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隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量不斷增長，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的要求也越來越高。在這種情況下，數(shù)據(jù)庫成為各種應(yīng)用的重要組成部分，對(duì)于企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)系統(tǒng)來說，多個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理是一個(gè)常見的需求。在MySQL中，通過跨數(shù)據(jù)庫視圖可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理和管理。

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一、MySQL視圖

MySQL視圖是指從一個(gè)或多個(gè)表中選取部分列組成的虛表。視圖并不是真實(shí)的表，而是虛擬的表，它可以像表一樣使用，但它實(shí)際上只是一個(gè)存儲(chǔ)了SQL查詢語句的對(duì)象，是由一個(gè)SELECT查詢定義的一個(gè)虛表。在MySQL中，可以通過CREATE VIEW語句來創(chuàng)建一個(gè)視圖。

例如，一個(gè)包含訂單信息的視圖可以通過下面的SQL語句來創(chuàng)建：

CREATE VIEW OrderView AS

SELECT o.OrderID, o.OrderDate, c.CustomerName, p.ProductName

FROM orders o

INNER JOIN customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID

INNER JOIN products p ON o.ProductID = p.ProductID;

這里創(chuàng)建了一個(gè)OrderView視圖，包含了orders、customers和products三個(gè)表的訂單信息，這個(gè)視圖可以像普通的表一樣使用，但它并不會(huì)真正地創(chuàng)建一個(gè)新的表。視圖可以讓用戶在使用數(shù)據(jù)時(shí)更加靈活和方便。

二、MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖

在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)通常不是存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，可能需要從多個(gè)數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理和管理。如果每個(gè)數(shù)據(jù)庫都單獨(dú)創(chuàng)建一個(gè)視圖來管理數(shù)據(jù)，這樣會(huì)導(dǎo)致重復(fù)勞動(dòng)，維護(hù)成本增加。在這種情況下，可以使用MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖來實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理。

假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)庫db1和db2，它們都包含有部門記錄。如果要從這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫中獲取所有部門的信息，可以通過以下步驟來創(chuàng)建跨數(shù)據(jù)庫視圖：

1.創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫db，用于存儲(chǔ)所有的視圖。

2.在db1中創(chuàng)建一個(gè)名為department的表，包含兩個(gè)字段id和name，并插入一些部門記錄。

3.在db2中創(chuàng)建一個(gè)名為department的表，包含兩個(gè)字段id和name，并插入一些部門記錄。

4.在db1中創(chuàng)建一個(gè)名為view_department的視圖，用于從db1的department表中獲取部門信息

CREATE VIEW view_department

AS

SELECT id,name

FROM db1.department

5.在db2中創(chuàng)建一個(gè)名為view_department的視圖，用于從db2的department表中獲取部門信息

CREATE VIEW view_department

AS

SELECT id,name

FROM db2.department

6.在db中創(chuàng)建一個(gè)名為view_all_department的跨數(shù)據(jù)庫視圖，用于統(tǒng)一處理db1和db2中的部門信息

CREATE VIEW view_all_department

AS

SELECT id,name

FROM db1.view_department

UNION ALL

SELECT id,name

FROM db2.view_department

這樣，就可以創(chuàng)建一個(gè)跨數(shù)據(jù)庫視圖view_all_department，用于統(tǒng)一處理db1和db2中的部門信息。通過這種方式，可以將多個(gè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，減少維護(hù)成本，提高工作效率。

三、MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖的使用

一旦創(chuàng)建了MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖，就可以像使用普通視圖一樣使用它。例如，可以使用SELECT語句查詢跨數(shù)據(jù)庫視圖中的數(shù)據(jù)，或者使用跨數(shù)據(jù)庫視圖進(jìn)行數(shù)據(jù)更新、插入和刪除等操作。

SELECT * FROM view_all_department;

UPDATE view_all_department SET name=’finance’ WHERE id=1;

INSERT INTO view_all_department (id, name) VALUES (3, ‘IT’);

DELETE FROM view_all_department WHERE id=2;

需要注意的是，在使用跨數(shù)據(jù)庫視圖時(shí)，需要確保各個(gè)數(shù)據(jù)庫中的視圖具有相同的結(jié)構(gòu)，并且使用的SELECT語句語法相同，否則會(huì)導(dǎo)致查詢結(jié)果不準(zhǔn)確。

四、

MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖可以幫助我們更加方便地統(tǒng)一處理多個(gè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，減少維護(hù)成本，提高工作效率。通過創(chuàng)建跨數(shù)據(jù)庫視圖，可以像使用普通視圖一樣操作數(shù)據(jù)，同時(shí)需要確保各個(gè)數(shù)據(jù)庫中的視圖具有相同的結(jié)構(gòu)和SELECT語句語法。我們可以在實(shí)際應(yīng)用中使用MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖來滿足不同需求。

相關(guān)問題拓展閱讀：

• MySQL沒有視圖，那我們?cè)趺粗庇^的查詢數(shù)據(jù)庫里面的數(shù)據(jù)？
• 視圖怎么同步到mysql數(shù)據(jù)庫
• mysql 數(shù)據(jù)庫表間關(guān)系圖怎么查看?

MySQL沒有視圖，那我們?cè)趺粗庇^的查詢數(shù)據(jù)庫里面的數(shù)據(jù)？

通過sql語句阿！喊掘

比如：

select * from 表

查備伏詢表中所有鄭滾核的數(shù)據(jù)

好好學(xué)習(xí)，天天向上！

MySQL 8.0 推出了histogram，也叫柱狀圖或者直方圖。先來解釋下什么叫直方圖。

關(guān)于直方圖

我們知道，在DB中，優(yōu)化器負(fù)責(zé)將SQL轉(zhuǎn)換為很多個(gè)不同的執(zhí)行計(jì)劃，完了從中選擇一個(gè)更優(yōu)的來實(shí)際執(zhí)行。但是有時(shí)候優(yōu)化器選擇的最終計(jì)劃有可能隨著DB環(huán)境的變化不是更優(yōu)的，這就導(dǎo)致了查詢性能不是很好。比如，優(yōu)猛祥化器無法準(zhǔn)確的知道每張表的實(shí)際行數(shù)以及參與過濾條件的列有多少個(gè)不同的值。那其實(shí)有時(shí)候有人就說了，索引不是可以解決這個(gè)問題嗎？是的，不同類型的索引可以解決這個(gè)問題，但是你不能每個(gè)列都建索引吧？如果一張表有1000個(gè)字段，那全字段索引將會(huì)拖死對(duì)這張表的寫入。而此時(shí)，直方逗陪圖就是相對(duì)來說，開銷較小的方法。

直方圖就是在 MySQL 中為某張表的枝指搏某些字段提供了一種數(shù)值分布的統(tǒng)計(jì)信息。比如字段NULL的個(gè)數(shù)，每個(gè)不同值出現(xiàn)的百分比、更大值、最小值等等。如果我們用過了 MySQL 的分析型引擎brighthouse，那對(duì)這個(gè)概念太熟悉了。

MySQL的直方圖有兩種，等寬直方圖和等高直方圖。等寬直方圖每個(gè)桶（bucket）保存一個(gè)值以及這個(gè)值累積頻率；等高直方圖每個(gè)桶需要保存不同值的個(gè)數(shù)，上下限以及累計(jì)頻率等。MySQL會(huì)自動(dòng)分配用哪種類型的直方圖，我們無需參與。

MySQL 定義了一張meta表column_statistics 來存儲(chǔ)直方圖的定義，每行記錄對(duì)應(yīng)一個(gè)字段的直方圖，以json保存。同時(shí)，新增了一個(gè)參數(shù)histogram_generation_max_mem_size來配置建立直方圖內(nèi)存大小。

不過直方圖有以下限制：

1. 不支持幾何類型以及json。2. 不支持加密表和臨時(shí)表。3. 不支持列值完全唯一。4. 需要手工的進(jìn)行鍵值分布。

那我們來舉個(gè)簡單的例子說明直方圖對(duì)查詢的效果提升。

舉例

表相關(guān)定義以及行數(shù)信息等：

mysql> show create table t2\G

*************************** 1. row ***************************

Table: t2

Create Table: CREATE TABLE `t2` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`rank1` int(11) DEFAULT NULL,

`rank2` int(11) DEFAULT NULL,

`rank3` int(11) DEFAULT NULL,

`log_date` date DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_rank1` (`rank1`),

KEY `idx_log_date` (`log_date`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=49140 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 \

COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci STATS_PERSISTENT=1 STATS_AUTO_RECALC=0

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from t2;

++

| count(*) |

++

||

++

1 row in set (0.00 sec)

同時(shí)對(duì)t2克隆了一張表t3

mysql> create table t3 like t2;

Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

mysql> insert into t3 select * from t2;

Query OK,rows affected (1.94 sec)

Records:Duplicates: 0 Warnings: 0

給表t3列rank1和log_date 添加histogram

mysql> yze table t3 update histogram on rank1,log_date;+++++| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+++++| ytt.t3 | histogram | status | Histogram statistics created for column ‘log_date’. || ytt.t3 | histogram | status | Histogram statistics created for column ‘rank1’. |+++++2 rows in set (0.19 sec)

我們來看看histogram的分布狀況

mysql> select json_pretty(histogram) result from information_schema.column_statistics where table_name = ‘t3’ and column_name = ‘log_date’\G*************************** 1. row ***************************result: { “buckets”: , … , >, “data-type”: “date”, “null-values”: 0.0, “collation-id”: 8, “l(fā)ast-updated”: “:43:01.910185”, “sampling-rate”: 1.0, “histogram-type”: “equi-height”, “number-of-buckets-specified”: 100}1 row in set (0.03 sec)

MySQL自動(dòng)為這個(gè)字段分配了等高直方圖，默認(rèn)為100個(gè)桶。SQL A：

select count(*) from t2/t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date select count(*) from t2/t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date explain format=json select count(*) from t2 where (rank1 between 1 and 10) and log_date explain format=json select count(*) from t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date , “key”: “idx_log_date”, “used_key_parts”: , “key_length”: “4”, “rows_examined_per_scan”: 1, “rows_produced_per_join”: 1, “filtered”: “100.00”, “index_condition”: “(`ytt`.`t3`.`log_date` , “attached_condition”: “(`ytt`.`t3`.`rank1` between 1 and 10)” } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們看到兩個(gè)執(zhí)行計(jì)劃的對(duì)比，有Histogram的執(zhí)行計(jì)劃cost比普通的sql快了好多倍。上面文字可以看起來比較晦澀，貼上兩張圖，看起來就很簡單了。我這里舉得例子相對(duì)簡單，有興趣的朋友可以更深入學(xué)習(xí)其他復(fù)雜些的例子。

沒有視圖就查表啊。

查詢表中所有的數(shù)據(jù)

視圖怎么同步到mysql數(shù)據(jù)庫

通過replication (master-slaves)實(shí)現(xiàn)了這兩張表的復(fù)制功粗旁扮能，mysql的版本是5.1.54，基于記錄啟謹(jǐn)?shù)膹?fù)制(Row-Based Replication)。

但是在巖灶備庫調(diào)用存儲(chǔ)過程時(shí)出了問題，這個(gè)存儲(chǔ)過程中使用了UUID_short()函數(shù)，在存儲(chǔ)過程這個(gè)函數(shù)不能產(chǎn)生新值！

mysql 數(shù)據(jù)庫表間關(guān)系圖怎么查看?

mysql數(shù)據(jù)庫表間者擾的關(guān)系圖可以通過navicat查看：

之一步：下載navicat打開；

第二步：點(diǎn)擊navicat界面

最右

下角標(biāo)注的按鈕即可查看遲嫌氏關(guān)系圖。

最新的MySQL Workbench已經(jīng)完全包含了數(shù)據(jù)庫建模與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫SQL開發(fā)和數(shù)據(jù)庫管理與維護(hù)等碼散功能。

Mysql數(shù)據(jù)庫—–表

sh.qihoo.com:20

1、定義: 表（table）是數(shù)據(jù)庫最基本的組成單元，數(shù)據(jù)庫是用來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，數(shù)據(jù)庫中有很多表，每一個(gè)表都是一個(gè)獨(dú)立的單元，表也是一個(gè)結(jié)構(gòu)化的文件，由行和列組成，行稱為數(shù)據(jù)或記錄，列稱為字段，字段又包含：字段名稱、字段類型、長度、約束。

2、創(chuàng)建表

（1）、語法格式:create table 表名稱(字段名 類型(長度) 約束)；

（2）、MySQL常用

數(shù)據(jù)類型

VARCHAR：可變長度

字符串

(VARCH AR(3)表示存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)長度丌能超過3個(gè)字符長度)

CHAR：定長字符串(CHAR(3) 表示存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)長度丌能超過3個(gè)字符長度)

INT：整數(shù)型（INT(3)表示更大可以存儲(chǔ)999）

BIGINT：

長整型

（對(duì)應(yīng)java程序中的long類型）

FLOAT：浮點(diǎn)型單精度（FLOAT(7,2)表示7個(gè)有效數(shù)字，2個(gè)有效小數(shù)位）

DOUBLE：浮點(diǎn)型雙精度（DOUBLE(7,2)表示7個(gè)有效數(shù)字，2個(gè)有效小數(shù)位）

DATE：日期類型（ 實(shí)際開發(fā)中，常用字符串代替日期類型）

BLOB：

二進(jìn)制

大對(duì)象 Binary Large Object（專門存儲(chǔ)圖片、視頻、聲音等數(shù)據(jù)）

CLOB：字符型大對(duì)象 Character Large Object（ 可存儲(chǔ)超大文本，可存儲(chǔ)4G+字符串）

VARCHAR與CHAR對(duì)比：

都是字符串

VARCHAR比較智能，可以根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)長度分配空間，比較節(jié)省空間；但在分配的時(shí)候需要相關(guān)判斷，效率低。

CHAR不需要?jiǎng)陸B(tài)分配空間，所以執(zhí)行效率高，但是可能會(huì)導(dǎo)致空間浪費(fèi)

若字段中的數(shù)據(jù)不具備伸縮性，建議采用CHAR類型存儲(chǔ)

若字段中的數(shù)據(jù)具備很強(qiáng)的伸縮性，建議采用VARCHAR類型存儲(chǔ)

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網(wǎng)頁標(biāo)題：MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖：統(tǒng)一處理多個(gè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)(mysql跨數(shù)據(jù)庫視圖)
文章起源：http://www.dlmjj.cn/article/cdpoooj.html