一、概述
本章节介绍使用游标来批量进行表操作,包括批量添加索引、批量添加字段等。如果对存储过程、变量定义、预处理还不是很熟悉先阅读我前面写过的关于这三个概念的文章,只有先了解了这三个概念才能更好的理解这篇文章。
理解MySQL变量和条件:http://www.bitsCN.com/article/81375.htm
理解Mysql prepare预处理语句:http://www.bitsCN.com/article/81378.htm
理解MySQL存储过程和函数:http://www.bitsCN.com/article/81381.htm
二、正文
1、声明光标
DECLARE cursor_name CURSOR FOR select_statement
这个语句声明一个光标。也可以在子程序中定义多个光标,但是一个块中的每一个光标必须有唯一的名字。
注意:SELECT语句不能有INTO子句。
2、打开光标
DECLARE cursor_name CURSOR FOR select_statement
这个语句打开先前声明的光标。
3、前进光标
FETCH cursor_name INTO var_name [, var_name] ...
这个语句用指定的打开光标读取下一行(如果有下一行的话),并且前进光标指针。
4、关闭光标
CLOSE cursor_name
这个语句关闭先前打开的光标。
5、批量添加索引
共享一个批量添加索引的游标,当一个库中有上百张表结构一样但是名称不一样的表,这个时候批量操作就变得简单了。
#删除创建存储过程 DROP PROCEDURE IF EXISTS FountTable; DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE FountTable() BEGIN DECLARE TableName varchar(64); #声明游标 DECLARE cur_FountTable CURSOR FOR SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='front' AND TABLE_NAME LIKE 'student%'; DECLARE EXIT HANDLER FOR not found CLOSE cur_FountTable; #打开游标 OPEN cur_FountTable; REPEAT FETCH cur_FountTable INTO TableName; #定义预处理 SET @SQLSTR1 = CONCAT('create index Flag on ','`',TableName,'`',' (Flag); '); SET @SQLSTR2 = CONCAT('create index State on ','`',TableName,'`',' (State); '); SET @SQLSTR3 = CONCAT('create index upload on ','`',TableName,'`',' (upload); '); SET @SQLSTR4 = CONCAT('create index ccFlag on ','`',TableName,'`',' (lockFlag); '); SET @SQLSTR5 = CONCAT('create index comes on ','`',TableName,'`',' (comes); '); ###SET @SQLSTR=CONCAT(@SQLSTR1,@SQLSTR2,@SQLSTR3,@SQLSTR4,@SQLSTR5 ); PREPARE STMT1 FROM @SQLSTR1; PREPARE STMT2 FROM @SQLSTR2; PREPARE STMT3 FROM @SQLSTR3; PREPARE STMT4 FROM @SQLSTR4; PREPARE STMT5 FROM @SQLSTR5; EXECUTE STMT1; EXECUTE STMT2; EXECUTE STMT3; EXECUTE STMT4; EXECUTE STMT5; DEALLOCATE PREPARE STMT1; DEALLOCATE PREPARE STMT2; DEALLOCATE PREPARE STMT3; DEALLOCATE PREPARE STMT4; DEALLOCATE PREPARE STMT5; # SELECT @SQLSTR; UNTIL 0 END REPEAT; #关闭游标 CLOSE cur_FountTable; END $$ DELIMITER ; CALL FountTable();
这里有几个细节:
在声明游标的时候记得修改自己需要查询的条件
在预处理这里也需要改成对应的字段
在定义条件变量的时候这里我使用的是EXIT就是遇到错误就中断,当然也可以使用CONTINUE 。
注意:由于mysql在存储过程当中无法将查询出来的变量名直接作为表名来用,所以这里要用到动态拼接SQL的方法,但是通常的SET CONCAT的方法并不管用,所以这里就使用了PREPARE来进行预编译。
总结
批量处理虽然有时候能提高工作的效率,但是带来的潜在危险也是挺大了,所以在执行之前必须要非常有把握你执行的语句对数据的影响,否则在生成环境就非常危险了。
以上就是MySQL使用游标批量处理进行表操作_MySQL的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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