MySQL 对比数据库表结构

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介:

介绍

本章主要介绍怎样对比数据库的表结构的差异,这里主要介绍使用mysqldiff工具来对比表结构的差异,其实在5.6版本之后通过查询information库中的系统表也能对比出来,但是mysqldiff还有一个好处就是可以直接生产差异的SQL语句这个功能就是我们需要利用的,而通过分析系统表要实现这个就比较难;接下来就来看看怎样使用这个工具。

 

 

语法

mysqldiff --server1=user:pass@host:port:socket --server2=user:pass@host:port:socket db1.object1:db2.object1 db3:db4

这个语法有两个用法:

db1:db2:如果只是指定数据库,那么就将两个数据库中互相缺少的对象显示出来,而对象里面的差异不进行对比;这里的对象包括表、存储过程、函数、触发器等。

db1.object1:db2.object1:如果指定了具体表对象,那么就会详细对比两个表的差异,包括表名、字段名、备注、索引、大小写等都有的表相关的对象。

接下来看一些主要的参数:

--server1:配置server1的连接

--server2:配置server2的连接

--character-set:配置连接时用的字符集,如果不显示配置默认使用“character_set_client”

--width:配置显示的宽度

--skip-table-options:这个选项的意思是保持表的选项不变,即对比的差异里面不包括表名、AUTO_INCREMENT,ENGINE, CHARSET等差异。

-d DIFFTYPE, --difftype:差异的信息显示的方式,有[unified|context|differ|sql](default: unified),如果使用sql那么就直接生成差异的SQL这样非常方便。

--changes-for=:例如--changes-for=server2,那么对比以sever1为主,生成的差异的修改也是针对server2的对象的修改。

--show-reverse:这个字面意思是显示相反的意思,其实是生成的差异修改里面同时会包含server2和server1的修改。

测试

复制代码
use study;

create table test1
(id int not null primary key,
a varchar(10) not null,
b varchar(10),
c varchar(10) comment 'c',
d int

)
ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='test1';


create table test2
(id int not null ,
a varchar(10),
b varchar(5),
c varchar(10),
D int
)
ENGINE=myisam DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='test2';
复制代码

1.不使用--skip-table-options

mysqldiff  --server1=root:root@localhost --server2=root:root@localhost --changes-for=server2   --show-reverse   --difftype=sql study.test1:study.test2

2.使用--skip-table-options

 

其实用SQL语句也可以达到查询的效果,这里就贴上平时用的对比语句。

复制代码
###############################################################################################################################
##判断两个数据库相同表的字段不为空是否相同
select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.COLUMN_TYPE,a.IS_NULLABLE,a.COLUMN_DEFAULT,b.TABLE_SCHEMA,b.TABLE_NAME,b.COLUMN_NAME,b.COLUMN_TYPE,b.IS_NULLABLE ,b.COLUMN_DEFAULT,b.COLUMN_COMMENT 
from information_schema.`COLUMNS` a inner join information_schema.`COLUMNS` b 
on a.TABLE_SCHEMA='db1' and b.TABLE_SCHEMA='db2'and a.TABLE_NAME=b.TABLE_NAME and a.COLUMN_NAME=b.COLUMN_NAME and a.IS_NULLABLE<>b.IS_NULLABLE
where a.IS_NULLABLE='NO';
################################################################################################################################
##判断两个数据库相同表的字段默认值是否相同
select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.COLUMN_DEFAULT,b.TABLE_SCHEMA,b.TABLE_NAME,b.COLUMN_NAME,b.COLUMN_DEFAULT from information_schema.`COLUMNS` a 
inner join information_schema.`COLUMNS` b on a.TABLE_SCHEMA='db1' and b.TABLE_SCHEMA='db2'
and a.TABLE_NAME=b.TABLE_NAME and a.COLUMN_NAME=b.COLUMN_NAME and a.COLUMN_DEFAULT<>b.COLUMN_DEFAULT;

#################################################################################################################################
##判断两个数据库相同表的字段数据类型是否相同,这里是判断数据类型不同如果要判断数据类型的长度不同需要用COLUMN_TYPE字段
select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.DATA_TYPE,a.COLUMN_DEFAULT,b.TABLE_SCHEMA,b.TABLE_NAME,b.COLUMN_NAME,b.DATA_TYPE ,b.COLUMN_DEFAULT
from information_schema.`COLUMNS` a inner join information_schema.`COLUMNS` b on a.TABLE_SCHEMA='db1' and b.TABLE_SCHEMA='db2'
and a.TABLE_NAME=b.TABLE_NAME and a.COLUMN_NAME=b.COLUMN_NAME and a.DATA_TYPE<>b.DATA_TYPE;

##################################################################################################################################
##判断两个数据库相同表的中互相不存在的字段
select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.DATA_TYPE,a.COLUMN_DEFAULT
from information_schema.`COLUMNS` a 
where a.TABLE_SCHEMA='db1' and a.COLUMN_NAME NOT IN(SELECT b.COLUMN_NAME from information_schema.`COLUMNS` b where b.TABLE_SCHEMA='db2' and a.TABLE_SCHEMA='db1'
and a.TABLE_NAME=b.TABLE_NAME );

select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.DATA_TYPE,a.COLUMN_DEFAULT
from information_schema.`COLUMNS` a 
where a.TABLE_SCHEMA='db2' and a.COLUMN_NAME NOT IN(SELECT b.COLUMN_NAME from information_schema.`COLUMNS` b where b.TABLE_SCHEMA='db1' and a.TABLE_SCHEMA='db2'
and a.TABLE_NAME=b.TABLE_NAME );

####mysql没有full jion所以变相的多做了一次select查询,这种方法性能比较差,对于表比较多的数据库建议使用上面的分开查询
select b.TABLE_SCHEMA,b.TABLE_NAME,b.COLUMN_NAME,b.DATA_TYPE,c.TABLE_SCHEMA,c.TABLE_NAME,c.COLUMN_NAME,c.DATA_TYPE from 
(select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,DATA_TYPE from information_schema.`COLUMNS` a where a.TABLE_SCHEMA in('db2','db1') )a left join
(select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,DATA_TYPE from information_schema.`COLUMNS` a where a.TABLE_SCHEMA in('db2')) b  on a.TABLE_NAME=b.TABLE_NAME AND a.COLUMN_NAME=b.COLUMN_NAME left join 
(select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,DATA_TYPE from information_schema.`COLUMNS` a where a.TABLE_SCHEMA in('db1')) c on a.TABLE_NAME=c.TABLE_NAME AND a.COLUMN_NAME=c.COLUMN_NAME
where b.COLUMN_NAME is null or c.COLUMN_NAME is null ;

#######################################################################################################################
##判断两个数据库互相不存在的表
select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME
from information_schema.TABLES a 
where a.TABLE_SCHEMA='db1' and a.TABLE_NAME NOT IN(SELECT b.TABLE_NAME from information_schema.TABLES b where b.TABLE_SCHEMA='db2');

select a.TABLE_SCHEMA,a.TABLE_NAME
from information_schema.TABLES a 
where a.TABLE_SCHEMA='db2' and a.TABLE_NAME NOT IN(SELECT b.TABLE_NAME from information_schema.TABLES b where b.TABLE_SCHEMA='db1');


select b.TABLE_SCHEMA,b.TABLE_NAME,c.TABLE_SCHEMA,c.TABLE_NAME from 
(select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME from information_schema.TABLES a where a.TABLE_SCHEMA in('db2','db1') )a left join
(select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME from information_schema.TABLES a where a.TABLE_SCHEMA in('db2')) b  on a.TABLE_NAME=b.TABLE_NAME left join 
(select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME from information_schema.TABLES a where a.TABLE_SCHEMA in('db1')) c on a.TABLE_NAME=c.TABLE_NAME 
where b.TABLE_NAME is null or c.TABLE_NAME is null ;
复制代码

 

总结

 这里没有演示对数据库的对比,数据库的对比显示的只是缺少的数据库对象,理解起来更加容易。

 

 




本文转自pursuer.chen(陈敏华)博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/chenmh/p/5447205.html,如需转载请自行联系原作者

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
30天前
|
关系型数据库 MySQL Java
【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库
【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库
【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
docker拉取MySQL后数据库连接失败解决方案
通过以上方法,可以解决Docker中拉取MySQL镜像后数据库连接失败的常见问题。关键步骤包括确保容器正确启动、配置正确的环境变量、合理设置网络和权限,以及检查主机防火墙设置等。通过逐步排查,可以快速定位并解决连接问题,确保MySQL服务的正常使用。
278 82
|
4天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划,如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标;优化查询语句结构,包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识,如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章,强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法,适合数据库管理员和开发人员。
|
4天前
|
关系型数据库 MySQL 大数据
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)
本文延续前篇,深入探讨 MySQL 数据库 SQL 语句调优进阶策略。包括优化索引使用,介绍多种索引类型及避免索引失效等;调整数据库参数,如缓冲池、连接数和日志参数;还有分区表、垂直拆分等其他优化方法。通过实际案例分析展示调优效果。回顾与数据库课程设计相关文章,强调全面认识 MySQL 数据库重要性。为读者提供综合调优指导,确保数据库高效运行。
|
1月前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
缓存与数据库的一致性方案,Redis与Mysql一致性方案,大厂P8的终极方案(图解+秒懂+史上最全)
缓存与数据库的一致性方案,Redis与Mysql一致性方案,大厂P8的终极方案(图解+秒懂+史上最全)
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL生产环境迁移至YashanDB数据库深度体验
这篇文章是作者将 MySQL 生产环境迁移至 YashanDB 数据库的深度体验。介绍了 YashanDB 迁移平台 YMP 的产品相关信息、安装步骤、迁移中遇到的各种兼容问题及解决方案,最后总结了迁移体验,包括工具部署和操作特点,也指出功能有优化空间及暂不支持的部分,期待其不断优化。
|
2月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
云数据库:从零到一,构建高可用MySQL集群
在互联网时代,数据成为企业核心资产,传统单机数据库难以满足高并发、高可用需求。云数据库通过弹性扩展、分布式架构等优势解决了这些问题,但也面临数据安全和性能优化挑战。本文介绍了如何从零开始构建高可用MySQL集群,涵盖选择云服务提供商、创建实例、配置高可用架构、数据备份恢复及性能优化等内容,并通过电商平台案例展示了具体应用。
|
2月前
|
数据管理 关系型数据库 MySQL
数据管理服务DMS支持MySQL数据库的无锁结构变更
本文介绍了使用Sysbench准备2000万数据并进行全表字段更新的操作。通过DMS的无锁变更功能,可在不锁定表的情况下完成结构修改,避免了传统方法中可能产生的锁等待问题。具体步骤包括:准备数据、提交审批、执行变更及检查表结构,确保变更过程高效且不影响业务运行。
114 2
|
1月前
|
存储 SQL 关系型数据库
从 MySQL 到时序数据库 TDengine:Zendure 如何实现高效储能数据管理?
TDengine 助力广州疆海科技有限公司高效完成储能业务的数据分析任务,轻松应对海量功率、电能及输入输出数据的实时统计与分析,并以接近 1 : 20 的数据文件压缩率大幅降低存储成本。此外,taosX 强大的 transform 功能帮助用户完成原始数据的清洗和结构优化,而其零代码迁移能力更实现了历史数据从 TDengine OSS 与 MySQL 到 TDengine 企业版的平滑迁移,全面提升了企业的数据管理效率。本文将详细解读这一实践案例。
47 0
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
数据库数据恢复——MySQL简介和数据恢复案例
MySQL数据库数据恢复环境&故障: 本地服务器,安装的windows server操作系统。 操作系统上部署MySQL单实例,引擎类型为innodb,表空间类型为独立表空间。该MySQL数据库没有备份,未开启binlog。 人为误操作,在用Delete命令删除数据时未添加where子句进行筛选导致全表数据被删除,删除后未对该表进行任何操作。