MySQL导出所有Index和约束的方法_MySQL
本文汇总了MySQL导出所有Index 和 约束的方法,提供给大家以方便大家查询使用。具体如下:
1. 导出创建自增字段语句:
SELECT CONCAT( 'ALTER TABLE `', TABLE_NAME, '` ', 'MODIFY COLUMN `', COLUMN_NAME, '` ', IF(UPPER(DATA_TYPE) = 'INT', REPLACE( SUBSTRING_INDEX( UPPER(COLUMN_TYPE), ')', 1 ), 'INT', 'INTEGER' ), UPPER(COLUMN_TYPE) ), ') UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT;' ) FROM information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = 'source_database_name' AND EXTRA = UPPER('AUTO_INCREMENT') ORDER BY TABLE_NAME ASC
2. 导出所有索引:
SELECT CONCAT('ALTER TABLE `',TABLE_NAME,'` ', 'ADD ', IF(NON_UNIQUE = 1, CASE UPPER(INDEX_TYPE) WHEN 'FULLTEXT' THEN 'FULLTEXT INDEX' WHEN 'SPATIAL' THEN 'SPATIAL INDEX' ELSE CONCAT('INDEX `', INDEX_NAME, '` USING ', INDEX_TYPE ) END, IF(UPPER(INDEX_NAME) = 'PRIMARY', CONCAT('PRIMARY KEY USING ', INDEX_TYPE ), CONCAT('UNIQUE INDEX `', INDEX_NAME, '` USING ', INDEX_TYPE ) ) ),'(', GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT('`', COLUMN_NAME, '`') ORDER BY SEQ_IN_INDEX ASC SEPARATOR ', '), ');') AS 'Show_Add_Indexes' FROM information_schema.STATISTICS WHERE TABLE_SCHEMA = 'pbq' GROUP BY TABLE_NAME, INDEX_NAME ORDER BY TABLE_NAME ASC, INDEX_NAME ASC
3. 创建删除所有自增字段:
SELECT CONCAT( 'ALTER TABLE `', TABLE_NAME, '` ', 'MODIFY COLUMN `', COLUMN_NAME, '` ', IF(UPPER(DATA_TYPE) = 'INT', REPLACE( SUBSTRING_INDEX( UPPER(COLUMN_TYPE), ')', 1 ), 'INT', 'INTEGER' ), UPPER(COLUMN_TYPE) ), ') UNSIGNED NOT NULL;' ) FROM information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = 'destination_database_name' AND EXTRA = UPPER('AUTO_INCREMENT') ORDER BY TABLE_NAME ASC
4. 删除库所有索引:
SELECT CONCAT( 'ALTER TABLE `', TABLE_NAME, '` ', GROUP_CONCAT( DISTINCT CONCAT( 'DROP ', IF(UPPER(INDEX_NAME) = 'PRIMARY', 'PRIMARY KEY', CONCAT('INDEX `', INDEX_NAME, '`') ) ) SEPARATOR ', ' ), ';' ) FROM information_schema.STATISTICS WHERE TABLE_SCHEMA = 'destination_database_name' GROUP BY TABLE_NAME ORDER BY TABLE_NAME ASC
希望本文所述示例能够对大家有所帮助。

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1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

기본 키는 데이터베이스의 각 행을 고유하게 식별하는 키 속성이기 때문에 MySQL 기본 키는 비어있을 수 없습니다. 기본 키가 비어 있으면 레코드를 고유하게 식별 할 수 없으므로 데이터 혼동으로 이어질 수 있습니다. 자체 점수 정수 열 또는 UUID를 기본 키로 사용하는 경우 효율성 및 우주 점유와 같은 요소를 고려하고 적절한 솔루션을 선택해야합니다.

MySQL은 JSON 데이터를 반환 할 수 있습니다. json_extract 함수는 필드 값을 추출합니다. 복잡한 쿼리의 경우 where 절을 사용하여 JSON 데이터를 필터링하지만 성능 영향에주의하십시오. JSON에 대한 MySQL의 지원은 지속적으로 증가하고 있으며 최신 버전 및 기능에주의를 기울이는 것이 좋습니다.

MySQL은 Android에서 직접 실행할 수는 없지만 다음 방법을 사용하여 간접적으로 구현할 수 있습니다. Android 시스템에 구축 된 Lightweight Database SQLite를 사용하여 별도의 서버가 필요하지 않으며 모바일 장치 애플리케이션에 매우 적합한 작은 리소스 사용량이 있습니다. MySQL 서버에 원격으로 연결하고 데이터 읽기 및 쓰기를 위해 네트워크를 통해 원격 서버의 MySQL 데이터베이스에 연결하지만 강력한 네트워크 종속성, 보안 문제 및 서버 비용과 같은 단점이 있습니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL은 여러 동시 연결을 처리하고 멀티 스레딩/다중 프로세싱을 사용하여 각 클라이언트 요청에 독립적 인 실행 환경을 할당하여 방해받지 않도록 할 수 있습니다. 그러나 동시 연결 수는 시스템 리소스, MySQL 구성, 쿼리 성능, 스토리지 엔진 및 네트워크 환경의 영향을받습니다. 최적화에는 코드 레벨 (효율적인 SQL), 구성 레벨 (Max_Connections 조정), 하드웨어 수준 (서버 구성 개선)과 같은 많은 요소를 고려해야합니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
