查询数据库中所有表名有两种方法:
1、select table_name from information_schematables 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mysqluser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mysqldb授权表。
TABLE_PRIVILEGES表:给出了关于表权限的信息。该信息源自mysqltables_priv授权表。
COLUMN_PRIVILEGES表:给出了关于列权限的信息。该信息源自mysqlcolumns_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。
1、用sql查表
查表的时候需要用到user_tables、all_tables,user_tables查出来的是该用户拥有的表,all_tables查出来的是所有用户的表。
2、用sql查表的字段
查表的字段需要用到user_tab_columns、all_tab_columns,一样的前者只能查到该用户拥有的表,后者可以查询所有用户的表。
3、其他
与上面类似的还有查询对象(user_objects、all_objects)、索引(user_indexes、all_indexes)、约束(user_constraints、all_constraints)等。
至于到底怎么查,先用select from XXX查看表的信息,然后看下就知道了。比如查一个system表dba_data_files的字段,可以用select from all_tab_columns where table_name = 'DBA_DATA_FILES',注意表名大写。
2014-11-04补充:
下列列出一些比较重要的数据字典:
DBA_TABLES:描述数据库中所有相关的表。
DBA_ALL_TABLES:描述数据库中所有的对象以及相关的表。
USER_TABLES:描述数据库中当前用户拥有的相关的表。
USER_ALL_TABLES:描述数据库中当前用户拥有的对象以及相关的表。
ALL_TABLES:描述数据库中所有的用户可以访问的相关的表。
ALL_ALL_TABLES:描述数据库中所有的用户可以访问的对象以及相关的表。
DBA_TAB_COLUMNS:描述数据库中所有表的列属性。
USER_TAB_COLUMNS:描述数据库中当前用户拥有的表的列属性。
ALL_TAB_COLUMNS:描述数据库中所有用户可以访问的表的列属性。
DBA_CONSTRAINTS:描述数据库中所有表的约束和属性。
DBA_CONS_COLUMNS:包含在DBA_CONSTRAINTS约束定义中的可访问的列的信息。
ALL_CONSTRAINTS:描述数据库中所有用户可以访问的表的约束和属性。
ALL_CONS_COLUMNS:包含在ALL_CONSTRAINTS约束定义的可访问的列的信息。
USER_CONSTRAINTS:描述数据库中所有当前用户拥有的表的约束的属性。
USER_CONS_COLUMNS:包含在USER_CONSTRAINTS约束定义的可访问的列的信息。
DBA_SEQUENCES:数据库中所有序列的描述。
ALL_SEQUENCES:描述数据库中所有用户可以访问的序列的描述。
USER_SEQUENCES:描述数据库中所有当前用户拥有的序列的描述。
DBA_INDEXES:描述数据库中所有的索引的属性。
ALL_INDEXES:描述数据库中所有用户可以访问的索引的属性。
USER_INDEXES:描述数据库中所有当前用户拥有的索引的属性。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法:
1、应尽量避免在where子句中使用!=或> *** 作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。
3、应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
selectidfromtwherenumisnull
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
selectidfromtwherenum=0
4、尽量避免在where子句中使用or来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
selectidfromtwherenum=10ornum=20
可以这样查询:
selectidfromtwherenum=10
unionall
selectidfromtwherenum=20
5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)
selectidfromtwherenamelike‘%c%’
若要提高效率,可以考虑全文检索。
6、in和notin也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
selectidfromtwherenumin(1,2,3)
对于连续的数值,能用between就不要用in了:
selectidfromtwherenumbetween1and3
7、如果在where子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:
selectidfromtwherenum=@num
可以改为强制查询使用索引:
selectidfromtwith(index(索引名))wherenum=@num
8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式 *** 作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
selectidfromtwherenum/2=100
应改为:
selectidfromtwherenum=1002
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
selectidfromtwheresubstring(name,1,3)=’abc’_name以abc开头的id
selectidfromtwheredatediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0_’2005-11-30′生成的id
应改为:
selectidfromtwherenamelike‘abc%’
selectidfromtwherecreatedate>=’2005-11-30′andcreatedate
10、不要在where子句中的逗=地左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:
selectcol1,col2into#tfromtwhere1=0
这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:
createtable#t()
13、很多时候用exists代替in是一个好的选择:
selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)
用下面的语句替换:
selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=anum)
14、并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的select的效率,但同时也降低了insert及update的效率,因为insert或update时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16应尽可能的避免更新clustered索引数据列,因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。
17、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18、尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、任何地方都不要使用selectfromt,用具体的字段列表代替逗地,不要返回用不到的任何字段。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。
21、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。
23、在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用selectinto代替createtable,避免造成大量log,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先createtable,然后insert。
24、如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先truncatetable,然后droptable,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标 *** 作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。
27、与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括逗合计地的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置SETNOCOUNTON,在结束时设置SETNOCOUNTOFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
29、尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。
30、尽量避免大事务 *** 作,提高系统并发能力。
数据库属性即是数据库字段,指数据库中表的列。
我们把表中的每一行叫做一个“记录”,每一个记录包含这行中的所有信息,就像在通讯录数据库中某个人全部的信息,但记录在数据库中并没有专门的记录名,常常用它所在的行数表示这是第几个记录。
字段是比记录更小的单位,字段集合组成记录,每个字段描述文献的某一特征,即数据项,并有唯一的供计算机识别的字段标识符。
扩展资料
数据库属性的数据类型介绍(以mysql为例):
1、数值类型,例如int、SMALLINT、MEDIUMINT、double、float等。
2、日期和时间类型,例如DATE、TIME、TIMESTAMP、DATETIME、YEAR等。
3、字符串类型,例如char、VARCHAR、blob、text、MEDIUMBLOB、MEDIUMTEXT等。
还要建几个表
查询所有员工
-- 查询所有女员工
---查询一个员工的工作业绩
-- 把上面的查询写成一个存储过程
---找出业绩最好的员工
-- 显示前三条业绩最好的员工信息
---显示显示 业绩第 4==7条
---显示用户和它订房的信息
-- 如 张三 身份z 501 双人间 价格
--把用户消费做成一个视图
--找出所有没有入住的房间信息
-- 定义存储过程 输入一个身份z号查找这个人所在的房间
-- 定义存储过程 输入身份z找出这个人的所有消费
--客户编写会员卡 入住次数〉5 金牌会员 3--5 银
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