MySQL向一张表中插入多条测试数据的方法_MySQL
在MySQL数据库中,有时为了建立测试表格,需要向一张表中插入很多条数据,可以使用下面的存储过程实现:
首先建立一个测试表:
mysql> create table t_1 (id serial,name char(5)) ;
Query OK, 0 rows affected (0.26 sec)
然后建立一个存储过程:
delimiter $$
SET AUTOCOMMIT = 0$$
create procedure test01()
begin
declare v_cnt decimal (10) default 0 ;
dd:loop
insert into t_1 values (null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa'),(null,'aaaaa');
commit;
set v_cnt = v_cnt+10 ;
if v_cnt = 10000 then leave dd;
end if;
end loop dd ;
end;$$
delimiter ;
调用存储过程向表格中插入数据:
mysql> select count(*) from t_1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 0 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>
mysql>
mysql> call test01;
Query OK, 0 rows affected (21.25 sec)
mysql> select count(*) from t_1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
再次执行存储过程,会插入更多数据:
mysql> call test01;
Query OK, 0 rows affected (21.70 sec)
mysql> select count(*) from t_1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 20000 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
注:上面的测试表结构,插入数据,表格行数,都可以根据需要进行修改,以便生成需要的数据测试环境。
对于MySQL的存储过程,有以下几个命令进行操作:
select name from mysql.proc where db='test';
select routine_name from information_schema.routines where routine_schema='test';
show procedure status where db='test';
show create procedure test.test01;
删除存储过程的命令:
drop procedure test01;
查询数据库中的存储过程:
方法一:(直接查询)
select `specific_name` from mysql.proc where db = 'your_db_name' and `type` = 'procedure'
方法二:(查看数据库里所有存储过程+内容)
show procedure status;
方法三:(查看当前数据库里存储过程列表)
select specific_name from mysql.proc ;
方法四:(查看某一个存储过程的具体内容)
select body from mysql.proc where specific_name = 'your_proc_name';
查看存储过程或函数的创建代码 :
show create procedure your_proc_name;
show create function your_func_name;
删除存储过程:
drop procedure your_proc_name;
但如果测试表格中存在主键,使用上面的存储过程可能出现问题,可以使用下面的存储过程:
建立测试表:
CREATE TABLE t1(id1 INT,a1 INT,b1 INT,PRIMARY KEY(id1));
CREATE TABLE t2(id2 INT,a2 INT,b2 INT);
CREATE TABLE t3(id3 INT NUIQUE,a3 INT,b3 INT);
CREATE TABLE t4(id4 INT,a4 INT,b4 INT);
CREATE TABLE t5(id5 INT UNIQUE,a5 INT,b5 INT);
建立插入数据的存储过程:
建立 while ···· end while存储过程(执行前检查执行条件):
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE proc4()
begin
declare var int;
set var=0;
while varinsert into t1 values(var,var,var);
set var=var+1;
end while;
end;
//
DELIMITER ;
建立 repeat......end repeat 存储过程(执行后检查执行条件):
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE proc01 ()
begin
declare v int;
set v=0;
repeat
insert into t1 values(v,v,v);
set v=v+1;
until v>=100
end repeat;
end;
//
DELIMITER ;

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
