怎么查看mysql的元數據

一般情況下，mysql會默認提供多種存儲引擎,你可以通過下面的查看:

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看你的mysql現在已提供什么存儲引擎:

mysql show engines;

看你的mysql當前默認的存儲引擎:

mysql show variables like \\'%storage_engine%\\';

你要看某個表用了什么引擎(在顯示結果里參數engine后面的就表示該表當前用的存儲引擎):

mysql show create table 表名;

如何利用ClickHouse高速匯總查詢MySQL數據

直連到MySQL的功能現在已被添加到ClickHouse中。所以可以直接從ClickHouse查詢MySQL表中的數據。

ClickHouse是一個超高性能的海量數據快速查詢的分布式實時處理平臺，在數據匯總查詢方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查詢更快，因此通常情況下在MySQL上進行聚合。

下面是在自己的虛擬環境中做的測試記錄。既然是虛擬環境非生產環境，請看參考應用級別，而不是嚴格的測試。

正確準備和測試大約1000萬個數據項。

執行腳本以創建樣本數據。這是約500 MB。

在MySQL中創建一個表并導入它。

由于似乎字符串數據比數字值更容易匯總，所以內容是數字的，但它們是可變的類型。

然后執行計算操作。

用BLOB類型做GROUPBY似乎很慢。

您可以在ClickHouse上使用MySQL數據，只需在下面的表格中指定它，而不是表名。

啟動ClickHouse客戶端并進行測試。

如果您在啟動時不添加--multiline選項，則不會放置多行查詢，因此請繼續。

SELECT?

data1,?

COUNT(*)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')?

GROUP BY data1

┌─data1─┬─COUNT()─┐

│? ? 4│1999013│

│? ? 3│1998988│

│? ? 2│1999993│

│? ? 5│2001553│

│? ? 1│2000453│

└───────┴─────────┘

5 rows in set. Elapsed: 2.685 sec. Processed 10.00 million rows,40.00 MB(3.72 million rows/s.,14.90 MB/s.)?

SELECT?

data2,?

COUNT(*)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')?

GROUP BY data2

┌─data2─┬─COUNT()─┐

│6? ? │? 999786│

│8? ? │1001805│

│9? ? │1001438│

│3? ? │1000357│

│2? ? │1000648│

│4? ? │? 998349│

│5? ? │? 998889│

│10? ? │? 999424│

│1? ? │1000530│

│7? ? │? 998774│

└───────┴─────────┘

10 rows in set. Elapsed: 2.692 sec. Processed 10.00 million rows,101.00 MB(3.71 million rows/s.,37.52 MB/s.)?

SELECT?

data3,?

COUNT(*)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')?

GROUP BY data3

-- 結果省略

100000 rows in set. Elapsed: 5.236 sec. Processed 10.00 million rows,138.89 MB(1.91 million rows/s.,26.52 MB/s.)?

SELECT?

data1,?

uniqExact(data5)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')?

GROUP BY data1

┌─data1─┬─uniqExact(data5)─┐

│? ? 4│? ? ? ? ? 1811674│

│? ? 3│? ? ? ? ? 1812072│

│? ? 2│? ? ? ? ? 1812503│

│? ? 5│? ? ? ? ? 1814106│

│? ? 1│? ? ? ? ? 1813005│

└───────┴──────────────────┘

5 rows in set. Elapsed: 12.944 sec. Processed 10.00 million rows,198.89 MB(772.55 thousand rows/s.,15.37 MB/s.)?

-- ClickHouse有一個函數來粗略計算一個唯一的數字，所以讓我們來計算一下。

在MySQL中，相當耗時的查詢也可以在很短的時間內處理。

重復統計時，最好將數據復制到ClickHouse一次。

如果您復制它，后續查詢將更快。

建議暫時使用StripeLog引擎。

如果您有一個主鍵，您可能還想要使用MergeTree表。這是在ClickHouse中最常用的引擎。

有必要用ORDER BY指定數據的排序順序（即使有重復也沒有問題）。

我會嘗試以前的查詢。以下是StripeLog引擎的測試結果。

測試耗時總結如下:

我認為這個錯誤很大，因為它在VM環境下僅測試了一次

從左邊開始為，(1)MySQL中的時間 (2) ClickHouse從MySQL讀取和處理數據的時間 (3) 在ClickHouse上處理復制數據的時間。

執行查詢 MySQL處理時間 (秒) MySQL-ClickHouse處理時間 (秒) ClickHouse處理時間 (秒)

groupby(data1) 3.22 2.685 0.071

groupby(data2) 4.01 2.692 0.177

groupby(data3) 212.82 5.236 0.779

groupby(data1)+uniq(data5) 183.56 12.944 1.725

groupby(data1)+uniq(data5)概算 (無此功能) 6.026 0.285

當引用MySQL數據時，如果沒有對應于ClickHouse的類型，它似乎是String類型。

沒有相應的類型如Decimal類型，所以它也是String類型。

如果你想把它作為一個數值，精度將會改變，但是似乎有必要在MySQL端保持Double類型。

而且，Date和DateTime類型在MySQL和ClickHouse之間的范圍也是不同的。

ClickHouse日期類型是1970 - 2038年之間。

如果有超出范圍的數據，可能需要使其成為字符串類型，按年份，月份，日期分列，并將其作為數值復制。

參照源碼如下：

MySQL類型 ClickHouse 類型 參考

tinyint????UInt8 / Int8

smallint????UInt16 / Int16

int / mediumint????UInt32 / Int32

bigint????UInt64 / Int64

float????Float32

double????Float64

dateDate????有可以表達的范圍差異

datetime????DateTime有可以表達的范圍差異

timestamp????DateTime

binaryFixed????String

除上述以外? ? String

mysql怎樣查詢一個表中所有數據

輸出所有的字段及不使用謂詞如distinct,limit等、不分組匯總、不附加任何篩選條件和實施任何連接即可檢索出該表的所有數據。

例如下列語句:

select * from t1（* 號表示輸出所有的字段）

Mysql如何查詢表中的數據：

選擇需要進行查詢的數據庫的鏈接地址。

在數據庫鏈接地址中，找到需要查詢的數據庫，雙擊將其數據庫打開，可以看到數據庫的顏色會由灰色變成彩色。

點擊上方的‘查詢’功能，然后點擊箭頭所指的‘創建查詢’功能。

網頁名稱：mysql元數據怎么查,mysql元數據管理
標題URL：http://m.2m8n56k.cn/article0/dscdcio.html

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