概述 对于mysql和Infobright等数据库,information_schema数据库中的表都是只读的,不能进行更新.删除和插入等操作,也不能加触发器,因为它们实际只是一个视图,不是基本表,没有关联的文件. information_schema.tables存储了数据表的元数据信息,下面对常用的字段进行介绍: table_schema: 记录数据库名: table_name: 记录数据表名: engine : 存储引擎: table_rows: 关于表的粗略行估计: data_lengt…
转:https://www.cnblogs.com/ssslinppp/p/6178636.html https://segmentfault.com/q/1010000007268994?_ea=1290889 如果想要知道Mysql数据库中每个表占用的空间.表记录的行数的话,可以打开mysql的information_schema数据库.在该库中有个Tables表,这个表主要字段分别是:TABLE_SCHEMA:数据库名TABLE_NAME:表名ENGINE:所使用的存储引擎TABLES_R…
MySQL 判断数据库和数据表是否存在 如何使用SQL查询语句,判断数据库和数据表是否存在? 1.判断数据库是否存在 查询SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME = '需要查找的数据库名'; 也可以模糊查询,SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME like '%需要查询的数据库名的部分名称%'; 2.判断数据表…
python查询数据库返回数据主要运用到flask框架,pymysql 和 json‘插件’ #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pymysql import flask,json server=flask.Flask(__name__) @server.route('/index',methods=['get','post']) def create(): db = pymysql.connect("localhost",…
mysql查询当天的数据 贴代码: #两个时间都使用to_days()函数 select * from reple where to_days(create_time) = to_days(NOW())…
mysql找出重复数据的方法<pre>select openid,count(openid) from info group by openid,jichushezhi_id HAVING count(openid)>1</pre>…
//显示重复的所有条 SELECT * FROM 表名 WHERE (字段1,字段2,...) IN (SELECT 字段1,字段2,...FROM 表名 GROUP BY 字段1,字段2,... HAVING COUNT(*)>1) //只显示重复中的一条 SELECT * FROM 表名 GROUP BY CONCAT(字段1,字段2,...) HAVING COUNT(*)>1 //删除重复数据(保留ID最小的一条) DELETE FROM 表名 WHERE (字段1,字段2,...)…
本文主要总结数据库去掉重复数据的方法 去掉重复数据的方法: 第一种:distinct 根据单个字段去重,能精确去重: 作用在多个字段时,只有当这几个字段的完全相同时,才能去重: 关键字distinct只能放在SQL语句中的第一个,才会起作用 上图举例说明:图中student_name 为 test的同学有两位,不同的是班级 首先,单个字段 ->用distinct对student_name 进行筛选,单个字段查询的话,可以看到已经将一个重复的test学生记录去掉了 应用在多个字段时,可以看到此时两…
项目结构: Menu package com.mstf.dao; import java.util.Scanner; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import com.mstf.util.MyBatisUtil; public class Menu { private static Scanner sc = new Scanner(System.in); public static void main(String[] args) {…
数据库UserInfo 删除重复数据 即删除重复的用户名手机号 同一个用户名手机号只保留一个用户 01.根据多个字段查询重复数据 with data1 as( select MobilePhone,Name from UserInfogroup by MobilePhone,Namehaving count(*)>1 ), 02.对重复数据分配编号 data2 as ( select u.*,row_number() over(partition by u.MobilePhone,u.Name…