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mysql怎么插入对象 mysql导入sql
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mysql 怎么用insert批量插入数据
一次插入多行数据
insert
into
表名[(字段列表)]
values(值列表1),(值列表2),...(值列表n);
例如：
insert
into
students(sid,sname,dob)
values
('001','张三','2001-02-03'),
('002','李四','2002-02-03'),
('003','王五','2003-02-03')；
将一张表或查询中的数据插入到另一张表里
insert
into
表名(字段列表)
select
(字段列表)
from
源表
where
筛选表达式；
例如将表2中的记录全部插入到表1，假设它们的结构一样
insert
into
表1(*)
select
*
from
表2；
如何将Java中Date类型的对象插入到Mysql数据库中
JDBC环境下
如果使用mysql怎么插入对象的是PreparedStatement接口mysql怎么插入对象：
String sql = "insert into 表名(date类型mysql怎么插入对象的列) values(?)";
PreparedStatement stmt = con.prepareStatement(sql);
stmt.setDate(1, date对象);
stmt.executeUpdate();
如果使用的是Statement接口：
java.text.SimpleDateFormat fmt1 = new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); // mssql、mysql格式
java.text.SimpleDateFormat fmt2 = new java.text.SimpleDateFormat("dd-MM月-yyyy"); // oracle格式
String sql = String.format("insert into 表名(date类型的列) values('%s')", fmt1.format(date对象));
Statement stmt = con.createStatement();
stmt.executeUpdate(sql);
使用Hibernate和mybaits的确就不用关心类型转换问题mysql怎么插入对象了~
怎么在mysql中放入json数据
我们知道，JSON是一种轻量级的数据交互的格式，大部分NO SQL数据库的存储都用JSON。MySQL从5.7开始支持JSON格式的数据存储，并且新增了很多JSON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把JSON转换为TABLE的函数JSON_TABLE，实现了JSON到表的转换。
举例一
我们看下简单的例子：
简单定义一个两级JSON 对象
mysql set @ytt='{"name":[{"a":"ytt","b":"action"}, {"a":"dble","b":"shard"},{"a":"mysql","b":"oracle"}]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
第一级：
mysql select json_keys(@ytt);+-----------------+| json_keys(@ytt) |+-----------------+| ["name"] |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql select json_keys(@ytt,'$.name[0]');+-----------------------------+| json_keys(@ytt,'$.name[0]') |+-----------------------------+| ["a", "b"] |+-----------------------------+1 row in set (0.00 sec)
我们使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 来转换 @ytt。
mysql select * from json_table(@ytt,'$.name[*]' columns (f1 varchar(10) path '$.a', f2 varchar(10) path '$.b')) as tt;
+-------+--------+
| f1 | f2 |
+-------+--------+
| ytt | action |
| dble | shard |
| mysql | oracle |
+-------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)
举例二
再来一个复杂点的例子，用的是EXPLAIN 的JSON结果集。
JSON 串 @json_str1。
set @json_str1 = ' { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "1.00" }, "table": { "table_name": "bigtable", "access_type": "const", "possible_keys": [ "id" ], "key": "id", "used_key_parts": [ "id" ], "key_length": "8", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "0.00", "eval_cost": "0.20", "prefix_cost": "0.00", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "log_time", "str1", "str2" ] } }}';
第一级：
mysql select json_keys(@json_str1) as 'first_object';+-----------------+| first_object |+-----------------+| ["query_block"] |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql select json_keys(@json_str1,'$.query_block') as 'second_object';+-------------------------------------+| second_object |+-------------------------------------+| ["table", "cost_info", "select_id"] |+-------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)
第三级：
mysql select json_keys(@json_str1,'$.query_block.table') as 'third_object'\G*************************** 1. row ***************************third_object: ["key","ref","filtered","cost_info","key_length","table_name","access_type","used_columns","possible_keys","used_key_parts","rows_examined_per_scan","rows_produced_per_join"]1 row in set (0.01 sec)
第四级：
mysql select json_extract(@json_str1,'$.query_block.table.cost_info') as 'forth_object'\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {"eval_cost":"0.20","read_cost":"0.00","prefix_cost":"0.00","data_read_per_join":"176"}1 row in set (0.00 sec)
那我们把这个JSON 串转换为表。
SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,
"$.query_block"
COLUMNS(
rowid FOR ORDINALITY,
NESTED PATH '$.table'
COLUMNS (
a1_1 varchar(100) PATH '$.key',
a1_2 varchar(100) PATH '$.ref[0]',
a1_3 varchar(100) PATH '$.filtered',
nested path '$.cost_info'
columns (
a2_1 varchar(100) PATH '$.eval_cost' ,
a2_2 varchar(100) PATH '$.read_cost',
a2_3 varchar(100) PATH '$.prefix_cost',
a2_4 varchar(100) PATH '$.data_read_per_join'
),
a3 varchar(100) PATH '$.key_length',
a4 varchar(100) PATH '$.table_name',
a5 varchar(100) PATH '$.access_type',
a6 varchar(100) PATH '$.used_key_parts[0]',
a7 varchar(100) PATH '$.rows_examined_per_scan',
a8 varchar(100) PATH '$.rows_produced_per_join',
a9 varchar(100) PATH '$.key'
),
NESTED PATH '$.cost_info'
columns (
b1_1 varchar(100) path '$.query_cost'
),
c INT path "$.select_id"
)
) AS tt;
+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+
| rowid | a1_1 | a1_2 | a1_3 | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3 | a4 | a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | b1_1 | c |
+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+
| 1 | id | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176 | 8 | bigtable | const | id | 1 | 1 | id | NULL | 1 |
| 1 | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 | 1 |
+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
当然，JSON_table 函数还有其他的用法，我这里不一一列举了，详细的参考手册。
请点击输入图片描述
怎么往mysql中插入实时数据
前提条件
您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处
下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压（需要该服务器可以访问互联网，建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性）。服务器上需要有Java
6或以上的运行环境（JRE/JDK）。
操作步骤
1. 在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同；
2. 在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道，并记录这个通道的ID；
（见： ），
3. 配置dts-ads-writer/app.conf文件，配置方式如下：
所有配置均保存在app.conf中，运行前请保证配置正确；修改配置后，请重启writer
基本配置：
{
"dtsAccessId": "", // 拥有数据订阅通道的云账号的accessId, 必须配置
"dtsAccessKey": "", // 拥有数据订阅通道的云账号的accessKey, 必须配置
"dtsTunnelId": "", // 数据订阅通道的id, 必须配置; 注意是id，不是通道名称
"adsUserName": "", // 访问您的分析型数据库的用户名（accessId）, 必须配置
"adsPassword": "", // 访问您的分析型数据库的密码(accessKey), 必须配置
"adsJdbcUrl": "", // 访问分析型数据库的jdbc连接串, 必须配置（格式jdbc:mysql://ip:port/dbname）
"tables": [
{
"source": {
"primaryKeys": [""] // 主键定义, 必须配置; 注意RDS和分析型数据库中的主键定义必须一致
"db": "", // 源头RDS的db名称, 必须配置
"table": "", // 源头RDS的table名称, 必须配置
"skipColumns": ["col1"] // 可选，若在此配置了RDS表某列名，则该列不会同步
},
"target": {
"table": "" // 分析型数据库表的table名称, 必须配置
},
"columnMapping": {
"": "" // rds表和ads表的列对应关系：key为rds的列名, value为分析型数据库的列名，选填，不填则按照列名一一对应
}
}
]
}
tables节点的配置示例，
表示rds_db库下的rds_table表对应ads_table表，并且rds_table表的col1列对应ads_table表的col1_ads列，
rds_table表的col2列对应ads_table表的col2_ads列
"tables": [
{
"source": {
"primaryKeys": [
"col1",
"col2"
],
"db": "rds_db",
"table": "rds_table"
},
"target": {
"table": "ads_table"
},
"columnMapping": {
"col1": "col1_ads",
"col2": "col2_ads"
}
}
]
注意事项：
1）RDS for MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程；
2）一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定；
3）一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时，需要重启进程
4）RDS for MySQL中DDL操作不做同步处理；
5）更新app.conf需要重启插件进程才能生效；
6）如果工具出现bug或某种其它原因需要重新同步历史数据，只能回溯最近24小时的数据（在阿里云数据传输的控制台中修改消费位点）；
7）插件的最大同步性能与运行插件的服务器的互联网带宽和磁盘IOPS成正比。
4. 运行dts-ads-writer/bin/startup.sh(sh bin/startup.sh)；
5. 配置监控程序监控进程存活和日志中的常见错误码。
logs目录下的日志中的异常信息均以ErrorCode=XXXX ErrorMessage=XXXX形式给出，可以进行监控
MySQL如何复制表中的一条记录并插入
1、打开navicat软件，打开要复制表mysql怎么插入对象的数据库，如下图所示：
2、点击上方mysql怎么插入对象的“工具-数据传输”，如下图所示：
3、进去之后，左边选择的是要复制的表的数据库，右边选择的将表复制到目标数据库，如下图所示：
4、打开左边数据库对象中的“表”，选择要复制哪几张表，点击开始。
5、点击开始，会弹出一个框，点击是，等待一下，出现如下界面，复制成功，点击“关闭”。
6、可以看到表已经复制到另外一个数据库上了，如下图所示：
python在mysql数据库中执行插入操作，插入json.dumps后的包含中文的json对象，数据库中文显示为Unicode
直接显示就是中文
s = {"data": {"text": "\u53d6\u6d88\u9759\u97f3", "result": {"name": "volnotmute"}, "service": "control"}, "presenterid": "No.0:8815bc80-8301-11e5-ae25-00237d6d53e9", "event": "Voiceres", "id": 250000001}
print(s['data']['text'])
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