MySQL怎么用命令行窗口新建数据库
时间: 2023-09-11 07:07:04 浏览: 79
要在命令行窗口中使用 MySQL 创建数据库,您可以按照以下步骤操作:
1. 打开命令行窗口。
2. 输入以下命令以登录到 MySQL 服务器:
```
mysql -u <用户名> -p
```
请将 `<用户名>` 替换为您的 MySQL 用户名,并按 Enter 键。然后,系统会提示您输入密码。
3. 输入密码并按 Enter 键,然后您将成功登录到 MySQL 服务器。
4. 输入以下命令以创建一个新的数据库:
```
CREATE DATABASE <数据库名>;
```
请将 `<数据库名>` 替换为您想要创建的数据库的名称,并按 Enter 键。执行此命令后,系统会创建一个新的空数据库。
5. 您可以通过输入以下命令来确认数据库是否成功创建:
```
SHOW DATABASES;
```
系统将显示所有已创建的数据库列表,您应该能够在列表中看到您刚刚创建的数据库。
这样,您就可以通过命令行窗口成功创建一个 MySQL 数据库了。
相关问题
arcgis如何修改为mysql数据库
在ArcGIS中,您可以使用以下步骤将现有的数据存储在MySQL数据库中:
1. 将数据转换为MySQL支持的格式:首先,您需要将数据转换为MySQL支持的格式。在ArcGIS中,您可以使用“导出数据”工具将数据转换为MySQL支持的格式,例如CSV或shapefile格式。
2. 创建MySQL数据库:在MySQL数据库中创建一个新的数据库。您可以使用MySQL的命令行界面或GUI工具(例如phpMyAdmin)来创建数据库。
3. 创建MySQL数据库表:在MySQL数据库中创建一个新的数据表,该表将存储您导出的数据。您可以使用MySQL的命令行界面或GUI工具来创建数据表。
4. 将数据导入MySQL数据库表中:使用MySQL的IMPORT或LOAD DATA INFILE命令将导出的数据导入到MySQL数据库表中。
5. 配置ArcGIS连接到MySQL数据库:在ArcGIS中,打开“服务器浏览器”窗口,右键单击“数据库服务器”并选择“新建数据库连接”。然后,输入MySQL数据库的连接信息(例如主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称),并测试连接。
6. 将MySQL数据库表添加到ArcGIS中:在ArcGIS中,打开“目录”窗口,右键单击“数据库连接”并选择“添加数据”。然后,选择MySQL数据库表并将其添加到ArcGIS中。
请注意,将数据从ArcGIS转换为MySQL格式和将数据导入到MySQL数据库中可能需要一些数据清理和转换。此外,如果您使用的是ArcGIS Server,则还需要配置ArcGIS Server以连接到MySQL数据库。
1.打开右侧命令行窗口,在 MySQL 数据库中新建数据库 sparktest,再建表 employee,字段及数据如下所示; 字段名 数据类型 id int(4) name char(20) gender char(4) age int(4) 数据如下: 1 Alice F 22 2 John M 25 MySQL 数据库连接信息 账号: root 密码:123123 地址:127.0.0.1 端口:3306 启动命令:service mysql start 2.打开代码文件窗口,配置 Spark 通过 JDBC 连接数据库 MySQL ,编程实现利用 DataFrame 插入下列数据到 MySQL,最后打印出 age 的最大值和 age 的总和。 数据如下: 3 Mary F 26 4 Tom M 23 输出格式如下: age->max,age->sum
好的,您的问题是如何使用 Spark 通过 JDBC 连接 MySQL 数据库,利用 DataFrame 插入数据,并计算 age 的最大值和总和。
首先,您需要在 Spark 中通过 JDBC 连接 MySQL 数据库。可以使用以下代码来实现:
```scala
val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
.option("dbtable", "employee")
.option("user", "root")
.option("password", "123123")
.load()
```
这里的 url、user 和 password 参数需要替换为您自己 MySQL 数据库的连接信息。
然后,您可以通过 DataFrame 插入数据。可以使用以下代码来实现:
```scala
import spark.implicits._
val data = Seq(
(3, "Mary", "F", 26),
(4, "Tom", "M", 23)
).toDF("id", "name", "gender", "age")
data.write
.mode("append")
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
.option("dbtable", "employee")
.option("user", "root")
.option("password", "123123")
.save()
```
这里的 url、user 和 password 参数需要替换为您自己 MySQL 数据库的连接信息。
最后,您可以使用 DataFrame 的聚合函数来计算 age 的最大值和总和。可以使用以下代码来实现:
```scala
val result = jdbcDF.agg(max("age"), sum("age")).head()
println(s"age->${result.getInt(0)},age->${result.getInt(1)}")
```
这里的 max() 和 sum() 函数是 DataFrame 的内置聚合函数。
完整的代码如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
// 连接 MySQL 数据库
val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
.option("dbtable", "employee")
.option("user", "root")
.option("password", "123123")
.load()
// 插入数据
val data = Seq(
(3, "Mary", "F", 26),
(4, "Tom", "M", 23)
).toDF("id", "name", "gender", "age")
data.write
.mode("append")
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sparktest")
.option("dbtable", "employee")
.option("user", "root")
.option("password", "123123")
.save()
// 计算 age 的最大值和总和
val result = jdbcDF.agg(max("age"), sum("age")).head()
println(s"age->${result.getInt(0)},age->${result.getInt(1)}")
```
输出格式应该如下:
```
age->26,age->96
```