在mysql里查看表,把表打出来的语句

TABLE 语句

具体语法：TABLE table_name [ORDER BY column_name] [LIMIT number [OFFSET number]]

其实从语法上看，可以排序，也可以过滤记录集，不过比较简单，没有 SELECT 那么强大。

示例 1

简单的建一张很小的表 y1，记录数为 10 条。表 t1，插入 10 条记录

mysql-(ytt/3305)->create table t1 (r1 int,r2 int)

Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql-(ytt/3305)->insert into t1

with recursive aa(a,b) as (

select 1,1

union all

select a+1,ceil(rand()*20) from aa where a <10

) select * from aa

Query OK, 10 rows affected (0.00 sec)

Records: 10  Duplicates: 0  Warnings: 0

简单全表扫描mysql-(ytt/3305)->select * from t1+------+------+| r1   | r2   |+------+------+|    1 |    1 ||    2 |    9 ||    3 |    9 ||    4 |   17 ||    5 |   17 ||    6 |   16 ||    7 |    6 ||    8 |    1 ||    9 |   10 ||   10 |    3 |+------+------+10 rows in set (0.00 sec)

TABLE 结果mysql-(ytt/3305)->table t1+------+------+| r1   | r2   |+------+------+|    1 |    1 ||    2 |    9 ||    3 |    9 ||    4 |   17 ||    5 |   17 ||    6 |   16 ||    7 |    6 ||    8 |    1 ||    9 |   10 ||   10 |    3 |+------+------+10 rows in set (0.00 sec)

看下 table 的执行计划mysql-(ytt/3305)->explain table t1 order by r1 limit 2\G*************************** 1. row ***************************           id: 1  select_type: SIMPLE        table: t1   partitions: NULL         type: ALLpossible_keys: NULL          key: NULL      key_len: NULL          ref: NULL         rows: 10     filtered: 100.00        Extra: Using filesort1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

其实可以看到 TABLE 内部被 MySQL 转换为 SELECT 了。mysql-(ytt/3305)->show warnings\G*************************** 1. row ***************************  Level: Note   Code: 1003Message: /* select#1 */ select `ytt`.`t1`.`r1` AS `r1`,`ytt`.`t1`.`r2` AS `r2` from `ytt`.`t1` order by `ytt`.`t1`.`r1` limit 21 row in set (0.00 sec)

那其实从上面简单的例子可以看到 TABLE 在内部被转成了普通的 SELECT 来处理。示例 2应用于子查询里的子表。这里要注意，内表的字段数量必须和外表过滤的字段数量一致。克隆表 t1 结构mysql-(ytt/3305)->create table t2 like t1Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

克隆表 t1 数据mysql-(ytt/3305)->insert into t2 table t1Query OK, 10 rows affected (0.00 sec)Records: 10  Duplicates: 0  Warnings: 0

table t1 被当做内表，表 t1 有两个字段，必须同时满足 t2 检索时过滤的字段也是两个。mysql-(ytt/3305)->select * from t2 where (r1,r2) in (table t1)+------+------+| r1   | r2   |+------+------+|    1 |    1 ||    2 |    9 ||    3 |    9 ||    4 |   17 ||    5 |   17 ||    6 |   16 ||    7 |    6 ||    8 |    1 ||    9 |   10 ||   10 |    3 |+------+------+10 rows in set (0.00 sec)

注意：这里如果过滤的字段数量和子表数量不一致，则会报错。

教你如何查看数据表结构

DESCRIBE/DESC 语句可以查看表的字段信息，其中包括字段名、字段数据类型、是否为主键、是否有默认值等。

语法：

我们一般简写为：

我们看下之前新建的一个表，来具体看下每一个含义的内容；

可以看到我们无论使用 describe 还是 desc 命令查看表结构，结果都是一致的。

那么看下具体信息：

show create table 可以查看创建表的具体语句；

语法：

示例：

如果加上 \G 之后，我们可以看到输出内容易读性高；

支持，本文结束。 

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查询数据库中所有表名有两种方法：

1、select table_name from information_schema.tables where table_schema='当前数据库'

2、show tables；

其中，information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等。

再简单点，这台MySQL服务器上，到底有哪些数据库、各个数据库有哪些表，每张表的字段类型是什么，各个数据库要什么权限才能访问，等等信息都保存在information_schema表里面。

扩展资料：

Mysql的INFORMATION_SCHEMA数据库包含了一些表和视图，提供了访问数据库元数据的方式。

元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等。有些时候用于表述该信息的其他术语包括“数据词典”和“系统目录”。

下面对一些重要的数据字典表做一些说明：

SCHEMATA表：提供了关于数据库的信息。

TABLES表：给出了关于数据库中的表的信息。

COLUMNS表：给出了表中的列信息。

STATISTICS表：给出了关于表索引的信息。

USER_PRIVILEGES表：给出了关于全程权限的信息。该信息源自mysql.user授权表。

SCHEMA_PRIVILEGES表：给出了关于方案（数据库）权限的信息。该信息来自mysql.db授权表。

TABLE_PRIVILEGES表：给出了关于表权限的信息。该信息源自mysql.tables_priv授权表。

COLUMN_PRIVILEGES表：给出了关于列权限的信息。该信息源自mysql.columns_priv授权表。

CHARACTER_SETS表：提供了关于可用字符集的信息。

COLLATIONS表：提供了关于各字符集的对照信息。

COLLATION_CHARACTER_SET_APPLICABILITY表：指明了可用于校对的字符集。

TABLE_CONSTRAINTS表：描述了存在约束的表。

KEY_COLUMN_USAGE表：描述了具有约束的键列。

ROUTINES表：提供了关于存储子程序（存储程序和函数）的信息。此时，ROUTINES表不包含自定义函数（UDF）。

VIEWS表：给出了关于数据库中的视图的信息。

TRIGGERS表：提供了关于触发程序的信息。

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