


Wie kann ich ein MySQL-Schema mithilfe gespeicherter Prozeduren in GitHub Markdown exportieren?
Das MySQL-Schema kann mithilfe gespeicherter Prozeduren in das GitHub-Markdown-Format exportiert werden. Hier ist ein Beispiel mit zwei gespeicherten Prozeduren, die miteinander verkettet werden können, um die gewünschte Ausgabe zu erzielen.
Kette gespeicherter Prozeduren
Die erste gespeicherte Prozedur bereitet die Daten für die Berichterstellung vor und weist eine Sitzungsnummer zu, um die Ausgabe isoliert zu halten.
CREATE PROCEDURE `Reporting101a`.`describeTables_v2a`( IN dbName varchar(100), -- the dbname to report table structures OUT theSession int, -- OUT parameter for session# assigned IN deleteSessionRows BOOL, -- true for delete rows when done from main reporting table for this session# IN callTheSecondStoredProc BOOL -- TRUE = output is from Pretty output in Second Stored Proc. FALSE= not so pretty output ) BEGIN DECLARE thisTable CHAR(100); DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS Reporting101a.tOutput; CREATE TEMPORARY TABLE Reporting101a.tOutput ( id int auto_increment primary key, tblName varchar(100) not null, ordVal int not null, cField varchar(100) not null, cType varchar(100) not null, cNull varchar(100) not null, cKey varchar(100) not null, cDefault varchar(100) null, cExtra varchar(100) null ); INSERT Reporting101a.tOutput(tblName,ordVal,cField,cType,cNull,cKey,cDefault,cExtra) SELECT TABLE_NAME,ORDINAL_POSITION,COLUMN_NAME AS Field, COLUMN_TYPE AS TYPE, RPAD(IS_NULLABLE,4,' ') AS 'Null', RPAD(COLUMN_KEY,3,' ') AS 'Key',RPAD(COLUMN_DEFAULT,7,' ') AS 'DEFAULT',EXTRA AS Extra FROM information_schema.columns WHERE table_schema = dbName ORDER BY table_name,ordinal_position; -- select * from information_schema.columns WHERE table_schema = '57security' order by table_name,ordinal_position; ... END$$
Die zweite gespeicherte Prozedur verwendet einen Cursor und eine spezielle Tabelle, um die hübsche Ausgabe zu generieren. ähnelt dem DESCRIBE-Befehl von MySQL.
CREATE PROCEDURE `Reporting101a`.`Print_Tables_Like_Describe`( pSessionId INT ) BEGIN DECLARE done INT DEFAULT FALSE; ... CREATE TABLE IF NOT EXISTS Reporting101a.reportOutput ( lineNum INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, sessionId INT NOT NULL, lineOut varchar(100) NOT NULL ); ... END$$
Verwendung
Rufen Sie die erste gespeicherte Prozedur mit den erforderlichen Parametern auf.
SET @theOutVar =-1; -- A variable used as the OUT variable below -- See **Note3** -- Note: with `TRUE` as the 4th parameter, this is a one call deal. Meaning, you are done. call Reporting101a.describeTables_v2a('stackoverflow',@theOutVar,false,true); -- See **Note4** -- Primarily used if the 4th parameter above is false call Reporting101a.Print_Tables_Like_Describe(@theOutVar); -- loads data for prettier results in chunk format.
Ausgabe
Die Ausgabe wird in der Tabelle „reportOutput“ generiert und kann angezeigt werden wie folgt abgerufen:
select lineOut as '' from Reporting101a.reportOutput where sessionId=pSessionId order by lineNum;
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich ein MySQL-Schema mithilfe gespeicherter Prozeduren in GitHub Markdown exportieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
