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mysql导入数据库表结构图

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),它广泛用于云计算和IT互联网领域。MySQL提供了一个简单易用的工具,可以将数据库表结构图导入到数据库中。

数据库表结构图是指数据库表的结构和关系的图形化表示。它可以包括表的名称、字段名称、数据类型、约束、索引等信息。数据库表结构图对于数据库的设计和维护非常重要,它能够清晰地展示数据库表之间的关系,方便开发人员进行数据库操作。

在MySQL中,可以通过以下步骤来导入数据库表结构图:

  1. 创建一个新的数据库或者使用已有的数据库。可以使用MySQL提供的命令行工具或者图形化界面工具(例如phpMyAdmin)来创建数据库。
  2. 使用文本编辑器或者数据库设计工具创建数据库表结构图。可以使用SQL语句来定义表的结构,包括表的名称、字段名称、数据类型、约束等。例如,以下是一个创建表的SQL语句的示例:
代码语言:txt
复制
CREATE TABLE `users` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `email` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  1. 将创建好的数据库表结构图保存为一个.sql文件。可以使用文本编辑器来保存文件,并确保文件以.sql作为后缀名。
  2. 使用MySQL提供的命令行工具或者图形化界面工具来导入数据库表结构图。例如,使用命令行工具可以通过以下命令来导入.sql文件:
代码语言:txt
复制
mysql -u username -p database_name < file.sql

其中,username是MySQL数据库的用户名,database_name是要导入表结构图的数据库名称,file.sql是保存数据库表结构图的文件。

导入成功后,数据库表结构图将被创建并存储在指定的数据库中,可以通过SQL语句来查询、插入、更新和删除数据。

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Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中   Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储   在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。   Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。   1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。   2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。   3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。   4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。   来看下Hive数据抽象结构图

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