mysql存储过程创建临时表（为什么在mysql存储过程中创建的临时表不能自动销毁）
本文目录
- 为什么在mysql存储过程中创建的临时表不能自动销毁
- mysql 存储过程中 用临时表 性能消耗大吗
- mysql存储过程哪里写错了
- mysql如何查询一个表里，同一字段不同条件数据数量
- mysql存储过程中多次调用临时表，除了重复建临时表还有什么别的方法么
为什么在mysql存储过程中创建的临时表不能自动销毁
临时表
可以创建本地临时表和全局临时表。本地临时表仅在当前会话中可见，而全局临时表在所有会话中都可见。临时表不能分区。
本地临时表的名称前面有一个数字符号 (#table_name)，而全局临时表的名称前面有两个数字符号
(##table_name)。
除非使用 DROP TABLE 显式删除临时表，否则临时表将在退出其作用域时由系统自动删除：
当存储过程完成时，将自动删除在存储过程中创建的本地临时表。由创建表的存储过程执行的所有嵌套存储过程都可以引用此表。但调用创建此表的存储过程的进程无法引用此表。
所有其他本地临时表在当前会话结束时都将被自动删除。
mysql 存储过程中 用临时表 性能消耗大吗
我们使用两个会话，一个会话 run，用于运行主 SQL；另一个会话 ps，用于进行 performance_schema 的观察：
主会话线程号为 29，
将 performance_schema 中的统计量重置，
临时表的表大小限制取决于参数 tmp_table_size 和 max_heap_table_size 中较小者，我们实验中以设置 max_heap_table_size 为例。
我们将会话级别的临时表大小设置为 2M（小于上次实验中临时表使用的空间），执行使用临时表的 SQL：
查看内存的分配记录：
会发现内存分配略大于 2M，我们猜测临时表会比配置略多一点消耗，可以忽略。
查看语句的特征值：
可以看到语句使用了一次需要落磁盘的临时表。
那么这张临时表用了多少的磁盘呢？
我们开启 performance_schema 中 waits 相关的统计项：
重做实验，略过。
再查看 performance_schema 的统计值：
可以看到几个现象：
1. 临时表空间被写入了 7.92MiB 的数据。
2. 这些数据是语句写入后，慢慢逐渐写入的。
来看看这些写入操作的特征，该方法我们在 实验 03 使用过：
可以看到写入的线程是 page_clean_thread，是一个刷脏操作，这样就能理解数据为什么是慢慢写入的。
也可以看到每个 IO 操作的大小是 16K，也就是刷数据页的操作。
结论：
我们可以看到，
1. MySQL 会基本遵守 max_heap_table_size 的设定，在内存不够用时，直接将表转到磁盘上存储。
2. 由于引擎不同（内存中表引擎为 heap，磁盘中表引擎则跟随 internal_tmp_disk_storage_engine 的配置），本次实验写磁盘的数据量和 实验 05 中使用内存的数据量不同。
3. 如果临时表要使用磁盘，表引擎配置为 InnoDB，那么即使临时表在一个时间很短的 SQL 中使用，且使用后即释放，释放后也会刷脏页到磁盘中，消耗部分 IO。
mysql存储过程哪里写错了
在mysql存储过程中创建临时表时，最好都先
drop temporary table if exists 表明
表的最后加上
drop temporary table 表明
mysql如何查询一个表里，同一字段不同条件数据数量
输出结果：
sql如下：
SELECT
T.KEFU,
COUNT( CASE WHEN T.FLAG = ’1’ THEN T.ID END ) 本月成交,
COUNT( CASE WHEN T.FLAG = ’0’ THEN T.ID END ) 本月预约,
COUNT(
CASE
WHEN T.FLAG = ’1’ AND DATE_FORMAT( T.DATE, ’%Y%m%d’ ) = DATE_FORMAT( NOW(), ’%Y%m%d’ )
THEN T.ID
END ) 今日成交,
COUNT(
CASE
WHEN T.FLAG = ’0’ AND DATE_FORMAT( T.DATE, ’%Y%m%d’ ) = DATE_FORMAT( NOW(), ’%Y%m%d’ )
THEN T.ID
END ) 今日预约
FROM
T_AA T
WHERE
DATE_FORMAT( T.DATE, ’%Y%m’ ) = DATE_FORMAT( NOW(), ’%Y%m’ )
GROUP BY T.KEFU
mysql存储过程中多次调用临时表，除了重复建临时表还有什么别的方法么
如果表格式一样，你可以truncate掉当前的，重复用也行啊。
如果表结构不一样，没办法。
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