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わかりました、これは奇妙に思えるでしょう。しかし、MySql データベースで SQL クエリを使用して列を設定するデータ型を動的に決定する方法を見つけようとしています。

スクリプトを介して動的に作成されるテーブルがいくつかあります。最初にそれらを作成し、すべての列を長さ 2000 の「テキスト」データ型としてサイズ設定します。これは、挿入プロセス中に実際にテーブルに何が入るかを心配する必要がないようにするためです。テーブルのデータの挿入が完了したら、テーブルを調べて、格納されているデータの最大長と、すべての列とテーブルに格納されているデータの種類を調べます。多くのテーブルと多くの列があります。私はプロセスを思いつきました - しかし、私はそれがいつか何かを見逃すことになるのではないかと少し心配しています. DBには約1250以上のテーブルと約3億以上の行があります合計で。そして本当に残念なのは、データ型の一貫性が保証されていないことです。これまで。そのため、インポート後にそれらを処理する必要があります。

基本的に、クエリを実行して列の MAX CHAR_LENGTH を取得し、それを格納します。次に、データベース内の N 個のレコードを選択するクエリを実行し、それらが数値か文字かを確認します。分かってる。それについて行く最善の方法ではありません。

入ってくるデータを確実にする方法はまったくないので（本当に悪夢です）、列にクエリを実行してそこにあるデータの種類を確認する方法があるかどうかを調べようとしていますか? 列がどのように定義されているかを確認するためのクエリを探しているわけではありません (明らかに、「汎用」タイプの「テキスト」で既に定義しているため)。

インポート プロセス中にスクリプトでこれを処理できることはわかっていますが、追加のコードを大量に記述する代わりに、ALTER TABLE コマンドを実行するだけで済みます。

どんな考えやアイデアも大歓迎です！

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PROCEDURE ANALYSE()次のオプションを使用します。

SELECT * FROM `tablename` PROCEDURE ANALYSE();

出力の例を次に示します。

mysql> select * from zip procedure analyse() \G
*************************** 1. row ***************************
             Field_name: zip.zip
              Min_value: 00501
              Max_value: 99950
             Min_length: 5
             Max_length: 5
       Empties_or_zeros: 0
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 5.0000
                    Std: NULL
      Optimal_fieldtype: MEDIUMINT(5) UNSIGNED NOT NULL
*************************** 2. row ***************************
             Field_name: zip.city
              Min_value: Aaronsburg
              Max_value: Zwolle
             Min_length: 3
             Max_length: 26
       Empties_or_zeros: 1009
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 8.3869
                    Std: NULL
      Optimal_fieldtype: VARCHAR(26) NOT NULL
*************************** 3. row ***************************
             Field_name: zip.state_id
              Min_value: AA
              Max_value: WY
             Min_length: 2
             Max_length: 2
       Empties_or_zeros: 0
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 2.0000
                    Std: NULL
      Optimal_fieldtype: ENUM('AA','AE','AK','AL','AP','AR','AS','AZ','CA','CO','CT','DC','DE','FL','FM','GA','GU','HI','IA','ID','IL','IN','KS','KY','LA','MA','MD','ME','MH','MI','MN','MO','MP','MS','MT','NC','ND','NE','NH','NJ','NM','NV','NY','OH','OK','OR','PA','PR','PW','RI','SC','SD','TN','TX','UT','VA','VI','VT','WA','WI','WV','WY') NOT NULL
*************************** 4. row ***************************
             Field_name: zip.latitude
              Min_value: -7.209975
              Max_value: 71.299525
             Min_length: 2
             Max_length: 8
       Empties_or_zeros: 1009
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 37.599173975674866
                    Std: 7.949323125673274
      Optimal_fieldtype: FLOAT NOT NULL
*************************** 5. row ***************************
             Field_name: zip.longitude
              Min_value: -176.63675
              Max_value: -64.734694
             Min_length: 3
             Max_length: 8
       Empties_or_zeros: 1009
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: -88.79028976104503
                    Std: 20.6017874416888
      Optimal_fieldtype: FLOAT NOT NULL
*************************** 6. row ***************************
             Field_name: zip.timezone_id
              Min_value: 3
              Max_value: 11
             Min_length: 1
             Max_length: 2
       Empties_or_zeros: 0
                  Nulls: 1009
Avg_value_or_avg_length: 8.1563
                    Std: 1.0430
      Optimal_fieldtype: ENUM('3','5','6','7','8','9','11')
*************************** 7. row ***************************
             Field_name: zip.dst
              Min_value: 1
              Max_value: 1
             Min_length: 1
             Max_length: 1
       Empties_or_zeros: 2618
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 0.9376
                    Std: 0.2419
      Optimal_fieldtype: ENUM('0','1') NOT NULL
*************************** 8. row ***************************
             Field_name: zip.status
              Min_value: Active
              Max_value: Active
             Min_length: 6
             Max_length: 6
       Empties_or_zeros: 0
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 6.0000
                    Std: NULL
      Optimal_fieldtype: ENUM('Active') NOT NULL
*************************** 9. row ***************************
             Field_name: zip.created
              Min_value: 2010-09-25 11:43:41
              Max_value: 2011-05-13 15:56:00
             Min_length: 19
             Max_length: 19
       Empties_or_zeros: 0
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 19.0000
                    Std: NULL
      Optimal_fieldtype: ENUM('2010-09-25 11:43:41','2010-09-25 11:43:56','2010-11-01 09:49:32','2011-05-13 15:56:00') NOT NULL
*************************** 10. row ***************************
             Field_name: zip.updated
              Min_value: 2010-09-24 23:13:41
              Max_value: 2011-05-13 15:56:00
             Min_length: 19
             Max_length: 19
       Empties_or_zeros: 0
                  Nulls: 0
Avg_value_or_avg_length: 19.0000
                    Std: NULL
      Optimal_fieldtype: ENUM('2010-09-24 23:13:41','2010-09-24 23:13:56','2010-09-29 12:40:56','2010-11-01 09:49:32','2011-05-13 15:56:00') NOT NULL
10 rows in set (0.15 sec)
于 2012-10-03T02:52:43.783 に答える