mysql怎样查询一个表中所有数据？

输出所有的字段及不使用谓词如distinct,limit等、不分组汇总、不附加任何筛选条件和实施任何连接即可检索出该表的所有数据。

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例如下列语句:

select * from t1（* 号表示输出所有的字段）

Mysql如何查询表中的数据：

选择需要进行查询的数据库的链接地址。

在数据库链接地址中，找到需要查询的数据库，双击将其数据库打开，可以看到数据库的颜色会由灰色变成彩色。

点击上方的‘查询’功能，然后点击箭头所指的‘创建查询’功能。

mysql 汇总查询

select A,B from RLB

union all

select '总计',sum(B) from RLB

这里A是名字，然后B是你需要汇总的列，表名字是RLB。

如何查看mysql有什么数据库

1、同时按下键盘上的win＋r按键，调出运行框，并在弹出的运行框中输入cmd后按下回车按键。

2、在弹出的页面中输入mysql -u root -p命令，并点击键盘上的回车按键。

3、在弹出的页面中输入需要查询的账号的密码并按下键盘上的回车按键。

4、这样就可以查看到所有的数据库。

如何利用ClickHouse高速汇总查询MySQL数据

直连到MySQL的功能现在已被添加到ClickHouse中。所以可以直接从ClickHouse查询MySQL表中的数据。

ClickHouse是一个超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询更快，因此通常情况下在MySQL上进行聚合。

下面是在自己的虚拟环境中做的测试记录。既然是虚拟环境非生产环境，请看参考应用级别，而不是严格的测试。

正确准备和测试大约1000万个数据项。

执行脚本以创建样本数据。这是约500 MB。

在MySQL中创建一个表并导入它。

由于似乎字符串数据比数字值更容易汇总，所以内容是数字的，但它们是可变的类型。

然后执行计算操作。

用BLOB类型做GROUPBY似乎很慢。

您可以在ClickHouse上使用MySQL数据，只需在下面的表格中指定它，而不是表名。

启动ClickHouse客户端并进行测试。

如果您在启动时不添加--multiline选项，则不会放置多行查询，因此请继续。

SELECT 

data1, 

COUNT(*)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','') 

GROUP BY data1

┌─data1─┬─COUNT()─┐

│    4│1999013│

│    3│1998988│

│    2│1999993│

│    5│2001553│

│    1│2000453│

└───────┴─────────┘

5 rows in set. Elapsed: 2.685 sec. Processed 10.00 million rows,40.00 MB(3.72 million rows/s.,14.90 MB/s.) 

SELECT 

data2, 

COUNT(*)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','') 

GROUP BY data2

┌─data2─┬─COUNT()─┐

│6    │  999786│

│8    │1001805│

│9    │1001438│

│3    │1000357│

│2    │1000648│

│4    │  998349│

│5    │  998889│

│10    │  999424│

│1    │1000530│

│7    │  998774│

└───────┴─────────┘

10 rows in set. Elapsed: 2.692 sec. Processed 10.00 million rows,101.00 MB(3.71 million rows/s.,37.52 MB/s.) 

SELECT 

data3, 

COUNT(*)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','') 

GROUP BY data3

-- 结果省略

100000 rows in set. Elapsed: 5.236 sec. Processed 10.00 million rows,138.89 MB(1.91 million rows/s.,26.52 MB/s.) 

SELECT 

data1, 

uniqExact(data5)

FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','') 

GROUP BY data1

┌─data1─┬─uniqExact(data5)─┐

│    4│          1811674│

│    3│          1812072│

│    2│          1812503│

│    5│          1814106│

│    1│          1813005│

└───────┴──────────────────┘

5 rows in set. Elapsed: 12.944 sec. Processed 10.00 million rows,198.89 MB(772.55 thousand rows/s.,15.37 MB/s.) 

-- ClickHouse有一个函数来粗略计算一个唯一的数字，所以让我们来计算一下。

在MySQL中，相当耗时的查询也可以在很短的时间内处理。

重复统计时，最好将数据复制到ClickHouse一次。

如果您复制它，后续查询将更快。

建议暂时使用StripeLog引擎。

如果您有一个主键，您可能还想要使用MergeTree表。这是在ClickHouse中最常用的引擎。

有必要用ORDER BY指定数据的排序顺序（即使有重复也没有问题）。

我会尝试以前的查询。以下是StripeLog引擎的测试结果。

测试耗时总结如下:

我认为这个错误很大，因为它在VM环境下仅测试了一次

从左边开始为，(1)MySQL中的时间 (2) ClickHouse从MySQL读取和处理数据的时间 (3) 在ClickHouse上处理复制数据的时间。

执行查询 MySQL处理时间 (秒) MySQL-ClickHouse处理时间 (秒) ClickHouse处理时间 (秒)

groupby(data1) 3.22 2.685 0.071

groupby(data2) 4.01 2.692 0.177

groupby(data3) 212.82 5.236 0.779

groupby(data1)+uniq(data5) 183.56 12.944 1.725

groupby(data1)+uniq(data5)概算 (无此功能) 6.026 0.285

当引用MySQL数据时，如果没有对应于ClickHouse的类型，它似乎是String类型。

没有相应的类型如Decimal类型，所以它也是String类型。

如果你想把它作为一个数值，精度将会改变，但是似乎有必要在MySQL端保持Double类型。

而且，Date和DateTime类型在MySQL和ClickHouse之间的范围也是不同的。

ClickHouse日期类型是1970 - 2038年之间。

如果有超出范围的数据，可能需要使其成为字符串类型，按年份，月份，日期分列，并将其作为数值复制。

参照源码如下：

MySQL类型 ClickHouse 类型 参考

tinyint    UInt8 / Int8

smallint    UInt16 / Int16

int / mediumint    UInt32 / Int32

bigint    UInt64 / Int64

float    Float32

double    Float64

dateDate    有可以表达的范围差异

datetime    DateTime有可以表达的范围差异

timestamp    DateTime

binaryFixed    String

除上述以外    String

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