文章目录
显示
Python微信订餐小程序课程视频
https://edu.csdn.net/course/detail/36074
Python实战量化交易理财系统
https://edu.csdn.net/course/detail/35475
生成原理
在MySQL中，有个自带的数据库，名为information_schema。其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权 限等。我们通过查询这个数据库的COLUMNS表（此表提供了其他所有表中的列信息）信息，来获取我们需要的表结构信息，从而将其导出为数据字典。
生成实例
navicat 执行以下SQL的查询（如果需要其他字段，请参考下面COLUMNS表字段拓展）：
1 SELECT
2 COLUMN\_NAME AS '字段名',
3 COLUMN\_TYPE AS '字段类型',
4 ( CASE WHEN IS\_NULLABLE = 'YES' THEN '是' ELSE '否' END ) AS '是否可空',
5 ( CASE WHEN COLUMN\_KEY = 'PRI' THEN '是' ELSE '否' END ) AS '是否主键',
6 COLUMN\_DEFAULT AS '默认值',
7 COLUMN\_COMMENT AS '注释'
8 FROM
9 INFORMATION\_SCHEMA.COLUMNS
10 WHERE
11 TABLE\_SCHEMA = '数据库'
12 AND TABLE\_NAME = '表';通过navicat工具进行导出(如下图的按钮，之后自行选择要导出的内容)；
COLUMNS表字段拓展：
| 列名 | 描述 |
|---|---|
| COLUMN_NAME | 字段名 |
| COLUMN_TYPE | 字段类型 |
| TABLE_CATALOG | 表限定符。 |
| IS_NULLABLE | 列的为空性。如果列允许 NULL，那么该列返回 YES。否则，返回 NO。 |
| COLUMN_KEY | 字段主键 |
| COLUMN_DEFAULT | 默认值 |
| COLUMN_COMMENT | 注释 |
| ORDINAL_POSITION | 字段在表的顺序（从1开始） |
| TABLE_NAME | 数据表名 |
| TABLE_SCHEMA | 数据库名 |
| DATA_TYPE | 数据类型 |
| DATETIME_PRECISION | datetime 及 SQL-92 interval 数据类型的子类型代码。对于其它数据类型，返回 NULL。 |
| EXTRA | 额外信息 |
| GENERATION_EXPRESSION | |
| NUMERIC_PRECISION | 近似数字数据、精确数字数据、整型数据或货币数据的精度。否则，返回 NULL。 |
| NUMERIC_SCALE | 近似数字数据、精确数字数据、整数数据或货币数据的小数位数。否则，返回 NULL。 |
| PRIVILEGES | |
| CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH | 以字符为单位的最大长度，适于二进制数据、字符数据，或者文本和图像数据。否则，返回NULL。 |
| CHARACTER_OCTET_LENGTH | 以字节为单位的最大长度，适于二进制数据、字符数据，或者文本和图像数据。否则，返回 NULL。 |
| CHARACTER_SET_NAME | 如果该列是字符数据或 text数据类型，那么为字符集返回唯一的名称。否则，返回 NULL。 |
| COLLATION_NAME | 排序规则，如果列是字符数据或 text数据类型，那么为排序次序返回唯一的名称。否则，返回 NULL。 |
转载请注明：xuhss » Mysql生成数据字典