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)!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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