create_table_stmt

`CREATE TABLE` 语句用于在数据库中创建一个新的表。它的基本语法如下：

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    column3 datatype,
    .....
);

其中 `table_name` 是新表的名称，`column` 是表中的列名，`datatype` 是列的数据类型。你可以在 `CREATE TABLE` 语句中定义任意多个列，每个列之间用逗号分隔。例如，以下是一个创建一个名为 `users` 的表的示例：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT,
    email VARCHAR(100)
);

这将创建一个名为 `users` 的表，包含四个列：`id`、`name`、`age` 和 `email`。其中，`id` 列是主键，`name` 和 `email` 列是字符串类型的，`age` 列是整数类型的。

相关问题

在mysql 创建 存储过程create_track_table1 成功，我想执行存储过程，输入call create_track_table1 (1000,'gk'); 返回结果成功，实际上无结果

如果存储过程执行成功，但是没有返回任何结果，可能是因为存储过程中没有使用SELECT语句返回结果。可以在存储过程中添加SELECT语句，例如：

CREATE PROCEDURE create_track_table1 (IN max_rows INT, IN table_name VARCHAR(255))
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    DECLARE sql_query VARCHAR(2000) DEFAULT '';

    WHILE i <= max_rows DO
        SET sql_query = CONCAT('INSERT INTO ', table_name, ' VALUES (', i, ', \'Track ', i, '\')');
        PREPARE stmt FROM sql_query;
        EXECUTE stmt;
        DEALLOCATE PREPARE stmt;
        SET i = i + 1;
    END WHILE;

    SELECT CONCAT('Created table ', table_name);
END;

这样，当你执行存储过程时，就会返回一个提示信息，告诉你已经成功创建了表格。

sqlalchemy中json_table的用法，给出代码示例

在SQLAlchemy中，`json_table`函数用于从JSON数组中提取数据并返回表格形式。以下是一个简单的代码示例：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, func
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('sqlite:///test.db', echo=True)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
    data = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)

users = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'data': '{"hobbies": ["reading", "swimming"], "address": {"city": "Beijing", "street": "Main Street"}}'},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'data': '{"hobbies": ["gaming", "hiking"], "address": {"city": "Shanghai", "street": "Second Street"}}'},
]

for user_data in users:
    user = User(name=user_data['name'], age=user_data['age'], data=user_data['data'])
    session.add(user)
session.commit()

# 使用json_table函数从JSON数组中提取数据
stmt = text("""
    SELECT
        u.id,
        u.name,
        h.hobby,
        a.city,
        a.street
    FROM
        users AS u,
        json_table(u.data, '$.hobbies[*]') AS h,
        json_table(u.data, '$.address') AS a
    WHERE
        h.hobby = 'reading' OR h.hobby = 'gaming'
""")
results = session.query(User.id, User.name, func.json_group_array(stmt.columns.hobby), stmt.columns.city, stmt.columns.street).filter(User.id == stmt.columns.id).group_by(User.id).all()
print(results)

在这个示例中，我们创建了一个名为`users`的表，其中包含了一个名为`data`的JSON类型字段。我们向表中插入了两个用户的数据。然后，我们使用`json_table`函数从`data`字段中提取了每个用户的兴趣爱好和地址信息，并将查询结果以表格形式返回。最后，我们使用`group_by`函数将结果按用户ID分组。