pg、mysql拉取表、表字段注释

本文介绍如何使用SQL语句从pg和mysql数据库中拉取表字段的注释信息,包括字段名、类型、是否允许为空及表注释,适用于数据库管理和维护。

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--pg拉取表字段注释
SELECT
C.relname,    
col_description (A .attrelid, A .attnum) AS COMMENT,
    format_type (A .atttypid, A .atttypmod) AS TYPE,
    A .attname AS NAME,
    A .attnotnull AS NOTNULL
FROM
    pg_class AS C,
    pg_attribute AS A,
    pg_tables T
WHERE
A .attrelid = C .oid  AND T.tablename=C.relname
AND A .attnum > 0 and T.schemaname = 'markting'

--mysql拉取表字段注释
SELECT table_schema,table_name,COLUMN_NAME,column_comment 
FROM INFORMATION_SCHEMA.Columns 
WHERE table_schema in ('schema1','schema2','schema3') and COLUMN_COMMENT = ''

--mysql拉取所有表注释
SELECT TABLE_NAME,TABLE_COMMENT FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema='mammothcode';

MySQL本身并不是一种可以直接从Kafka数据的工具,而是需要借助外部工具或程序来完成这一操作。以下是常见的几种方式: --- ### **1. 使用 Kafka Connect** Kafka 提供了官方插件 `Kafka Connect` 来实现异构系统之间的集成。对于 MySQL 和 Kafka 的交互,可以使用专门的连接器(如 Debezium 或其他 JDBC 连接器)。 #### 步骤: - 配置 Kafka Connect 并安装支持 MySQL 的连接器(例如:Debezium Connector for MySQL)。 - 设置捕获模式(CDC - Change Data Capture),将数据库变更实时同步到 Kafka 主题中。 - 在 Kafka 中创建主题,并通过消费者读消息。 **优点**: - 稳定可靠、易于配置。 - 支持多种捕捉机制,包括日志文件解析和触发器等。 --- ### **2. 编写自定义脚本** 如果不想依赖现成工具,也可以编写 Python、Java 或其他语言的脚本来处理此任务。 #### 示例流程 (Python + PyKafka): ```python from kafka import KafkaConsumer # 初始化 Kafka 消费者 consumer = KafkaConsumer( 'your_topic_name', # 替换为实际的主题名 bootstrap_servers='localhost:9092', auto_offset_reset='earliest' ) for message in consumer: data = message.value.decode('utf-8') print(f"Received Message: {data}") # 将数据插入到 MySQL 数据库中 insert_query = "INSERT INTO your_table (column_name) VALUES (%s)" cursor.execute(insert_query, (data,)) ``` > 注释:上述代码片段仅作示例用途,在生产环境中需增加异常处理及性能优化逻辑。 --- ### **3. 利用第三方 ETL 工具** 此外还有像 Flink、Spark Streaming 或 Apache NiFi 等开源项目也能够方便地达成类似功能需求。 比如基于 Spark SQL 可以构建流式管道直接加载来自 Kafka Topic 内容然后存入目标 RDBMS 格当中去;而 Nifi 规则引擎允许用户图形化拖拽组件轻松设定整个传输链条规则... --- 总之选择哪种方案决于您的业务场景和技术栈考量因素!
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