关于linuxsql命令的信息

linux怎么执行sql文件命令以下举个例子,在shell下执行sql命令然后马上回到shell.
其中mysql密码和账号都是www
$
mysql
-uwww
-pwww
-hlocalhost
-e
"show
databases;"
+--------------------+
|
database
|
+--------------------+
|
information_schema
|
+--------------------+
$
如果要执行不止一条命令,则可以先写到一个文件中 , 然后再用输入重定向完成 。比如我可以把sql指令都写到/tmp/sqltest中然后
$
mysql
-uwww
-pwww
-hlocalhost
/tmp/testsql
【关于linuxsql命令的信息】database
information_schema
$
#注:为方便,我
testsql
中还是只有一条命令,还是
show
databases;
linux怎么执行sqllinux执行sql的方法步骤如下:
1、开机按F8不动到高级选项出现再松手;
2、选择“最近一次的正确配置”回车修复,可以恢复原来的驱动;
3、如果是因更新驱动引起的故障 , 右击我的电脑选属性;
4、选择设备管理器找到驱动,右键选择属性上面的驱动程序选项;
5、选择下面返回驱动程序选项按确定即可 。
linux导入sql文件命令1SSH登录LINUX系统,登录mysql数据库
#mysql -u root -p#-p为密码 , 输入登录mysql的账户的密码
2选择数据库
#mysqluse database#database为你的的数据库
3选择你已经备份好的sql文件,开始导入
#mysqlsource /backup.sql #选择对应路径即可恢复
4等待数据还原结果 。
linux上mysql怎样导入sql数据库文件?首先通过xshell连接数据库服务器 , 执行命令mysql -u root -p 命令 , 按照提示输入密码 。连接上数据库 。\x0d\x0a\x0d\x0a在连接终端上执行命令create database JD_Model;\x0d\x0a执行完成后,验证数据库是否创建成功 。执行命令show database;查看是否有JD_Model数据库 。\x0d\x0a\x0d\x0a将准备好的数据库文件20151010.sql文件通过xftp工具,上传至/root目录下,并等待上传完毕 。\x0d\x0a\x0d\x0a在连接数据库的终端执行命令use JD_Model 。\x0d\x0a使用JD_Model数据库 。具体操作如下图所示 。\x0d\x0a\x0d\x0a执行命令source /root/20151010.sql 。执行数据库导入命令 。\x0d\x0a待导入完毕,执行下一步操作 。\x0d\x0a\x0d\x0a确定数据表是否创建成功,即数据文件是否导入成功 。\x0d\x0a执行命令 show tables;查看数据库下的表 。
linux如何并发执行sql文件命令在Linux下,我们可以使用多线程并发执行sql文件命令 。以下是一个简单的示例:
1. 首先 , 创建一个包含需要执行的SQL文件路径的文本文件,名为file_list.txt:
```
/home/user/sql/file1.sql
/home/user/sql/file2.sql
/home/user/sql/file3.sql
```
2. 然后,使用xargs和并发执行工具parallel来读取file_list.txt中的每个文件路径,并执行mysql命令:
```
cat file_list.txt | xargs -I {} -P 4 sh -c 'mysql -u [username] -p[password] [database]{}'
```
这个命令将执行file_list.txt中指定的每个SQL文件 , 并且允许同时执行4个进程(-P 4参数) 。你需要将[username]、[password]和[database]替换为你的数据库用户名、密码和数据库名 。
3. 如果你想输出执行结果或错误信息到文件中,可以添加重定向操作符""或"2" 。例如:
```
cat file_list.txt | xargs -I {} -P 4 sh -c 'mysql -u [username] -p[password] [database]{}{}.out 2 {}.err'
```
这将把每个SQL文件执行后的输出结果和错误信息保存到它们各自的".out"和".err"文件中 。
注意:在执行这种批量处理任务时 , 请确保你的系统有足够的资源支持多线程和并发执行 。同时,也要注意对于生产环境的数据库 , 一定要谨慎操作,避免数据丢失或损坏 。

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