mysql數據批量刪除實現代碼(mysql快速刪除大量數據)

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mysql資料庫的 alter可否批量操作? 例如批量修改,批量刪除這樣?求思路,求解.!php!

MySQL 的 Binlog 記錄著 MySQL 資料庫的所有變更信息,了解 Binlog 的結構可以幫助我們解析Binlog,甚至對 Binlog 進行一些修改,或者說是「篡改」,例如實現類似於 Oracle 的 flashback 的功能,恢復誤刪除的記錄,把 update 的記錄再還原回去等。本文將帶您探討一下這些神奇功能的實現,您會發現比您想像地要簡單得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog,這也是 MySQL 8 里的默認模式,STATEMENT 模式因為使用中有很多限制,現在用得越來越少了。

Binlog 由事件(event)組成,請注意是事件(event)不是事務(transaction),一個事務可以包含多個事件。事件描述對資料庫的修改內容。

現在我們已經了解了 Binlog 的結構,我們可以試著修改 Binlog 里的數據。例如前面舉例的 Binlog 刪除了一條記錄,我們可以試著把這條記錄恢復,Binlog 裡面有個刪除行(DELETE_ROWS_EVENT)的事件,就是這個事件刪除了記錄,這個事件和寫行(WRITE_ROWS_EVENT)的事件的數據結構是完全一樣的,只是刪除行事件的類型是 32,寫行事件的類型是 30,我們把對應的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已經刪除的記錄再插入回去。從前面的 「show binlog events」 裡面可看到這個 DELETE_ROWS_EVENT 是從位置 378 開始的,這裡的位置就是 Binlog 文件的實際位置(以位元組為單位)。從事件(event)的結構裡面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 個位元組,我們寫個 Python 小程序把把第383(378+5=383)位元組改成 30 即可。當然您也可以用二進位編輯工具來改。

找出 Binlog 中的大事務

由於 ROW 模式的 Binlog 是每一個變更都記錄一條日誌,因此一個簡單的 SQL,在 Binlog 里可能會產生一個巨無霸的事務,例如一個不帶 where 的 update 或 delete 語句,修改了全表裡面的所有記錄,每條記錄都在 Binlog 裡面記錄一次,結果是一個巨大的事務記錄。這樣的大事務經常是產生麻煩的根源。我的一個客戶有一次向我抱怨,一個 Binlog 前滾,滾了兩天也沒有動靜,我把那個 Binlog 解析了一下,發現裡面有個事務產生了 1.4G 的記錄,修改了 66 萬條記錄!下面是一個簡單的找出 Binlog 中大事務的 Python 小程序,我們知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog,每個事務都是以 BEGIN 開頭,以 COMMIT 結束。我們找出 BENGIN 前面的 「# at」 的位置,檢查 COMMIT 後面的 「# at」 位置,這兩個位置相減即可計算出這個事務的大小,下面是這個 Python 程序的例子。

切割 Binlog 中的大事務

對於大的事務,MySQL 會把它分解成多個事件(注意一個是事務 TRANSACTION,另一個是事件 EVENT),事件的大小由參數 binlog-row-event-max-size 決定,這個參數默認是 8K。因此我們可以把若干個事件切割成一個單獨的略小的事務

ROW 模式下,即使我們只更新了一條記錄的其中某個欄位,也會記錄每個欄位變更前後的值,這個行為是 binlog_row_image 參數控制的,這個參數有 3 個值,默認為 FULL,也就是記錄列的所有修改,即使欄位沒有發生變更也會記錄。這樣我們就可以實現類似 Oracle 的 flashback 的功能,我個人估計 MySQL 未來的版本從可能會基於 Binlog 推出這樣的功能。

了解了 Binlog 的結構,再加上 Python 這把瑞士軍刀,我們還可以實現很多功能,例如我們可以統計哪個表被修改地最多?我們還可以把 Binlog 切割成一段一段的,然後再重組,可以靈活地進行 MySQL 資料庫的修改和遷移等工作。

mysql一次刪除多個表中數據

可以寫個腳本(或者函數),保存一下腳本,刪除的時候直接運行就行。

比如:

delete from table_v1;

delete from table_v2 where **;

delete from table_v3 where ***;

將需要刪除內容的表,都放到一個文件中,執行這個文件中的腳本就可以實現批量刪除。

利用jsp如何批量刪除mysql資料庫中的內容!

jsp中嵌入js腳本,刪除按鈕調用js執行,從而通過js提交action到伺服器端,伺服器端調用dao資料庫刪除操作,即可實現你的要求,至於mysql資料庫建立連接,執行操作,關閉連接等,我想你應該知道,當然,你也可以直接將資料庫操作的代碼嵌入在jsp中,應置於%%之間,不過,要明白,載入jsp時候,Java代碼也會執行,執行順序由jsp開始至結束,標籤轉義翻譯顯示,java代碼執行,jsp的編譯時在伺服器啟動時就會進行的:*.jsp–*_jsp.java—*_jsp.class

如何批量刪除資料庫里某個表裡的多條記錄

1、首先我們打開SQL Database Studio。

2、然後我們點擊展開資料庫連接和資料庫。

3、然後我們展開已有的表。

4、然後我們雙擊要刪除記錄的表,進入表數據操作界面。

5、然後我們選定要刪除的記錄,點擊【delete selected rows】。

6、此時顯示將刪除的記錄,點擊【save to db】。

mysql怎麼批量刪除 mybatis怎麼寫

Java mysql mybatis批量更新資料庫,採用以下寫法即可執行,但是資料庫連接必須配置:allowMultiQueries=true

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例如:jdbc:mysql://192.168.1.236:3306/test?useUnicode=truecharacterEncoding=UTF-8allowMultiQueries=true

update id=”batchUpdate” parameterType=”java.util.List”

foreach collection=”list” item=”item” index=”index” open=”” close=”” separator=”;”

update test

set

test=${item.test}+1

/set

where id = ${item.id}

/foreach

/update

MyBatis是支持普通SQL查詢,存儲過程和高級映射的優秀持久層框架。MyBatis消除了幾乎所有的JDBC代碼和參數的手工設置以及結果集的檢索。MyBatis使用簡單的XML或註解用於配置和原始映射,將介面和Java的POJOs(Plan Old Java Objects,普通的Java對象)映射成資料庫中的記錄.

如何快速批量刪除Mysql資料庫中的數據表

一、使用phpmyadmin工具批量刪除mysql資料庫表

使用phpmyadmin資料庫管理工具進行刪除,這是一個傳統的方法,在任何php虛擬主機中,你都可以操作。下面是操作過程介紹:

1、登錄phpmyadmin。選擇你的mysql資料庫名進入——點擊結構——選擇您要刪除的數據表——「選中項」中選擇刪除,執行刪除表操作。如下圖:

PHPMYADMIN使用技巧:如何快速批量刪除Mysql資料庫中的數據表 image00114 150×150

二、使用php腳本完成批量刪除

無憂主機()小編從網上找了一段php代碼,也可以幫我們快速實現刪除。如果你對phpmyadmin工具「敏感」,可以使用下面的方式來實現快速刪除mysql資料庫表。 在下面的代碼複製到記事本後,配置過程中你要注意幾個問題:

1、 正確配置你mysql資料庫信息。這個你可以直接諮詢你的空間商就可以獲得啦。

2、 正確設置要刪除的資料庫表前綴,這個非常重要,填寫錯誤,將操作錯誤。請你務必確認你的資料庫表前綴哦,資料庫表前綴你可以在phpmyadmin中查詢到。一般都是xx_開頭的。 設置好後,將這段代碼另存為.php文件(如51php.php)然後上傳到您空間的網站根目錄(public_html)。上傳完畢,直接用域名/51php.php,就可以刪除了。 代碼如下:

?php

mysql_connect(‘localhost’,’資料庫用戶名’,’資料庫密碼’);

mysql_select_db(‘資料庫名稱’);

$rs=mysql_query(‘show tables’);

while($arr=mysql_fetch_array($rs))

{

$TF=strpos($arr[0],’51php_’);

if($TF===0){

$FT=mysql_query(“drop table $arr[0]”);

if($FT){

echo “$arr[0] 刪除成功!br”;

}

}

}

?

以上兩種方法都可批量刪除數據表,特別提醒一下,數據是無價的,操作數據表的時候一定要先做好備份。免得誤刪除數據是無法恢復的。如果您不會備份,麻煩您參考:

360度全方位講解無憂網站資料庫備份

Mysql資料庫管理利器:phpmyadmin詳細使用教程

原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/244829.html

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