在mysql內(nèi)怎么倒數(shù)據(jù) 設(shè)計圖看圖軟件

MySQL如何復(fù)制表中的一條記錄并插入

1、打開navicat軟件，打開要復(fù)制表的數(shù)據(jù)庫，如下圖所示：

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2、點擊上方的“工具-數(shù)據(jù)傳輸”，如下圖所示：

3、進去之后，左邊選擇的是要復(fù)制的表的數(shù)據(jù)庫，右邊選擇的將表復(fù)制到目標數(shù)據(jù)庫，如下圖所示：

4、打開左邊數(shù)據(jù)庫對象中的“表”，選擇要復(fù)制哪幾張表，點擊開始。

5、點擊開始，會彈出一個框，點擊是，等待一下，出現(xiàn)如下界面，復(fù)制成功，點擊“關(guān)閉”。

6、可以看到表已經(jīng)復(fù)制到另外一個數(shù)據(jù)庫上了，如下圖所示：

怎么在mysql中放入json數(shù)據(jù)

我們知道，JSON是一種輕量級的數(shù)據(jù)交互的格式，大部分NO SQL數(shù)據(jù)庫的存儲都用JSON。MySQL從5.7開始支持JSON格式的數(shù)據(jù)存儲，并且新增了很多JSON相關(guān)函數(shù)。MySQL 8.0 又帶來了一個新的把JSON轉(zhuǎn)換為TABLE的函數(shù)JSON_TABLE，實現(xiàn)了JSON到表的轉(zhuǎn)換。

舉例一

我們看下簡單的例子：

簡單定義一個兩級JSON 對象

mysql set @ytt='{"name":[{"a":"ytt","b":"action"}, ?{"a":"dble","b":"shard"},{"a":"mysql","b":"oracle"}]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

第一級：

mysql select json_keys(@ytt);+-----------------+| json_keys(@ytt) |+-----------------+| ["name"] ? ? ? ?|+-----------------+1 row in set (0.00 sec)

第二級：

mysql select json_keys(@ytt,'$.name[0]');+-----------------------------+| json_keys(@ytt,'$.name[0]') |+-----------------------------+| ["a", "b"] ? ? ? ? ? ? ? ? ?|+-----------------------------+1 row in set (0.00 sec)

我們使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 來轉(zhuǎn)換 @ytt。

mysql select * from json_table(@ytt,'$.name[*]' columns (f1 varchar(10) path '$.a', f2 varchar(10) path '$.b')) as tt;

+-------+--------+

| f1 ? ?| f2 ? ? |

+-------+--------+

| ytt ? | action |

| dble ?| shard ?|

| mysql | oracle |

+-------+--------+

3 rows in set (0.00 sec)

舉例二

再來一個復(fù)雜點的例子，用的是EXPLAIN 的JSON結(jié)果集。

JSON 串 @json_str1。

set @json_str1 = ' { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "1.00" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "bigtable", ? ? ?"access_type": "const", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"id" ? ? ?], ? ? ?"key": "id", ? ? ?"used_key_parts": [ ? ? ? ?"id" ? ? ?], ? ? ?"key_length": "8", ? ? ?"ref": [ ? ? ? ?"const" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "0.00", ? ? ? ?"eval_cost": "0.20", ? ? ? ?"prefix_cost": "0.00", ? ? ? ?"data_read_per_join": "176" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"str1", ? ? ? ?"str2" ? ? ?] ? ?} ?}}';

第一級：

mysql select json_keys(@json_str1) as 'first_object';+-----------------+| first_object ? ?|+-----------------+| ["query_block"] |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)

第二級：

mysql select json_keys(@json_str1,'$.query_block') as 'second_object';+-------------------------------------+| second_object ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? |+-------------------------------------+| ["table", "cost_info", "select_id"] |+-------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)

第三級：

mysql ?select json_keys(@json_str1,'$.query_block.table') as 'third_object'\G*************************** 1. row ***************************third_object: ["key","ref","filtered","cost_info","key_length","table_name","access_type","used_columns","possible_keys","used_key_parts","rows_examined_per_scan","rows_produced_per_join"]1 row in set (0.01 sec)

第四級：

mysql select json_extract(@json_str1,'$.query_block.table.cost_info') as 'forth_object'\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {"eval_cost":"0.20","read_cost":"0.00","prefix_cost":"0.00","data_read_per_join":"176"}1 row in set (0.00 sec)

那我們把這個JSON 串轉(zhuǎn)換為表。

SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,

"$.query_block"

COLUMNS(

rowid FOR ORDINALITY,

NESTED PATH '$.table'

COLUMNS (

a1_1 varchar(100) PATH '$.key',

a1_2 varchar(100) PATH '$.ref[0]',

a1_3 varchar(100) PATH '$.filtered',

nested path '$.cost_info'

columns (

a2_1 varchar(100) PATH '$.eval_cost' ,

a2_2 varchar(100) PATH '$.read_cost',

a2_3 varchar(100) PATH '$.prefix_cost',

a2_4 varchar(100) PATH '$.data_read_per_join'

),

a3 varchar(100) PATH '$.key_length',

a4 varchar(100) PATH '$.table_name',

a5 varchar(100) PATH '$.access_type',

a6 varchar(100) PATH '$.used_key_parts[0]',

a7 varchar(100) PATH '$.rows_examined_per_scan',

a8 varchar(100) PATH '$.rows_produced_per_join',

a9 varchar(100) PATH '$.key'

),

NESTED PATH '$.cost_info'

columns (

b1_1 varchar(100) path '$.query_cost'

),

c INT path "$.select_id"

)

) AS tt;

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

| rowid | a1_1 | a1_2 ?| a1_3 ? | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3 ? | a4 ? ? ? | a5 ? ?| a6 ? | a7 ? | a8 ? | a9 ? | b1_1 | c ? ?|

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

| ? ? 1 | id ? | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176 ?| 8 ? ?| bigtable | const | id ? | 1 ? ?| 1 ? ?| id ? | NULL | ? ?1 |

| ? ? 1 | NULL | NULL ?| NULL ? | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL ? ? | NULL ?| NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 | ? ?1 |

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

2 rows in set (0.00 sec)

當然，JSON_table 函數(shù)還有其他的用法，我這里不一一列舉了，詳細的參考手冊。

請點擊輸入圖片描述

怎么把MDF數(shù)據(jù)庫文件導(dǎo)入到mysql中，我現(xiàn)在只有mysql數(shù)據(jù)庫。

沒有簡單的辦法，導(dǎo)出成為*.sql文件

然后在mysql客戶端執(zhí)行

有的數(shù)據(jù)類型不匹配，還要手工倒。

安全的方法是寫程序連接兩個數(shù)據(jù)庫，用程序轉(zhuǎn)

怎么把Oracle數(shù)據(jù)庫倒到mysql當中，而且需要把試圖什么的都得倒 有哪位大拿告訴一下謝謝額

用pl/sql developer之類的工具，之間導(dǎo)出成sql語句；然后針對2個數(shù)據(jù)庫的不同，進行適當修改；再到mysql執(zhí)行

當前名稱：在mysql內(nèi)怎么倒數(shù)據(jù) 設(shè)計圖看圖軟件
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