉及到多语言或特殊字符时。

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID，主键自增',
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE COMMENT '用户名，唯一且非空',
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE COMMENT '邮箱，唯一且非空',
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '密码哈希值',
    status ENUM('active', 'inactive', 'suspended') DEFAULT 'active' COMMENT '用户状态',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT '用户信息表';

登录后复制

这里我们定义了列名、数据类型、约束（

PRIMARY KEY

登录后复制

、

NOT NULL

登录后复制

、

UNIQUE

登录后复制

），并使用了

AUTO_INCREMENT

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、

DEFAULT

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值以及

ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP

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等特性。

ENGINE=InnoDB

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是当前MySQL推荐的存储引擎，支持事务和行级锁定。

COMMENT

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是一个非常好的习惯，能让未来的自己或团队成员快速理解字段含义。

创建索引：
```
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
```
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索引能显著提升查询性能，但也会增加写入开销。选择合适的列创建索引是性能优化的关键。

ALTER语句：结构演进

ALTER

登录后复制

用于修改现有数据库对象的结构。这是日常开发和维护中最常打交道的DDL操作，也是最容易出问题的地方。

添加列：
```
ALTER TABLE users
ADD COLUMN phone_number VARCHAR(20) AFTER email COMMENT '用户手机号';
```
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```
AFTER email
```
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可以控制新列的位置，这在某些场景下有助于保持表的逻辑结构。
修改列类型或属性：
```
ALTER TABLE users
MODIFY COLUMN username VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE COMMENT '用户名，延长长度';
```
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```
MODIFY COLUMN
```
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用于改变列的数据类型、长度、NULL属性等。需要特别小心，特别是缩短长度或改变数据类型时，可能导致数据截断或转换失败。
删除列：
```
ALTER TABLE users
DROP COLUMN phone_number;
```
登录后复制
删除列是一个不可逆操作，务必确认。

添加/删除约束：

ALTER TABLE users
ADD CONSTRAINT chk_username_length CHECK (LENGTH(username) >= 3); -- 添加检查约束
ALTER TABLE users
DROP INDEX idx_users_email; -- 删除索引

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约束确保数据完整性，索引优化查询。

DROP语句：终结与清除

DROP

登录后复制

用于删除数据库对象。这是最具破坏性的操作，一旦执行，数据通常难以恢复。

删除数据库：
```
DROP DATABASE IF EXISTS my_application_db;
```
登录后复制
删除整个数据库，包括其中所有表、视图、存储过程等。
删除表：
```
DROP TABLE IF EXISTS users;
```
登录后复制
删除表及其所有数据、索引、触发器等。
删除索引：
```
DROP INDEX idx_users_email ON users;
```
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删除表的特定索引。

在执行任何

ALTER

登录后复制

或

DROP

登录后复制

操作之前，强烈建议进行数据备份，并在开发或测试环境充分验证。这是避免生产事故的黄金法则。

CREATE TABLE时有哪些常见的数据类型选择和约束设置，以及它们对性能的影响？

在MySQL中，

CREATE TABLE

登录后复制

时的数据类型选择和约束设置是数据库设计的核心，它直接影响着存储效率、查询性能乃至应用的健壮性。我个人觉得，很多人在早期设计时，往往只关注“能存下数据”，而忽略了更深层次的影响。

常见数据类型选择：

整型（INTEGER Types）：
- ```
TINYINT
```
  登录后复制
  ,
```
SMALLINT
```
  登录后复制
  ,
```
MEDIUMINT
```
  登录后复制
  ,
```
INT
```
  登录后复制
  ,
```
BIGINT
```
  登录后复制
  ：根据数值范围选择。例如，用户年龄用
```
TINYINT UNSIGNED
```
  登录后复制
  （0-255）就足够，没必要用
```
INT
```
  登录后复制
  。选择更小的类型可以节省存储空间，从而减少磁盘I/O，提升缓存命中率。
- 影响： 节省空间，提高查询效率，但范围不足可能导致溢出。
```
UNSIGNED
```
  登录后复制
  可以使存储范围翻倍，但不能存储负数。
浮点型（Floating-Point Types）：
- ```
FLOAT
```
  登录后复制
  ,
```
DOUBLE
```
  登录后复制
  ：用于存储近似数值，精度会受限。
- ```
DECIMAL(M, D)
```
  登录后复制
  ：用于存储精确数值，如货币、百分比。
```
M
```
  登录后复制
  是总位数，
```
D
```
  登录后复制
  是小数点后位数。
- 影响：
```
FLOAT/DOUBLE
```
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  计算速度快，但精度问题可能在财务等领域造成麻烦。
```
DECIMAL
```
  登录后复制
  精度高，但存储和计算开销相对较大。
字符串类型（String Types）：
- ```
CHAR(L)
```
  登录后复制
  ：固定长度字符串，不足L的部分会用空格填充。查询速度快，适合存储长度固定且短的字符串（如国家代码）。
- ```
VARCHAR(L)
```
  登录后复制
  ：可变长度字符串，只占用实际长度+1或2字节存储长度。节省空间，适合存储长度不定的字符串（如姓名、地址）。
- ```
TEXT
```
  登录后复制
  ,
```
MEDIUMTEXT
```
  登录后复制
  ,
```
LONGTEXT
```
  登录后复制
  ：用于存储大文本。
- 影响：
```
CHAR
```
  登录后复制
  在某些场景下（如索引）性能略优，但空间浪费可能严重。
```
VARCHAR
```
  登录后复制
  是通用选择，但过长的
```
VARCHAR
```
  登录后复制
  字段会影响行大小，进而影响页面存储效率。
```
TEXT
```
  登录后复制
  类型由于其存储方式（通常在行外存储），在查询时会有额外的I/O开销。
日期时间类型（Date and Time Types）：
- ```
DATE
```
  登录后复制
  ,
```
TIME
```
  登录后复制
  ,
```
DATETIME
```
  登录后复制
  ,
```
TIMESTAMP
```
  登录后复制
  ：
  - ```
  DATE
```
  登录后复制
  ：日期（YYYY-MM-DD）。
- ```
TIME
```
    登录后复制
    ：时间（HH:MM:SS）。
  - ```
  DATETIME
```
  登录后复制
  ：日期和时间（YYYY-MM-DD HH:MM:SS），范围广，不随时区变化。
- ```
TIMESTAMP
```
    登录后复制
    ：日期和时间，范围相对较小，但会自动存储为UTC时间，并在检索时转换回会话时区，适合记录事件时间。
- 影响：
```
TIMESTAMP
```
  登录后复制
  通常比
```
DATETIME
```
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  占用更少空间（4字节 vs 8字节），且自动时区转换对于全球化应用非常方便。但
```
TIMESTAMP
```
  登录后复制
  有2038年问题（尽管MySQL 8.0已扩展），而
```
DATETIME
```
  登录后复制
  没有。

常见约束设置：

```
PRIMARY KEY
```
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：唯一标识表中每行数据。强制唯一性和非空。
- 影响： 自动创建聚簇索引（InnoDB），极大提高按主键查询的速度。但插入和更新时需要维护索引。
```
FOREIGN KEY
```
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：维护两个表之间的数据引用完整性。
- 影响： 确保数据一致性，防止“孤儿”数据。但插入、更新、删除操作可能需要检查关联表，增加开销。合理使用
```
ON DELETE
```
  登录后复制
  和
```
ON UPDATE
```
  登录后复制
  子句（如
```
CASCADE
```
  登录后复制
  ,
```
SET NULL
```
  登录后复制
  ,
```
RESTRICT
```
  登录后复制
  ）非常关键。
```
NOT NULL
```
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：确保列中不能存储NULL值。
- 影响： 避免了NULL值带来的三值逻辑（TRUE, FALSE, UNKNOWN）复杂性，简化查询。NULL值本身也可能占用额外存储空间。
```
UNIQUE
```
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：确保列中所有值都是唯一的。

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- 影响： 自动创建唯一索引，提高查找效率，但插入和更新时需要检查唯一性。
```
DEFAULT
```
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：为列设置默认值。
- 影响： 简化插入操作，确保数据完整性，避免NULL值。
```
CHECK
```
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：确保列中的值满足特定条件。
- 影响： 提高数据质量。在MySQL 8.0.16之前，
```
CHECK
```
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  约束会被解析但不起作用，现在已完全支持。

在实践中，数据类型和约束的选择是一个权衡的过程。我通常会优先考虑数据完整性，然后是性能。过宽的数据类型和过多的不必要约束都会成为性能瓶颈。

面对大型数据表结构变更，ALTER TABLE有哪些高效且安全的实践方案？

ALTER TABLE

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操作，特别是针对包含数百万甚至数十亿行数据的大型表，简直是DBA和开发者心头的一块石头。直接执行一个耗时的

ALTER TABLE

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，轻则导致业务短时间不可用，重则可能引发连锁反应，拖垮整个系统。我曾亲身经历过一个数亿行的大表，只是添加一个普通索引，就让生产环境卡顿了数小时，那种焦灼感至今难忘。因此，高效且安全的实践方案是必须的。

核心挑战：

锁表： 传统的
```
ALTER TABLE
```
登录后复制
操作会锁定整个表，阻止读写。
复制数据： 很多
```
ALTER TABLE
```
登录后复制
操作（如添加列、修改列类型）实际上是在后台创建一个新表，将旧表数据复制过去，再删除旧表并重命名新表。这个过程耗时且占用大量磁盘空间。
回滚困难： 一旦操作失败或结果不符合预期，回滚非常复杂。

高效且安全的实践方案：

使用在线DDL（Online DDL）： MySQL 5.6及更高版本引入了Online DDL功能，允许在
```
ALTER TABLE
```
登录后复制
执行期间进行并发的DML操作（读写）。这大大减少了锁表时间。
- ALGORITHM=INPLACE
  登录后复制
  ：尽可能在原地修改，无需复制表。例如，添加索引、添加
```
NOT NULL
```
  登录后复制
  列（无默认值）。
- ALGORITHM=COPY
  登录后复制
  ：如果无法原地修改，则需要复制表。例如，修改列类型、添加有默认值的列。
- LOCK=NONE
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  ：允许DML操作。
- LOCK=SHARED
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  ：允许读，阻止写。
- LOCK=EXCLUSIVE
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  ：完全锁表。
- 实践： 总是尝试使用
```
ALGORITHM=INPLACE
```
  登录后复制
  和
```
LOCK=NONE
```
  登录后复制
  。
```
ALTER TABLE large_table ADD COLUMN new_col VARCHAR(50), ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE;
```
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  如果MySQL认为无法实现，它会退回到更严格的算法和锁级别。务必检查
```
SHOW WARNINGS
```
  登录后复制
  或
```
INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST
```
  登录后复制
  来确认实际的锁级别。
使用外部工具进行无锁DDL： 当Online DDL无法满足需求（比如MySQL版本限制，或者某些操作仍需复制表且锁时间过长）时，可以借助第三方工具实现“无锁”DDL。
- ```
pt-online-schema-change
```
  登录后复制
  (Percona Toolkit)： 这是业界公认的利器。它的原理是：
  1. 创建一个与原表结构相同的新表。
  2. 在新表上执行DDL操作。
  3. 在新旧表之间建立触发器，将原表上的DML操作同步到新表。
  4. 分批将原表数据复制到新表。
  5. 在复制完成后，原子性地替换原表（通过
```
RENAME TABLE
```
    登录后复制
    ）。
  - 优点： 几乎不影响生产环境的读写，可控性高，支持暂停和恢复。
  - 缺点： 依赖触发器（可能影响性能），需要额外的磁盘空间，操作相对复杂。
- ```
gh-ost
```
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  (GitHub's Online Schema Migrations)： 与
```
pt-online-schema-change
```
  登录后复制
  类似，但它不使用触发器，而是通过解析binlog来同步数据，通常被认为对生产环境的影响更小。
  - 优点： 性能影响更低，更健壮。
  - 缺点： 同样需要额外磁盘空间，操作复杂。
分批次修改（适用于数据量极大的场景）： 如果需要对大量数据进行类型转换或数据清理，而
```
ALTER TABLE
```
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又无法在线完成，可以考虑分批次处理。
- 创建一个新列，允许NULL。
- 编写脚本，分批次将旧列的数据转换后更新到新列。每次更新少量数据，避免长时间事务。
- 待所有数据迁移完毕，再将旧列删除，并重命名新列。
预留字段和冗余字段： 在设计初期，可以适当预留一些通用字段（如
```
json_data
```
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```
TEXT
```
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或
```
VARCHAR
```
登录后复制
），以备不时之需。这样在未来需要添加不确定类型或结构的数据时，可以避免
```
ALTER TABLE
```
登录后复制
。但这是一种权衡，过度预留会增加存储和查询复杂性。
充分测试和监控： 在执行任何生产环境的
```
ALTER TABLE
```
登录后复制
之前，务必在与生产环境数据量和配置相似的测试环境进行充分测试。在执行过程中，实时监控数据库的CPU、内存、I/O、锁等待等指标，以便及时发现问题并终止操作。

总之，对于大型表的结构变更，绝不能掉以轻心。选择合适的工具和策略，并进行充分的预案和测试，是确保数据库稳定运行的关键。

如何通过DDL语句高效管理索引、视图和存储过程等高级数据库对象？

DDL语句的威力远不止于创建和修改表结构。它同样是管理MySQL中更高级、更复杂的数据库对象——索引、视图和存储过程——的核心工具。高效地管理这些对象，能够显著提升数据库的查询性能、数据安全性以及业务逻辑的封装性。

1. 索引（Indexes）的管理：提升查询速度的利器

索引是数据库性能优化的基石，但管理不当也可能成为写入性能的瓶颈。DDL语句在索引管理中扮演着关键角色。

创建索引：

-- 为单列创建普通索引
CREATE INDEX idx_products_category ON products (category_id);

-- 为多列创建复合索引
CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON orders (customer_id, order_date);

-- 创建唯一索引，确保列值唯一性
CREATE UNIQUE INDEX uidx_users_email ON users (email);

-- 创建全文索引（需要MyISAM或InnoDB with fulltext support）
-- CREATE FULLTEXT INDEX fidx_articles_content ON articles (content);

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选择正确的列（或列组合）创建索引至关重要。我通常会根据

WHERE

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子句、

JOIN

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条件和

ORDER BY

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子句来决定。复合索引的列顺序也很讲究，遵循“最左前缀原则”。

删除索引：
```
DROP INDEX idx_products_category ON products;
-- 或者
ALTER TABLE products DROP INDEX idx_products_category;
```
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当索引不再被使用、查询模式改变或索引维护成本过高时，删除冗余索引可以提升写入性能和减少存储空间。
分析与优化：
```
EXPLAIN
```
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语句是分析查询如何使用索引的强大工具。结合
```
SHOW INDEX FROM table_name
```
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可以查看表的索引信息。通过这些工具，我们可以不断调整和优化索引策略。

2. 视图（Views）的管理：简化复杂查询与增强安全性

视图是虚拟的表，它基于SQL查询的结果集。视图本身不存储数据，但它能极大地简化复杂查询，并提供一种安全机制来限制用户对底层数据的访问。

创建视图：
```
CREATE VIEW active_users_view AS
SELECT id, username, email, created_at
FROM users
WHERE status = 'active'
WITH CHECK OPTION; -- 确保通过视图插入/更新的数据满足视图的WHERE条件
```
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这里我们创建了一个只显示活跃用户部分信息的视图。
```
WITH CHECK OPTION
```
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是一个很好的实践，它强制通过视图进行的
```
INSERT
```
登录后复制
或
```
UPDATE
```
登录后复制
操作必须满足视图的
```
WHERE
```
登录后复制
子句条件。

修改视图：

ALTER VIEW active_users_view AS
SELECT id, username, email, created_at, updated_at
FROM users
WHERE status = 'active' AND created_at > '2023-01-01';

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当底层表结构或业务需求变化时，可以使用

ALTER VIEW

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来更新视图的定义。

删除视图：
```
DROP VIEW IF EXISTS active_users_view;
```
登录后复制
当视图不再需要时，应及时删除以保持数据库的整洁。

视图的优势在于，我们可以给不同的用户授予对不同视图的访问权限，而无需直接暴露底层敏感数据。这在构建多层应用或提供报表功能时非常有用。

3. 存储过程与函数（Stored Procedures and Functions）的管理：封装业务逻辑与提高效率

存储过程和函数是预编译的SQL语句集合，它们作为单个逻辑单元存储在数据库中。它们能够封装复杂的业务逻辑，减少网络往返次数，提高执行效率，并增强代码的重用性。

创建存储过程：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetUserOrders(IN user_id_param BIGINT)
BEGIN
    SELECT o.order_id, o.order_date, o.total_amount, p.product_name
    FROM orders o
    JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
    JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
    WHERE o.user_id = user_id_param
    ORDER BY o.order_date DESC;
END //
DELIMITER ;

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这里我们创建了一个接受用户ID参数并返回该用户所有订单详情的存储过程。

DELIMITER // ... // DELIMITER ;

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是必需的，因为存储过程内部包含分号，需要临时改变语句结束符。

创建函数：

DELIMITER //
CREATE FUNCTION CalculateUserAge(birth_date DATE)
RETURNS INT READS SQL DATA
BEGIN
    RETURN TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURDATE());
END //
DELIMITER ;

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函数与存储过程类似，但函数必须返回一个值，且通常用于表达式中。

修改存储过程/函数：

ALTER PROCEDURE GetUserOrders(IN user_id_param BIGINT, IN limit_param INT)
BEGIN
    SELECT o.order_id, o.order_date, o.total_amount, p.product_name
    FROM orders o
    JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
    JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
    WHERE o.user_id = user_id_param
    ORDER BY o.order_date DESC
    LIMIT limit_param;
END //

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