数据库 2023-07-08

MySQL 跨数据库视图：统一处理多个数据库中的数据 (mysql 跨数据库视图)

随着互联网的发展，数据量不断增长，数据存储的要求也越来越高。在这种情况下，数据库成为各种应用的重要组成部分，对于企业级业务系统来说，多个数据库的数据统一处理是一个常见的需求。在MySQL中，通过跨数据库视图可以实现对多个数据库的数据进行统一处理和管理。

一、MySQL视图

MySQL视图是指从一个或多个表中选取部分列组成的虚表。视图并不是真实的表，而是虚拟的表，它可以像表一样使用，但它实际上只是一个存储了SQL查询语句的对象，是由一个SELECT查询定义的一个虚表。在MySQL中，可以通过CREATE VIEW语句来创建一个视图。

例如，一个包含订单信息的视图可以通过下面的SQL语句来创建：

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;

这里创建了一个OrderView视图，包含了orders、customers和products三个表的订单信息，这个视图可以像普通的表一样使用，但它并不会真正地创建一个新的表。视图可以让用户在使用数据时更加灵活和方便。

二、MySQL跨数据库视图

在实际应用中，数据通常不是存储在一个数据库中，可能需要从多个数据库中获取数据进行统一处理和管理。如果每个数据库都单独创建一个视图来管理数据，这样会导致重复劳动，维护成本增加。在这种情况下，可以使用MySQL跨数据库视图来实现多个数据库数据的统一处理。

假设我们有两个数据库db1和db2，它们都包含有部门记录。如果要从这两个数据库中获取所有部门的信息，可以通过以下步骤来创建跨数据库视图：

1.创建一个数据库db，用于存储所有的视图。

2.在db1中创建一个名为department的表，包含两个字段id和name，并插入一些部门记录。

3.在db2中创建一个名为department的表，包含两个字段id和name，并插入一些部门记录。

4.在db1中创建一个名为view_department的视图，用于从db1的department表中获取部门信息

CREATE VIEW view_department

SELECT id,name

FROM db1.department

5.在db2中创建一个名为view_department的视图，用于从db2的department表中获取部门信息

CREATE VIEW view_department

SELECT id,name

FROM db2.department

6.在db中创建一个名为view_all_department的跨数据库视图，用于统一处理db1和db2中的部门信息

CREATE VIEW view_all_department

SELECT id,name

FROM db1.view_department

UNION ALL

SELECT id,name

FROM db2.view_department

这样，就可以创建一个跨数据库视图view_all_department，用于统一处理db1和db2中的部门信息。通过这种方式，可以将多个数据库中的数据统一管理，减少维护成本，提高工作效率。

三、MySQL跨数据库视图的使用

一旦创建了MySQL跨数据库视图，就可以像使用普通视图一样使用它。例如，可以使用SELECT语句查询跨数据库视图中的数据，或者使用跨数据库视图进行数据更新、插入和删除等操作。

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，在使用跨数据库视图时，需要确保各个数据库中的视图具有相同的结构，并且使用的SELECT语句语法相同，否则会导致查询结果不准确。

四、

MySQL跨数据库视图可以帮助我们更加方便地统一处理多个数据库中的数据，减少维护成本，提高工作效率。通过创建跨数据库视图，可以像使用普通视图一样操作数据，同时需要确保各个数据库中的视图具有相同的结构和SELECT语句语法。我们可以在实际应用中使用MySQL跨数据库视图来满足不同需求。

相关问题拓展阅读：

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视图怎么同步到mysql数据库
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MySQL没有视图，那我们怎么直观的查询数据库里面的数据？

通过sql语句阿！喊掘

比如：

select * from 表

查备伏询表中所有郑滚核的数据

好好学习，天天向上！

MySQL 8.0 推出了histogram，也叫柱状图或者直方图。先来解释下什么叫直方图。

关于直方图

我们知道，在DB中，优化器负责将SQL转换为很多个不同的执行计划，完了从中选择一个更优的来实际执行。但是有时候优化器选择的最终计划有可能随着DB环境的变化不是更优的，这就导致了查询性能不是很好。比如，优猛祥化器无法准确的知道每张表的实际行数以及参与过滤条件的列有多少个不同的值。那其实有时候有人就说了，索引不是可以解决这个问题吗？是的，不同类型的索引可以解决这个问题，但是你不能每个列都建索引吧？如果一张表有1000个字段，那全字段索引将会拖死对这张表的写入。而此时，直方逗陪图就是相对来说，开销较小的方法。

直方图就是在 MySQL 中为某张表的枝指搏某些字段提供了一种数值分布的统计信息。比如字段NULL的个数，每个不同值出现的百分比、更大值、最小值等等。如果我们用过了 MySQL 的分析型引擎brighthouse，那对这个概念太熟悉了。

MySQL的直方图有两种，等宽直方图和等高直方图。等宽直方图每个桶（bucket）保存一个值以及这个值累积频率；等高直方图每个桶需要保存不同值的个数，上下限以及累计频率等。MySQL会自动分配用哪种类型的直方图，我们无需参与。

MySQL 定义了一张meta表column_statistics 来存储直方图的定义，每行记录对应一个字段的直方图，以json保存。同时，新增了一个参数histogram_generation_max_mem_size来配置建立直方图内存大小。

不过直方图有以下限制：

1. 不支持几何类型以及json。2. 不支持加密表和临时表。3. 不支持列值完全唯一。4. 需要手工的进行键值分布。

那我们来举个简单的例子说明直方图对查询的效果提升。

举例

表相关定义以及行数信息等：

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)

同时对t2克隆了一张表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

给表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)

我们来看看histogram的分布状况

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, “last-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自动为这个字段分配了等高直方图，默认为100个桶。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)

我们看到两个执行计划的对比，有Histogram的执行计划cost比普通的sql快了好多倍。上面文字可以看起来比较晦涩，贴上两张图，看起来就很简单了。我这里举得例子相对简单，有兴趣的朋友可以更深入学习其他复杂些的例子。

没有视图就查表啊。

查询表中所有的数据

视图怎么同步到mysql数据库

通过replication (master-slaves)实现了这两张表的复制功粗旁扮能，mysql的版本是5.1.54，基于记录启谨的复制(Row-Based Replication)。

但是在岩灶备库调用存储过程时出了问题，这个存储过程中使用了UUID_short()函数，在存储过程这个函数不能产生新值！

mysql 数据库表间关系图怎么查看?

mysql数据库表间者扰的关系图可以通过navicat查看：

之一步：下载navicat打开；

第二步：点击navicat界面

最右

下角标注的按钮即可查看迟嫌氏关系图。

最新的MySQL Workbench已经完全包含了数据库建模与设计、数据库SQL开发和数据库管理与维护等码散功能。

Mysql数据库—–表

sh.qihoo.com:20

1、定义: 表（table）是数据库最基本的组成单元，数据库是用来存储数据的，数据库中有很多表，每一个表都是一个独立的单元，表也是一个结构化的文件，由行和列组成，行称为数据或记录，列称为字段，字段又包含：字段名称、字段类型、长度、约束。

2、创建表

（1）、语法格式:create table 表名称(字段名类型(长度) 约束)；

（2）、MySQL常用

数据类型

VARCHAR：可变长度

字符串

(VARCH AR(3)表示存储的数据长度丌能超过3个字符长度)

CHAR：定长字符串(CHAR(3) 表示存储的数据长度丌能超过3个字符长度)

INT：整数型（INT(3)表示更大可以存储999）

BIGINT：

长整型

（对应java程序中的long类型）

FLOAT：浮点型单精度（FLOAT(7,2)表示7个有效数字，2个有效小数位）

DOUBLE：浮点型双精度（DOUBLE(7,2)表示7个有效数字，2个有效小数位）

DATE：日期类型（实际开发中，常用字符串代替日期类型）

BLOB：

二进制

大对象 Binary Large Object（专门存储图片、视频、声音等数据）

CLOB：字符型大对象 Character Large Object（可存储超大文本，可存储4G+字符串）

VARCHAR与CHAR对比：

都是字符串

VARCHAR比较智能，可以根据实际的数据长度分配空间，比较节省空间；但在分配的时候需要相关判断，效率低。

CHAR不需要劢态分配空间，所以执行效率高，但是可能会导致空间浪费

若字段中的数据不具备伸缩性，建议采用CHAR类型存储

若字段中的数据具备很强的伸缩性，建议采用VARCHAR类型存储

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