mysql 写一个删除表umy_store_sku中createtime的时间是今天年月日的数据。

可以使用如下的 SQL 语句实现：

DELETE FROM umy_store_sku WHERE DATE(createtime) = CURDATE();

其中，`CURDATE()` 函数表示当前日期，`DATE(createtime)` 函数表示将 `createtime` 字段转换为日期格式，然后判断是否等于当前日期。这样，就可以删除表 `umy_store_sku` 中创建时间为今天的数据。

相关问题

mysql 写一个删除表umy_store_sku中createtime的时间是今天的数据。

可以使用以下SQL语句来删除umy_store_sku表中createtime是今天的数据：

DELETE FROM umy_store_sku WHERE DATE(createtime) = CURDATE();

、 抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Mysql的ods库中表sku_info。根据ods.base_province表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段不变、类型不变，同时添加字段为etl_date类型为String，且值为当前日期的前一天日期（字段格式为yyyyMMdd

这里提供一种基于MySQL的增量抽取方案，供您参考：

1. 首先在MySQL中创建ods库和sku_info表，以及base_province表（如果还没有）：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ods;
USE ods;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS sku_info (
  id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  sku_id INT(11) NOT NULL,
  sku_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  create_time TIMESTAMP NOT NULL,
  etl_date VARCHAR(8) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS base_province (
  id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  province_id INT(11) NOT NULL,
  province_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  create_time TIMESTAMP NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
);

2. 假设您已经使用binlog或其他增量抽取工具抽取了shtd_store库中sku_info表的增量数据，并存储为一个增量数据文件incremental_sku_info.csv。

3. 使用以下命令将增量数据文件导入到一个临时表temp_sku_info中：

USE ods;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS temp_sku_info (
  sku_id INT(11) NOT NULL,
  sku_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  create_time TIMESTAMP NOT NULL
);

LOAD DATA INFILE '/path/to/incremental_sku_info.csv' INTO TABLE temp_sku_info
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n';

4. 使用以下命令将temp_sku_info表中新增的数据插入到sku_info表中，并为etl_date字段赋值为当前日期的前一天日期：

INSERT INTO sku_info (sku_id, sku_name, create_time, etl_date)
SELECT t.sku_id, t.sku_name, t.create_time, DATE_FORMAT(NOW() - INTERVAL 1 DAY, '%Y%m%d')
FROM temp_sku_info t
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM sku_info s WHERE s.sku_id = t.sku_id AND s.create_time = t.create_time
);

5. 使用以下命令查询sku_info表中的etl_date字段的不同值，即为抽取的日期：

SELECT DISTINCT etl_date FROM sku_info;

6. 将查询结果截图，并将代码粘贴至下面。

以上是一种基于MySQL的增量抽取方案，您可以根据自己的实际情况进行调整和优化。