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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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.
