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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，對于企業(yè)級業(yè)務(wù)系統(tǒng)來說，多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理是一個常見的需求。在MySQL中，通過跨數(shù)據(jù)庫視圖可以實現(xiàn)對多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理和管理。
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一、MySQL視圖
MySQL視圖是指從一個或多個表中選取部分列組成的虛表。視圖并不是真實的表，而是虛擬的表，它可以像表一樣使用，但它實際上只是一個存儲了SQL查詢語句的對象，是由一個SELECT查詢定義的一個虛表。在MySQL中，可以通過CREATE VIEW語句來創(chuàng)建一個視圖。
例如，一個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OrderView視圖，包含了orders、customers和products三個表的訂單信息，這個視圖可以像普通的表一樣使用，但它并不會真正地創(chuàng)建一個新的表。視圖可以讓用戶在使用數(shù)據(jù)時更加靈活和方便。
二、MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖
在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)通常不是存儲在一個數(shù)據(jù)庫中，可能需要從多個數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理和管理。如果每個數(shù)據(jù)庫都單獨創(chuàng)建一個視圖來管理數(shù)據(jù)，這樣會導(dǎo)致重復(fù)勞動，維護成本增加。在這種情況下，可以使用MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖來實現(xiàn)多個數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理。
假設(shè)我們有兩個數(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)建一個數(shù)據(jù)庫db，用于存儲所有的視圖。
2.在db1中創(chuàng)建一個名為department的表，包含兩個字段id和name，并插入一些部門記錄。
3.在db2中創(chuàng)建一個名為department的表，包含兩個字段id和name，并插入一些部門記錄。
4.在db1中創(chuàng)建一個名為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，可以將多個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，減少維護成本，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，需要確保各個數(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，否則會導(dǎo)致查詢結(jié)果不準確。
四、
MySQL跨數(shù)據(jù)庫視圖可以幫助我們更加方便地統(tǒng)一處理多個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，減少維護成本，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)，同時需要確保各個數(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，那我們怎么直觀的查詢數(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，那我們怎么直觀的查詢數(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)
好好學習，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)化器負責將SQL轉(zhuǎn)換為很多個不同的執(zhí)行計劃，完了從中選擇一個更優(yōu)的來實際執(zhí)行。但是有時候優(yōu)化器選擇的最終計劃有可能隨著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)猛祥化器無法準確的知道每張表的實際行數(shù)以及參與過濾條件的列有多少個不同的值。那其實有時候有人就說了，索引不是可以解決這個問題嗎？是的，不同類型的索引可以解決這個問題，但是你不能每個列都建索引吧？如果一張表有1000個字段，那全字段索引將會拖死對這張表的寫入。而此時，直方逗陪圖就是相對來說，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)計信息。比如字段NULL的個數(shù)，每個不同值出現(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，那對這個概念太熟悉了。
MySQL的直方圖有兩種，等寬直方圖和等高直方圖。等寬直方圖每個桶（bucket）保存一個值以及這個值累積頻率；等高直方圖每個桶需要保存不同值的個數(shù)，上下限以及累計頻率等。MySQL會自動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 來存儲直方圖的定義，每行記錄對應(yīng)一個字段的直方圖，以json保存。同時，新增了一個參數(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表。3. 不支持列值完全唯一。4. 需要手工的進行鍵值分布。
那我們來舉個簡單的例子說明直方圖對查詢的效果提升。
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)
同時對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自動為這個字段分配了等高直方圖，默認為100個桶。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)
我們看到兩個執(zhí)行計劃的對比，有Histogram的執(zhí)行計劃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簡單，有興趣的朋友可以更深入學習其他復(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?shù)膹?fù)制(Row-Based Replication)。
但是在巖灶備庫調(diào)用存儲過程時出了問題，這個存儲過程中使用了UUID_short()函數(shù)，在存儲過程這個函數(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：點擊navicat界面
最右
下角標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、數(shù)據(jù)庫SQL開發(fā)和數(shù)據(jù)庫管理與維護等碼散功能。
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)庫是用來存儲數(shù)據(jù)的，數(shù)據(jù)庫中有很多表，每一個表都是一個獨立的單元，表也是一個結(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)表示存儲的數(shù)據(jù)長度丌能超過3個字符長度)
CHAR：定長字符串(CHAR(3) 表示存儲的數(shù)據(jù)長度丌能超過3個字符長度)
INT：整數(shù)型（INT(3)表示更大可以存儲999）
BIGINT：
長整型
（對應(yīng)java程序中的long類型）
FLOAT：浮點型單精度（FLOAT(7,2)表示7個有效數(shù)字，2個有效小數(shù)位）
DOUBLE：浮點型雙精度（DOUBLE(7,2)表示7個有效數(shù)字，2個有效小數(shù)位）
DATE：日期類型（ 實際開發(fā)中，常用字符串代替日期類型）
BLOB：
二進制
大對象 Binary Large Object（專門存儲圖片、視頻、聲音等數(shù)據(jù)）
CLOB：字符型大對象 Character Large Object（ 可存儲超大文本，可存儲4G+字符串）
VARCHAR與CHAR對比：
都是字符串
VARCHAR比較智能，可以根據(jù)實際的數(shù)據(jù)長度分配空間，比較節(jié)省空間；但在分配的時候需要相關(guān)判斷，效率低。
CHAR不需要勱態(tài)分配空間，所以執(zhí)行效率高，但是可能會導(dǎo)致空間浪費
若字段中的數(shù)據(jù)不具備伸縮性，建議采用CHAR類型存儲
若字段中的數(shù)據(jù)具備很強的伸縮性，建議采用VARCHAR類型存儲
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