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MySQL中 如何查询表名中包含某字段的表

查询tablename 数据库中 以”_copy” 结尾的表 select table_name from information_schema.tables where table_schema='tablename...(base table 指基本表,不包含系统表) table_name 指具体的表名 如查询work_ad数据库中是否存在包含”user”关键字的数据表 select table_name from...如何查询表名中包含某字段的表 select * from systables where tabname like 'saa%' 此法只对Informix数据库有用 查询指定数据库中指定表的所有字段名column_name...= ‘test’ group by table_schema; mysql中查询到包含该字段的所有表名 SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.COLUMNS...WHERE COLUMN_NAME='字段名' 如:查询包含status 字段的数据表名 select table_name from information_schema.columns where

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    mysql学习—查询数据库中特定的值对应的表

    遇到一个问题,我将问题抽象简单描述如下: 循环查询数据库所有表,查出字段中包含tes值的表,并且将test修改为hello?...因为自己不才找了很久也没有找到很好的方法,又对mysql的游标等用法不是很了解,在时间有限的情况下,发现了下面的方法,分享给大家: 1:查找 (1)使用工具 我使用的mysql的Navicat...2:替换 替换也有很多方法,这里我介绍我使用的方式: UPDATE 表名 SET 字段名=REPLACE(字段名, '原内容', '替换的内容'); UPDATE t_about SET pic=REPLACE...(pic, '/attached', 'http://www.tcl.com'); 正则替换法: 下面这段的意思是:df_templates_pages 表的字段为enerateHtml中包含有...product/toProduct', '/product') WHERE generateHtml REGEXP ('\/front\/product\/toProduct[Kyu]{0,4}\/'); 3.单表的全字段查询某个值

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    MySQL查询某个表中的所有字段并通过逗号分隔连接

    想多造一些测试数据,表中字段又多一个个敲很麻烦,导出表中部分字段数据又不想导出ID字段(因为ID字段是自增的,导出后再插入会报唯一性错误),select * 查出来又是所有的字段。...可以通过如下SQL查询表中所有字段通过逗号连接,然后复制出来进行select查询再导出 select group_concat(COLUMN_NAME) '所有字段' from information_schema.COLUMNS...where table_name = '表名'; 执行效果如下: 下面的语句可以查询某个库中某个表的所有字段,字段的名称、类型、字符长度和字段注释等信息 select * from information_schema.COLUMNS...where table_name = '表名' and table_schema = '数据库名'; 执行效果如下:

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    在 SQL 中,如何使用子查询来获取满足特定条件的数据?

    在 SQL 中,可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句,它返回一个结果集,可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤: 在主查询中使用子查询,将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值,具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例: 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据: SELECT column1, column2, ......FROM table WHERE column IN (SELECT column FROM table WHERE condition); 使用子查询在 FROM 子句中创建临时表: SELECT column1...FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意,子查询的性能可能会较低,因此在设计查询时应谨慎使用

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    Mysql如何随机获取表中的数呢rand()

    我们在来看看上面随机获取字段的sql语句是如何执行的 创建一个临时表,临时表使用的是memory引擎,表里面有两个字段,一个字段double类型,我们叫R,另一个字段varchar(64),记为W,且没有建立索引...现在临时表有10000行数据了,接下来你要在这个没有索引的内存临时表上,按照R字段排序 初始化sort_buffer中两个字段,一个是double,一个整形 从内存临时表中一行一行的获取R和位置信息,把字段放入到...sort_buffer的两个字段中,此时要全表扫描临时表,扫描的行数为10000行,此时总共扫描的行数变成了2000行 sort_buffer根据R字段进行排序,这里没有涉及到表的扫描 在根据sort_buffer...上图我们发现sort_buffer中的位置信息,是个什么概念呢,而Mysql是如何定位一行数据的呢, 首先我们知道mysql中有以下规则 对于有主键的innodb表来说,rowid就是我们的主键 对于没有主键的...现在如果要获取三个随机数,根据随机算法2的思路 获取整张表的总行数C 根据同样的共识获取Y1,Y2,Y3 再执行limit Y,1.获取三个随机数 对应的sql语句如下 mysql> select

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    Elasticsearch 优化查询中获取字段内容的方式,性能提升5倍!

    ”], 砍掉元数据字段,同时用 “docvalue_fields”: [“video_fact_id”], 指定只拉取需要的字段,降低序列化跟网络传输开销。...": ["none"], // 不获取任何存储的字段 "docvalue_fields": ["field1", "field2"] // 只获取需要的doc value字段 } 3、优化后效率...优化后,通过指定“stored_fields": ["none"],我们有效地排除了_source字段的读取和解压过程,这显著减少了每个查询的CPU负载。...而使用“docvalue_fields”指定从列存中获取字段内容,没有压缩的转换,进一步减少了数据处理的开销。这种方法不仅降低了CPU的使用率,同时只提取必要的字段也减少了了网络传输的负担。...最终,通过这些优化措施,查询的QPS(每秒查询数)得到了显著提升,从1800qps提高到9200qps,这在高性能应用场景中是一个巨大的飞跃。

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    mysql修改数据库表和表中的字段的编码格式的修改

    本文链接:https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/50804148 建数据库的时候,已经选择了编码格式为UTF-8 但是用PDM生成的脚本导进去的时候却奇怪的发现表和表的字段的编码格式却是...GBK,一个一个却又觉得麻烦,在网上找了一下办法 一个是修改表的编码格式的 ALTER TABLE `table` DEFAULT CHARACTER SET utf8; 但是虽然修改了表的编码格式,...但是字段的编码格式并没有修改过来,没有什么卵用 又发现一条语句,作用是修改字段的编码格式 ALTER TABLE `tablename` CHANGE `字段名1` `字段名2` VARCHAR(36...) CHARACTER SET utf8 NOT NULL; 但是一次只能修改一个字段,还是很麻烦,不方便。...最后找到这么一条语句 alter table `tablename` convert to character set utf8; 它可以修改一张表的所有字段的编码格式,顿时方便多了

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    HIVE基础命令Sqoop导入导出插入表问题动态分区表创建HIVE表脚本筛选CSV中的非文件行GROUP BYSqoop导出到MySQL字段类型问题WHERE中的子查询CASE中的子查询

    ; // 从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中,注意列数目一定要相同 insert into table invoice_lines select * from invoice_lines_temp2...字段类型问题 一些常见的问题 当MySQL中的字段类型是datetime类型的时候,报了以下的异常 Error: java.io.IOException: Can't export data, please...MySQL,根本不知道什么时候有哪些字段 所以,是将MySQL中的一些datetime类型改成varchar类型?...WHERE中的子查询 在hive中的子查询会有各种问题,这里的解决方法是将子查询改成JOIN的方式 先看一段在MySQL中的SQL,下不管这段SQL从哪来的,我也不知道从哪里来的 SELECT...CASE中的子查询 这个与上面是一样的,都是改成JOIN的方式。

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