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你好
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修改表的数据一般使用update语句
具体的话参考相关SQL文档吧
不是几句话能说明白的
祝你好运
望采纳
工具/材料：电脑、mysql
1、首先打开mysql，输入命令describe数据表名称，查看当前的数据表结构信息。
2、如果想要添加新的字段信息，那么通过命令alter...add...进行添加。
3、添加新的字段信息完成之后，再查看数据表的结构，可以看到已经新增了字段类型为date的字段。
4、如果想要修改已经有的字段信息，那么通过命令alter...change...，进行修改。
5、修改完成之后，再次查看数据表的结构，可以看到score的默认值已经修改为0。
6、通过命令insertinto，插入信息来查看是否能够正确输入信息。
7、通过命令select查看数据表的内容，可以发现数据正确输入到数据表。
本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：
重启一下实例，加上 debug 参数：
我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：
先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：
d：开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件
请点击输入图片描述
然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：
请点击输入图片描述
可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节操作，比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观，我们增加一些信息：
请点击输入图片描述
来看看效果：
请点击输入图片描述
可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）
我们再增加一些有用的信息：
请点击输入图片描述
可以看到结果中增加了文件名和行号：
请点击输入图片描述
现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：
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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。
MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。
Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
mysql中修改数据库目录方法：
操作步骤：
1.检查mysql数据库存放目录
mysql -u root -prootadmin
#进入数据库
show variables like '%dir%';
#查看sql存储路径
（查看datadir 那一行所指的路径）
quit;
2.停止mysql服务
service mysqld stop
3.创建新的数据库存放目录
mkdir /data/mysql
4.移动/复制之前存放数据库目录文件，到新的数据库存放目录位置
cp -R /usr/local/mysql/data/* /data/mysql/ #或mv /usr/local/mysql/data/* /data/mysql
5.修改mysql数据库目录权限以及配置文件
chown mysql:mysql -R /data/mysql/
vim /etc/my.cnf
datadir=/data/mysql （制定为新的数据存放目录）
vim /etc/init.d/mysqld
datadir=/data/mysql
6.启动数据库服务
service mysqld start
说明：根据以上的简单6步操作，已经成功的数据库目录更换路径了。
以windows为例
方法一（假设mysql在d:\mysql目录下）
1、用系统管理员登陆windows系统。
2、停止MySQL的服务。
3、运行cmd进入dos命令窗口，然后进入MySQL的安装目录，比如安装目录是d:\mysql，进入d:\mysql\bin （如果是c:\Program Files\mysql目录，目录包含空格，使用cd "c:\Program Files\mysql"进入mysql目录）
4、跳过权限检查启动MySQL（关键的一步)
d:\mysql\binmysqld-nt --skip-grant-tables(会占用一个dos控制台窗口，不能关闭)
5、重新打开一个dos控制台窗口，进入d:\mysql\bin目录，设置root的新密码
d:\mysql\binmysqladmin -u root flush-privileges password 【新密码】
(注意：这条命令如果重复执行，可能需要关闭4的窗口并重新运行)
d:\mysql\binmysqladmin -u root -p shutdown(或直接关闭第一个dos控制台窗口)
将【新密码】替换为你要用的root的密码，第二个命令可能会提示你输入新密码，重复第一个命令输入的密码。
6、关闭MySQL的控制台窗口，用正常模式启动Mysql
7、你可以用新的密码链接到Mysql了。
方法二
1、停止mysql服务
2、找到mysql数据的data目录，将另外一个mysql的data目录下的mysql目录覆盖过来（如果知道root密码）
（操作之前先备份mysql\data\mysql目录的所有文件）
这种方法缺点：覆盖掉其他的用户，mysql的版本需相同
3、重新启动mysql服务
