Doris与MySQL中创建表记录存储过程执行步骤

博主：小蓝
发布时间：2024 年 10 月 28 日
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分类： Linux 技术杂烩

# Doris与MySQL中创建表记录与存储过程执行步骤详解 🛠️📊

在**数据库管理**领域，**Doris**与**MySQL**作为两种广泛使用的关系型数据库系统，因其各自的优势在不同的应用场景中得到广泛应用。本文将详细介绍如何在**Doris**与**MySQL**中创建表记录及执行存储过程，通过具体步骤、代码示例和对比分析，帮助您深入理解并掌握这两种数据库系统的操作方法。

## 目录

1. [简介](#简介)
2. [准备工作](#准备工作)
3. [在MySQL中创建数据库与表](#在mysql中创建数据库与表)
4. [在Doris中创建数据库与表](#在doris中创建数据库与表)
5. [在MySQL中创建与执行存储过程](#在mysql中创建与执行存储过程)
6. [在Doris中创建与执行存储过程](#在doris中创建与执行存储过程)
7. [Doris与MySQL的对比分析](#doris与mysql的对比分析)
8. [常见问题与解决方案](#常见问题与解决方案)
9. [工作流程图 🛠️](#工作流程图-️)
10. [对比图表 📈](#对比图表-️)
11. [总结](#总结)

---

## 简介

**MySQL**是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一，因其**高性能**、**易用性**和**广泛的社区支持**而被广泛应用于各类应用中。**Doris**，全称**Apache Doris**，是一款现代化的分布式MPP（Massively Parallel Processing）数据库，专为**大数据分析**和**实时查询**设计，具备**高并发**和**高扩展性**的特点。

**主要特点对比**：

| 特性                 | **MySQL**            | **Doris**                            |
| -------------------- | -------------------------- | ------------------------------------------ |
| **架构**       | 单机或主从架构             | 分布式MPP架构                              |
| **性能**       | 适合事务处理和中小规模数据 | 优秀的大规模数据分析和实时查询能力         |
| **扩展性**     | 横向扩展受限               | 高度可扩展，支持水平扩展                   |
| **存储引擎**   | 多种存储引擎（InnoDB等）   | 列式存储，优化分析型查询                   |
| **使用场景**   | Web应用、事务性应用        | 大数据分析、实时数据查询、报表生成         |
| **社区与支持** | 广泛的社区支持和丰富的文档 | 快速发展的社区，官方文档和社区支持逐步完善 |

---

## 准备工作

在开始之前，请确保已完成以下**准备工作**：

1. **安装MySQL**：

- 下载并安装最新版本的MySQL。
   - 配置MySQL服务器，确保其正常运行。
   - 获取数据库的**访问权限**（用户名和密码）。
2. **安装Doris**：

- 下载并安装Apache Doris（可参考官方文档）。
   - 配置Doris集群，确保其正常运行。
   - 获取Doris的**访问权限**（用户名和密码）。
3. **安装数据库客户端工具**：

- 推荐使用**MySQL Workbench**或**DBeaver**等工具，以便于管理和操作数据库。
4. **安装Python环境（可选）**：

- 如果需要通过Python脚本操作数据库，确保已安装Python 3.x及相关数据库连接库。

---

## 在MySQL中创建数据库与表

在MySQL中创建数据库和表是进行数据存储和管理的基础步骤。以下将详细介绍如何在MySQL中完成这些操作。

### 1. 登录MySQL

首先，使用命令行工具登录到MySQL服务器：

```bash
mysql -u root -p
```

**解释**：

- `-u root` 指定使用root用户登录。
- `-p` 表示需要输入密码。

### 2. 创建数据库

登录成功后，创建一个新的数据库：

```sql
CREATE DATABASE test_db;
```

**解释**：

- `CREATE DATABASE` 是用于创建新数据库的SQL命令。
- `test_db` 是数据库的名称，可以根据实际需求更改。

### 3. 使用数据库

切换到刚创建的数据库：

```sql
USE test_db;
```

**解释**：

- `USE` 命令用于选择当前操作的数据库。

### 4. 创建表

在数据库中创建一个名为 `users`的表，包含 `id`、`name`和 `email`三个字段：

```sql
CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL
);
```

**解释**：

- `CREATE TABLE users` 创建一个名为 `users`的表。
- `id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY` 定义 `id`为整型、自增且为主键。
- `name VARCHAR(255) NOT NULL` 定义 `name`为长度不超过255的字符串，不能为空。
- `email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL` 定义 `email`为唯一且不能为空的字符串。

### 5. 插入数据

向 `users`表中插入一条记录：

```sql
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com');
```

**解释**：

- `INSERT INTO users (name, email)` 指定要插入数据的表和列。
- `VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com')` 指定插入的具体值。

### 6. 查询数据

查询 `users`表中的所有记录：

```sql
SELECT * FROM users;
```

**解释**：

- `SELECT *` 表示选择所有列。
- `FROM users` 指定数据来源的表。

---

## 在Doris中创建数据库与表

**Apache Doris**是一款高性能的分布式数据库，适用于大规模数据分析。以下是在Doris中创建数据库和表的详细步骤。

### 1. 登录Doris

使用命令行工具或数据库客户端工具连接到Doris集群。

```bash
mysql -h your_doris_host -P 9030 -u root
```

**解释**：

- `-h your_doris_host` 指定Doris的主机地址。
- `-P 9030` 指定Doris的端口号，默认为9030。
- `-u root` 使用root用户登录。

### 2. 创建数据库

在Doris中创建一个新的数据库：

```sql
CREATE DATABASE test_db;
```

**解释**：

- 与MySQL类似，`CREATE DATABASE` 用于创建新数据库。

### 3. 使用数据库

切换到刚创建的数据库：

```sql
USE test_db;
```

### 4. 创建表

在 `test_db`数据库中创建一个名为 `users`的表：

```sql
CREATE TABLE users (
    id INT,
    name VARCHAR(255),
    email VARCHAR(255)
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(id)
COMMENT '用户表'
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3"
);
```

**解释**：

- `CREATE TABLE users` 创建一个名为 `users`的表。
- `id INT, name VARCHAR(255), email VARCHAR(255)` 定义表的列。
- `ENGINE=OLAP` 指定存储引擎为OLAP，适用于分析型查询。
- `DUPLICATE KEY(id)` 指定 `id`为重复键，用于数据分布。
- `COMMENT '用户表'` 添加表注释。
- `DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10` 指定数据分布方式，通过 `id`的哈希值分成10个桶。
- `PROPERTIES ("replication_num" = "3")` 设置副本数量为3，保证数据高可用。

### 5. 插入数据

向 `users`表中插入一条记录：

```sql
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, '李四', 'lisi@example.com');
```

**解释**：

- `INSERT INTO users (id, name, email)` 指定要插入数据的表和列。
- `VALUES (1, '李四', 'lisi@example.com')` 指定插入的具体值。

### 6. 查询数据

查询 `users`表中的所有记录：

```sql
SELECT * FROM users;
```

---

## 在MySQL中创建与执行存储过程

**存储过程**是预编译的一组SQL语句，存储在数据库中，可以重复执行，简化复杂操作。以下是在MySQL中创建和执行存储过程的详细步骤。

### 1. 创建存储过程

创建一个名为 `add_user`的存储过程，用于向 `users`表插入新记录：

```sql
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE add_user(IN user_name VARCHAR(255), IN user_email VARCHAR(255))
BEGIN
    INSERT INTO users (name, email) VALUES (user_name, user_email);
END //
DELIMITER ;
```

**解释**：

- `DELIMITER //` 改变命令分隔符，避免与存储过程内部的 `;`冲突。
- `CREATE PROCEDURE add_user` 定义存储过程名称为 `add_user`。
- `(IN user_name VARCHAR(255), IN user_email VARCHAR(255))` 定义两个输入参数。
- `BEGIN ... END` 包含存储过程的SQL语句。
- `INSERT INTO users (name, email) VALUES (user_name, user_email);` 插入新记录。
- `DELIMITER ;` 恢复默认命令分隔符。

### 2. 执行存储过程

调用 `add_user`存储过程，插入新用户：

```sql
CALL add_user('王五', 'wangwu@example.com');
```

**解释**：

- `CALL add_user('王五', 'wangwu@example.com');` 执行存储过程，并传入具体参数。

### 3. 查询结果

再次查询 `users`表，查看插入的记录：

```sql
SELECT * FROM users;
```

---

## 在Doris中创建与执行存储过程

**Apache Doris**目前尚不支持与**MySQL**完全相同的存储过程功能，但可以通过**SQL脚本**或**外部程序**实现类似的功能。以下是如何在Doris中模拟存储过程的步骤。

### 1. 创建存储过程功能的SQL脚本

由于Doris不支持存储过程，可以编写一个SQL脚本来实现相同的功能。例如，创建一个用于插入用户的SQL脚本 `add_user.sql`：

```sql
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (2, '赵六', 'zhaoliu@example.com');
```

### 2. 执行SQL脚本

通过命令行工具或数据库客户端执行该脚本：

```bash
mysql -h your_doris_host -P 9030 -u root -p < add_user.sql
```

**解释**：

- `-h your_doris_host` 指定Doris的主机地址。
- `-P 9030` 指定端口号。
- `-u root` 使用root用户登录。
- `-p` 提示输入密码。
- `< add_user.sql` 将SQL脚本传递给Doris执行。

### 3. 使用外部程序实现存储过程功能

可以使用Python等编程语言编写脚本，实现更复杂的存储过程功能。例如，使用Python脚本插入用户：

```python
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

def add_user(id, name, email):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(
            host='your_doris_host',
            port=9030,
            user='root',
            password='your_password',
            database='test_db'
        )
        if connection.is_connected():
            cursor = connection.cursor()
            insert_query = "INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (%s, %s, %s)"
            cursor.execute(insert_query, (id, name, email))
            connection.commit()
            print("用户插入成功")
    except Error as e:
        print(f"错误: {e}")
    finally:
        if connection.is_connected():
            cursor.close()
            connection.close()

# 调用函数
add_user(3, '孙七', 'sunqi@example.com')
```

**解释**：

- **导入库**：引入 `mysql.connector`用于连接Doris。
- **定义函数**：`add_user`函数接收用户信息并插入到 `users`表中。
- **建立连接**：使用Doris的连接参数建立数据库连接。
- **执行插入操作**：通过参数化查询插入数据，防止SQL注入。
- **异常处理**：捕捉并打印任何错误。
- **关闭连接**：确保数据库连接在操作完成后关闭。

---

## Doris与MySQL的对比分析

在创建表记录与执行存储过程方面，**Doris**与**MySQL**各有优势和限制。以下是两者的详细对比分析：

| **特性**           | **MySQL**                              | **Doris**                            |
| ------------------------ | -------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| **存储过程支持**   | 原生支持，功能强大                           | 不支持原生存储过程，通过脚本或外部程序实现 |
| **创建表的灵活性** | 支持多种存储引擎，适用于事务处理和分析型应用 | 列式存储优化分析型查询，但事务支持有限     |
| **性能**           | 高效的事务处理和中小规模数据查询             | 优秀的大规模数据分析和实时查询能力         |
| **扩展性**         | 横向扩展受限，适合中小型应用                 | 高度可扩展，支持大规模分布式集群           |
| **数据一致性**     | 强一致性，适合需要严格数据一致性的应用       | 最终一致性，适合大数据分析场景             |
| **操作简便性**     | 丰富的工具和文档支持，易于上手               | 相对复杂，需要一定的分布式系统知识         |
| **社区与支持**     | 广泛的社区支持和丰富的文档                   | 快速发展的社区，官方文档不断完善           |

### 性能对比

在**大数据分析**和**实时查询**方面，**Doris**表现优异，能够高效处理PB级别的数据，并支持高并发查询。而**MySQL**在**事务处理**和**中小规模数据**查询中表现更为出色，适合Web应用和传统的事务性业务。

### 功能对比

**MySQL**支持丰富的**存储过程**、**触发器**和**视图**，适合复杂的业务逻辑处理。而**Doris**目前不支持存储过程，需通过外部脚本或程序实现类似功能，更适合纯粹的数据分析任务。

### 扩展性对比

**Doris**的分布式架构使其具有极高的**扩展性**，能够通过增加节点轻松扩展存储和计算能力。相比之下，**MySQL**的横向扩展能力较弱，更多依赖于主从复制和分片技术，扩展过程相对复杂。

---

## 常见问题与解决方案

### 1. Doris不支持存储过程

**问题**：在Doris中无法创建和使用存储过程，影响复杂业务逻辑的实现。

**解决方案**：

- **使用外部脚本或程序**：通过Python、Java等编程语言编写脚本，实现存储过程的功能。
- **利用SQL脚本**：编写SQL脚本文件，批量执行复杂操作。

### 2. 数据一致性问题

**问题**：Doris采用最终一致性，可能导致数据在短时间内不一致。

**解决方案**：

- **合理设计数据更新策略**：确保关键业务逻辑在一致性达成前不影响应用。
- **监控数据同步状态**：使用监控工具跟踪数据同步进度，及时发现并处理不一致问题。

### 3. 表创建失败

**问题**：在Doris中创建表时，出现语法错误或配置问题导致表创建失败。

**解决方案**：

- **检查SQL语法**：确保SQL语句符合Doris的语法规范。
- **验证配置参数**：确保分布式配置参数（如桶数量、副本数）合理设置。
- **参考官方文档**：查阅Doris的官方文档，获取正确的表创建语法和示例。

### 4. 性能瓶颈

**问题**：在MySQL或Doris中执行复杂查询时，出现性能瓶颈。

**解决方案**：

- **优化查询语句**：使用索引、避免全表扫描、合理使用JOIN等技巧优化SQL语句。
- **调整数据库配置**：根据实际需求调整缓存大小、连接池等数据库配置参数。
- **扩展硬件资源**：为数据库服务器增加CPU、内存和存储资源，提高处理能力。

---

## 工作流程图 🛠️

以下是**Doris与MySQL中创建表记录与执行存储过程**的基本工作流程：

```mermaid
graph LR
A[准备工作] --> B[连接数据库]
B --> C{选择数据库系统}
C -->|MySQL| D[创建数据库与表]
C -->|Doris| E[创建数据库与表]
D --> F[创建存储过程]
E --> G[编写SQL脚本或外部程序]
F --> H[执行存储过程]
G --> H
H --> I[查询与验证数据]
I --> J[完成]
```

**说明**：

- **准备工作**：安装和配置MySQL与Doris。
- **连接数据库**：使用客户端工具或命令行连接到数据库系统。
- **选择数据库系统**：根据需求选择MySQL或Doris。
- **创建数据库与表**：根据业务需求创建相应的数据库和表结构。
- **创建存储过程**：在MySQL中创建存储过程；在Doris中编写SQL脚本或外部程序实现类似功能。
- **执行存储过程**：调用存储过程或执行脚本。
- **查询与验证数据**：确认数据插入或更新是否成功。
- **完成**：整个操作流程结束。

---

## 对比图表 📈

以下表格对比了**Doris**与**MySQL**在创建表记录和执行存储过程方面的主要特性：

| **特性**           | **MySQL**                              | **Doris**                                            |
| ------------------------ | -------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| **存储过程支持**   | **支持**，可创建和调用复杂存储过程     | **不支持**，需通过脚本或外部程序实现                 |
| **创建表的灵活性** | 支持多种存储引擎，适合事务处理和多种应用场景 | 列式存储，优化分析型查询，适合大数据分析                   |
| **数据插入方式**   | 支持多种数据插入方法，如单条插入、批量插入   | 支持高效的批量数据插入，适合大规模数据处理                 |
| **扩展性**         | 横向扩展受限，适合中小型应用                 | **高度可扩展**，适合大规模分布式集群，支持高并发查询 |
| **事务支持**       | 完整的事务支持，保证数据一致性               | **有限的事务支持**，主要针对分析型查询优化           |
| **性能优化**       | 适合事务性操作，索引优化性能高               | 适合大数据量的分析查询，列式存储提升查询效率               |
| **易用性**         | 丰富的工具和文档支持，易于上手               | 需要一定的分布式系统知识，配置和管理相对复杂               |
| **社区与支持**     | **广泛的社区支持**和丰富的文档         | 快速发展的社区，官方文档逐步完善                           |

---

## 总结

在**Doris**与**MySQL**中创建表记录与执行存储过程，各有其**独特优势**和**适用场景**。**MySQL**凭借其**强大的事务支持**和**广泛的社区资源**，适合用于**Web应用**和**传统事务性业务**。而**Doris**则凭借其**高性能**的**大数据分析能力**和**高度可扩展性**，成为**实时数据分析**和**大规模查询**的理想选择。

通过本文的详细讲解，您已经掌握了如何在这两种数据库系统中创建数据库与表，编写和执行存储过程或其替代方案，并了解了两者在实际应用中的对比优势。无论您是在选择合适的数据库系统，还是在进行日常的数据库管理与操作，**Doris**与**MySQL**都能为您的数据管理需求提供有力支持。希望本文能为您的项目开发和数据管理工作带来实用的指导和帮助。🚀🎉

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最后修改：2024 年 10 月 28 日

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Doris与MySQL中创建表记录存储过程执行步骤

小蓝 • 2024 年 10 月 28 日

# Doris与MySQL中创建表记录与存储过程执行步骤详解 🛠️📊

## 目录

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## 简介

**主要特点对比**：

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## 准备工作

在开始之前，请确保已完成以下**准备工作**：

1. **安装MySQL**：

- 下载并安装最新版本的MySQL。
   - 配置MySQL服务器，确保其正常运行。
   - 获取数据库的**访问权限**（用户名和密码）。
2. **安装Doris**：

- 推荐使用**MySQL Workbench**或**DBeaver**等工具，以便于管理和操作数据库。
4. **安装Python环境（可选）**：

- 如果需要通过Python脚本操作数据库，确保已安装Python 3.x及相关数据库连接库。

---

## 在MySQL中创建数据库与表

在MySQL中创建数据库和表是进行数据存储和管理的基础步骤。以下将详细介绍如何在MySQL中完成这些操作。

### 1. 登录MySQL

首先，使用命令行工具登录到MySQL服务器：

```bash
mysql -u root -p
```

**解释**：

- `-u root` 指定使用root用户登录。
- `-p` 表示需要输入密码。

### 2. 创建数据库

登录成功后，创建一个新的数据库：

```sql
CREATE DATABASE test_db;
```

**解释**：

- `CREATE DATABASE` 是用于创建新数据库的SQL命令。
- `test_db` 是数据库的名称，可以根据实际需求更改。

### 3. 使用数据库

切换到刚创建的数据库：

```sql
USE test_db;
```

**解释**：

- `USE` 命令用于选择当前操作的数据库。

### 4. 创建表

在数据库中创建一个名为 `users`的表，包含 `id`、`name`和 `email`三个字段：

```sql
CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL
);
```

**解释**：

### 5. 插入数据

向 `users`表中插入一条记录：

```sql
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com');
```

**解释**：

- `INSERT INTO users (name, email)` 指定要插入数据的表和列。
- `VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com')` 指定插入的具体值。

### 6. 查询数据

查询 `users`表中的所有记录：

```sql
SELECT * FROM users;
```

**解释**：

- `SELECT *` 表示选择所有列。
- `FROM users` 指定数据来源的表。

---

## 在Doris中创建数据库与表

**Apache Doris**是一款高性能的分布式数据库，适用于大规模数据分析。以下是在Doris中创建数据库和表的详细步骤。

### 1. 登录Doris

使用命令行工具或数据库客户端工具连接到Doris集群。

```bash
mysql -h your_doris_host -P 9030 -u root
```

**解释**：

- `-h your_doris_host` 指定Doris的主机地址。
- `-P 9030` 指定Doris的端口号，默认为9030。
- `-u root` 使用root用户登录。

### 2. 创建数据库

在Doris中创建一个新的数据库：

```sql
CREATE DATABASE test_db;
```

**解释**：

- 与MySQL类似，`CREATE DATABASE` 用于创建新数据库。

### 3. 使用数据库

切换到刚创建的数据库：

```sql
USE test_db;
```

### 4. 创建表

在 `test_db`数据库中创建一个名为 `users`的表：

**解释**：

### 5. 插入数据

向 `users`表中插入一条记录：

```sql
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, '李四', 'lisi@example.com');
```

**解释**：

- `INSERT INTO users (id, name, email)` 指定要插入数据的表和列。
- `VALUES (1, '李四', 'lisi@example.com')` 指定插入的具体值。

### 6. 查询数据

查询 `users`表中的所有记录：

```sql
SELECT * FROM users;
```

---

## 在MySQL中创建与执行存储过程

**存储过程**是预编译的一组SQL语句，存储在数据库中，可以重复执行，简化复杂操作。以下是在MySQL中创建和执行存储过程的详细步骤。

### 1. 创建存储过程

创建一个名为 `add_user`的存储过程，用于向 `users`表插入新记录：

```sql
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE add_user(IN user_name VARCHAR(255), IN user_email VARCHAR(255))
BEGIN
    INSERT INTO users (name, email) VALUES (user_name, user_email);
END //
DELIMITER ;
```

**解释**：

### 2. 执行存储过程

调用 `add_user`存储过程，插入新用户：

```sql
CALL add_user('王五', 'wangwu@example.com');
```

**解释**：

- `CALL add_user('王五', 'wangwu@example.com');` 执行存储过程，并传入具体参数。

### 3. 查询结果

再次查询 `users`表，查看插入的记录：

```sql
SELECT * FROM users;
```

---

## 在Doris中创建与执行存储过程

### 1. 创建存储过程功能的SQL脚本

由于Doris不支持存储过程，可以编写一个SQL脚本来实现相同的功能。例如，创建一个用于插入用户的SQL脚本 `add_user.sql`：

```sql
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (2, '赵六', 'zhaoliu@example.com');
```

### 2. 执行SQL脚本

通过命令行工具或数据库客户端执行该脚本：

```bash
mysql -h your_doris_host -P 9030 -u root -p < add_user.sql
```

**解释**：

### 3. 使用外部程序实现存储过程功能

可以使用Python等编程语言编写脚本，实现更复杂的存储过程功能。例如，使用Python脚本插入用户：

```python
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

# 调用函数
add_user(3, '孙七', 'sunqi@example.com')
```

**解释**：

---

## Doris与MySQL的对比分析

在创建表记录与执行存储过程方面，**Doris**与**MySQL**各有优势和限制。以下是两者的详细对比分析：

### 性能对比

### 功能对比

### 扩展性对比

---

## 常见问题与解决方案

### 1. Doris不支持存储过程

**问题**：在Doris中无法创建和使用存储过程，影响复杂业务逻辑的实现。

**解决方案**：

- **使用外部脚本或程序**：通过Python、Java等编程语言编写脚本，实现存储过程的功能。
- **利用SQL脚本**：编写SQL脚本文件，批量执行复杂操作。

### 2. 数据一致性问题

**问题**：Doris采用最终一致性，可能导致数据在短时间内不一致。

**解决方案**：

### 3. 表创建失败

**问题**：在Doris中创建表时，出现语法错误或配置问题导致表创建失败。

**解决方案**：

### 4. 性能瓶颈

**问题**：在MySQL或Doris中执行复杂查询时，出现性能瓶颈。

**解决方案**：

---

## 工作流程图 🛠️

以下是**Doris与MySQL中创建表记录与执行存储过程**的基本工作流程：

**说明**：

---

## 对比图表 📈

以下表格对比了**Doris**与**MySQL**在创建表记录和执行存储过程方面的主要特性：

---

## 总结

Doris与MySQL中创建表记录存储过程执行步骤

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