MySQL批量数据脚本与函数创建指南
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更新于2024-08-28
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本文主要介绍了如何在MySQL中进行批量数据操作,包括创建数据库表结构、设置服务器参数以及创建自定义函数。重点在于提高数据导入的效率和数据的唯一性。
在MySQL中,批量数据处理通常涉及到数据库表的设计和数据的插入。首先,我们来看两个示例表的创建语句:
1. `dept` 表用于存储部门信息,包含字段 `id`(主键,自动递增),`deptName`(部门名称),`address`(地址)和 `ceo`(首席执行官ID)。表使用 InnoDB 引擎,以支持事务处理,并且设置了默认的 UTF8 字符集。
```sql
CREATE TABLE `dept` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`deptName` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
`address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
`ceo` INT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
```
2. `emp` 表用于存储员工信息,包含字段 `id`(主键,自动递增),`empno`(员工编号,非空),`name`(姓名),`age`(年龄)和 `deptId`(部门ID)。这里还注释掉了一个外键约束,它会将 `deptId` 与 `dept` 表的 `id` 关联起来,以实现数据的一致性。
```sql
CREATE TABLE `emp` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`empno` INT NOT NULL,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`age` INT(3) DEFAULT NULL,
`deptId` INT(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
# CONSTRAINT `fk_dept_id` FOREIGN KEY (`deptId`) REFERENCES `t_dept` (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
```
在批量数据导入时,可能会遇到因开启二进制日志(`log_bin`)导致的问题。`log_bin_trust_function_creators` 参数用于控制是否信任用户创建的非确定性函数。如果启用了慢查询日志并且 `log_bin` 开关打开,需要设置这个参数为 1,以允许创建函数。
```sql
show variables like 'log_bin_trust_function_creators';
set global log_bin_trust_function_creators = 1;
```
上述设置仅对当前会话有效,要使其永久生效,需要修改 MySQL 的配置文件:
- Windows: 修改 `my.ini` 文件中的 `[mysqld]` 段,添加 `log_bin_trust_function_creators=1`。
- Linux: 修改 `/etc/my.cnf` 文件中的 `[mysqld]` 段,添加 `log_bin_trust_function_creators=1`。
此外,为了确保批量插入的数据具有唯一性,可以创建自定义函数来生成随机字符串。例如,以下是一个生成指定长度随机字符串的函数:
```sql
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
DECLARE chars CHAR(50) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
DECLARE str VARCHAR(255) DEFAULT '';
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i <= n DO
SET str = CONCAT(str, SUBSTRING(chars, FLOOR(RAND() * LENGTH(chars)) + 1, 1));
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN str;
END$$
DELIMITER ;
```
这个函数可以根据需要生成指定长度的随机字符串,从而避免数据冲突。
MySQL 批量数据脚本主要涉及数据库表设计、服务器参数配置和自定义函数的创建,这些都是在大规模数据处理中常见的操作。通过合理的表结构设计和适当的功能扩展,可以有效地提高数据导入的效率和数据质量。
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