下面哪个表属于系统数据库information_schema user db tables host

属于系统数据库 `information_schema` 的表有：

- `TABLES`：包含当前 MySQL 实例中所有可见表的信息。
- `COLUMNS`：包含当前 MySQL 实例中所有可见表的列信息。
- `SCHEMATA`：包含当前 MySQL 实例中所有可见数据库的信息。
- `STATISTICS`：包含当前 MySQL 实例中所有可见表的索引统计信息。
- `USER_PRIVILEGES`：包含授予用户的权限信息。

因此，答案是 `tables`。而 `user`、`db`、`host` 表都不属于 `information_schema`。`user` 表属于 MySQL 系统数据库 `mysql`，包含所有 MySQL 用户的权限信息。`db` 表也属于 `mysql`，包含所有 MySQL 数据库的信息。`host` 表也属于 `mysql`，包含所有 MySQL 用户的主机信息。

相关问题

获取游标 cursor = conn.cursor() # 获取所有表名 cursor.execute("show tables") tables = cursor.fetchall() # 遍历每张表格 for table in tables: table_name = table[0] # 查询表格中所有列名 cursor.execute(f"select column_name from information_schema.columns where table_name='{table_name}'") columns = cursor.fetchall() # 判断a和b列是否存在 if ('a',) in columns and ('b',) in columns: continue # 如果a和b列不存在，则增加这两列 cursor.execute(f"alter table {table_name} add column a decimal(10,2), add column b decimal(10,2)") # 提交修改并关闭连接 conn.commit() conn.close() 给代码增加多线程，且线程访问的是同一个数据库

好的，可以使用Python内置的`concurrent.futures`库来实现多线程，并将数据库连接作为参数传递给线程函数。代码修改如下：

import pymysql
import concurrent.futures

def process_table(conn, table_name):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(f"select column_name from information_schema.columns where table_name='{table_name}'")
    columns = cursor.fetchall()
    if ('a',) in columns and ('b',) in columns:
        cursor.close()
        return
    cursor.execute(f"alter table {table_name} add column a decimal(10,2), add column b decimal(10,2)")
    cursor.close()

def main():
    conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='daily')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("show tables")
    tables = cursor.fetchall()
    cursor.close()

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        futures = [executor.submit(process_table, conn, table[0]) for table in tables]
        concurrent.futures.wait(futures)

    conn.commit()
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码将数据库连接作为参数传递给`process_table`函数，避免了多个线程同时访问同一个数据库连接的问题。然后使用`ThreadPoolExecutor`创建线程池，并发地调用`process_table`函数处理每张表格。最后提交修改并关闭连接。

多线程可以提高程序的并发性和效率，但需要注意线程安全问题，比如避免多个线程同时访问同一个数据库连接。

Python数据库表怎么找出来

要找出Python中的数据库表，你需要使用相应的数据库连接器（如MySQL Connector、SQLite3、PostgreSQL等）来连接到数据库，并调用相关的API查询表信息。以下是一些常见的示例代码：

1. 使用MySQL Connector查询MySQL数据库中的所有表：

import mysql.connector

# 创建数据库连接
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

# 获取数据库游标
mycursor = mydb.cursor()

# 查询所有表名
mycursor.execute("SHOW TABLES")

# 打印所有表名
for table in mycursor:
  print(table)

2. 使用SQLite3查询SQLite数据库中的所有表：

import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 获取数据库游标
cursor = conn.cursor()

# 查询所有表名
cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")

# 打印所有表名
for table in cursor.fetchall():
    print(table[0])

3. 使用psycopg2查询PostgreSQL数据库中的所有表：

import psycopg2

# 创建数据库连接
conn = psycopg2.connect(
    host="yourhost",
    database="yourdatabase",
    user="yourusername",
    password="yourpassword",
    port="yourport"
)

# 获取数据库游标
cursor = conn.cursor()

# 查询所有表名
cursor.execute("SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema='public' AND table_type='BASE TABLE';")

# 打印所有表名
for table in cursor.fetchall():
    print(table[0])

注意：以上代码仅为示例，具体使用需要根据实际情况进行修改。