mysql 根据条件update、创建、替换整理

文章描述了两个SQL语句,一个是更新wjy_customa表中满足条件的记录,将charge和status字段值更改,另一个是将db321.sline_xsct_stroll_logs表的数据插入到db_yjh.yjh_form_logs和yjh_phone_call表中。
UPDATE wjy_custom AS c
INNER JOIN (
    SELECT
        a.id 
    FROM
        wjy_custom a
        LEFT JOIN wjy_custom_remark b ON a.id = b.custom_id 
    WHERE
        a.charge = 71 
        AND a.status = 0
    GROUP BY
        a.id 
    HAVING
        count( b.id ) > 0 limit 0, 187 更新的条数
    ) AS d 
    SET charge=24,status=1#要更新的字段
WHERE
    c.id = d.id

替换:

REPLACE INTO `db_yjh`.`yjh_form_logs` (`id`, `info_id`, `info_type`, `info_path`, `duration`, `add_time`, `user_id`, `device_id`, `page_type`, `end_time`, `pid`, `platform`, `shop_id`, `top_user_id`, `module_type`, `cat_id`, `cat_pid`, `province`, `ip_province`, `mobile_province`, `created`)
select `id`, `info_id`, `info_type`, `info_path`, `duration`, `add_time`, `user_id`,
 `device_id`, `page_type`, `end_time`, `pid`, `platform`, `shop_id`, `top_user_id`, `module_type`, `cat_id`, `cat_pid`, `province`, `ip_province`, `mobile_province`, `add_time`
from db321.sline_xsct_stroll_logs;

创建:

# 拨打电话表
INSERT INTO `db_yjh`.`yjh_phone_call` (`id`, `mall_id`, `calling_phone`, `called_phone`, `user_id`, `created`, `datetime`, `modified`)
select `id`, `mall_id`, `calling_phone`, `called_phone`, `user_id`, `add_time`, `datetime`, `modified`
from `db321`.`sline_phone_call`;

<think>嗯,我现在要处理MySQL的数据整理,这包括数据清洗、去重、转换和迁移等等。首先得弄清楚用户的具体需求是什么,他们可能遇到了什么问题。比如数据中有重复记录,或者需要将某些字段格式标准化,或者合并多个表的数据。 首先,数据清洗可能需要处理缺失值。常见的做法是用默认值填充或者删除有缺失的行。比如,用户表中的电话号码可能有空值,这时候可以用一个默认值替换,或者直接删除这些记录。然后,去重的话,可能需要找出重复的记录并根据某些规则保留一个。比如,根据email字段去重,保留最新的记录。 接下来,数据转换可能涉及日期格式的标准化,或者将字符串转换为小写。比如,把birth_date字段统一成'YYYY-MM-DD'的格式,或者把email全部转成小写避免大小写不一致的问题。 数据迁移可能需要将数据从一个表导入另一个表,或者在合并表时处理结构差异。比如,将旧系统的用户数据导入新表,可能需要调整字段名称或类型,或者处理新增的字段。 然后,要考虑使用哪些SQL语句或工具。比如,CREATE TABLE来创建新表,INSERT INTO ... SELECT来迁移数据,ALTER TABLE来修改表结构。还有UPDATE和DELETE语句来清洗数据。此外,存储过程或者事件调度可以定期执行这些任务。 举个例子,用户提到去重。假设有一个用户表users,有id、email和created_at字段,可能有重复的email。这时候需要找出所有重复的email,保留最新的记录。可以用窗口函数ROW_NUMBER()按email分组,按created_at降序排序,然后删除排名大于1的记录。或者,使用临时表来保存去重后的数据,再替换原表。 数据转换的例子,比如电话号码格式化。使用REPLACE函数去掉括号和空格,或者用正则表达式来统一格式。或者用CASE语句处理不同的情况,比如国际区号的处理。 在数据迁移时,可能需要将多个表合并。比如,旧系统的user表和customer表合并到新users表。这时候需要处理字段的不一致,可能需要使用JOIN操作,或者使用UNION来合并数据。同时要注意数据类型是否兼容,必要时进行转换。 另外,数据整理可能还需要考虑性能问题。比如,处理大量数据时,直接使用DELETE可能效率低下,可以分批处理或者使用临时表。创建索引来加速查询,尤其是在去重或JOIN操作时。 还有,备份数据是非常重要的,在进行任何数据操作之前,应该先备份原表,避免操作失误导致数据丢失。可以使用CREATE TABLE ... ASSELECT来创建备份表。 现在,用户可能需要具体的代码示例。比如,如何删除重复记录。假设表结构是id, email, created_at,使用CTE或者临时表来标记重复行,然后删除。或者使用DELETE JOIN语句。在转换日期格式时,可能需要使用STR_TO_DATE函数,或者DATE_FORMAT来统一格式。比如,将各种日期字符串转换为标准的DATE类型。最后,用户的问题可能还涉及如何自动化这些任务,比如使用存储过程或事件调度,定期执行数据整理任务。或者使用外部工具如Python脚本结合pandas进行更复杂的数据处理,再导入回数据库。 总结一下,处理MySQL数据整理需要根据具体需求选择合适的SQL语句和工具,考虑数据量、性能、以及数据一致性。同时,备份和测试每一步操作是保证安全的关键。</think>对于MySQL数据整理,主要涉及数据清洗、格式标准化、去重和结构优化。以下是常见场景的解决方案和代码示例: ### 1. 数据去重处理 示例:删除users表中email重复的记录(保留最新记录) ```sql -- 创建临时表存储需要保留的ID CREATE TEMPORARY TABLE temp_keep_ids AS SELECT id FROM ( SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY created_at DESC) AS rn FROM users ) ranked WHERE rn = 1; -- 删除不在保留列表中的记录 DELETE FROM users WHERE id NOT IN (SELECT id FROM temp_keep_ids); -- 删除临时表 DROP TEMPORARY TABLE temp_keep_ids; ``` 原理:使用窗口函数为每个email分组生成行号,保留最新记录(created_at最大的记录) ### 2. 数据格式标准化 示例:统一phone字段格式为纯数字 ```sql UPDATE customers SET phone = REPLACE(REPLACE(REPLACE(phone, '(', ''), ')', ''), '-', '') WHERE phone REGEXP '[^0-9]'; ``` 原理:通过嵌套REPLACE函数移除所有非数字字符 ### 3. 缺失值处理 示例:填充空地址字段 ```sql -- 用默认值填充 UPDATE orders SET shipping_address = '未填写地址' WHERE shipping_address IS NULL OR shipping_address = ''; -- 或用其他字段组合填充 UPDATE users SET full_address = CONCAT_WS(' ', COALESCE(address1, ''), COALESCE(address2, ''), COALESCE(city, '')) WHERE full_address IS NULL; ``` ### 4. 数据迁移与合并 示例:合并旧表数据到新表 ```sql -- 创建新表结构 CREATE TABLE new_employees ( emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, full_name VARCHAR(100) NOT NULL, work_email VARCHAR(100) UNIQUE, hire_date DATE ); -- 迁移并转换数据 INSERT INTO new_employees (full_name, work_email, hire_date) SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name), LOWER(CONCAT(first_name, '.', last_name, '@company.com')), STR_TO_DATE(hire_date_str, '%m/%d/%Y') FROM old_employees; ``` ### 5. 表结构优化 示例:拆分大文本字段到单独表 ```sql -- 创建新表存储大文本 CREATE TABLE product_descriptions ( product_id INT PRIMARY KEY, long_desc TEXT, tech_specs TEXT, FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id) ); -- 迁移数据 INSERT INTO product_descriptions (product_id, long_desc, tech_specs) SELECT id, description, specifications FROM products; -- 移除原表冗余字段 ALTER TABLE products DROP COLUMN description, DROP COLUMN specifications; ``` ### 6. 定期数据维护 创建定时事件删除过期数据: ```sql DELIMITER // CREATE EVENT clean_old_logs ON SCHEDULE EVERY 1 DAY DO BEGIN DELETE FROM access_logs WHERE access_time < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 180 DAY); END // DELIMITER ; ``` ### 最佳实践: 1. 操作前务必备份:`CREATE TABLE backup_table AS SELECT * FROM original_table` 2. 使用事务保证数据一致性: ```sql START TRANSACTION; -- 执行数据修改操作 COMMIT; ``` 3. 对大表操作使用分批次处理: ```sql DELETE FROM large_table WHERE condition LIMIT 1000; -- 分多次执行 ```
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