怎么对mysql数据表中的某个字段的所有数据修改

对mysql数据表中的某个字段的所有数据修改，可以使用update语句，语法是：

update table_name set column = value[, colunm = value] [where condition];

[ ]中的部分表示可以有也可以没有。

例如：

update students set stu_name = "zhangsan", stu_gender = "m" where stu_id = 5;

扩展资料：

SQL修改字段属性总结：

1、修改表中字段类型 可以修改列的类型，是否为空）

Alter table [表名] alter column [列名] 类型

2、向表中添加字段

Alter table [表名] add [列名] 类型

3、删除字段

Alter table [表名] drop column [列名]

4、添加主键

Alter table [表名] add constraint [ 约束名] primary key( [列名])

5、添加唯一约束

Alter table [表名] add constraint [ 约束名] unique([列名])

6、添加表中某列的默认值

Alter table [表名] add constraint [约束名] default(默认值) for [列名]

在你安装sql个人版后，应该有一个“查询分析器”。

启动“服务管理器”，打开“查询分析器”，在sql

sever中选择(local)，连接到本机的sql。

在左边的“对象浏览器”中选择你要修改的数据库中的表，然后右键菜单中选择“打开”，最后，你就可以在右边的窗口中像excel一样修改数据了。

MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。

Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。

现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。

找出 Binlog 中的大事务

由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 14G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。

切割 Binlog 中的大事务

对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务

ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。

了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。

把查出来的数据做一个表g,arsc_status_cd as rsc_status

使用update g set grsc_status = '43'。

使用b表数据更新a表，那么where条件是什么，也就是说，更新a表中哪些数据，用b表中的哪些数据更新，二者的关系是什么。从你的语句中我看不出b表和a表的关联。

找到关联条件后，通过关联条件查出的b表数据是否唯一，如果不唯一，还是会出现“返回值多于一行”的错误。

逻辑结构

它由至少一个表空间和数据库模式对象组成。这里，模式是对象的集合，而模式对象是直接引用数据库数据的逻辑结构。模式对象包括这样一些结构：表、视图、序列、存储过程、同义词、索引、簇和数据库链等。逻辑存储结构包括表空间、段和范围，用于描述怎样使用数据库的物理空间。

总之,逻辑结构由逻辑存储结构(表空间,段,范围,块)和逻辑数据结构(表、视图、序列、存储过程、同义词、索引、簇和数据库链等)组成,而其中的模式对象(逻辑数据结构)和关系形成了数据库的关系设计。

百度百科-Oracle数据库

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