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可以实现，但是有一定的局限性，而且容易混乱；
用case，或者是if可以实现一些简单的，你可以试试。
希望对您有用！
登入mysql：
mysql -h localhost -u root -p
然后会让输入密码
查看当前配置参数（wait_timeout为例）：
show session variables like '%wait_timeout%'; （或去掉session也一样）这是当前会话配置参数
现在我们来改这个值：
set wait_timeout=90;
然后我们一起再查看下当前配置参数：
show variables like '%wait_timeout%';
这是修改当前会话配置，当退出再新起一个会话时就会恢复原样。
想在所有会话都有效可以设置全局配置，参数把session改为global就可以了
set global wait_timeout=90;后再查看
show global variables like '%wait_timeout%';
再退出后重新进入看看，值还是在。
平常使用可能发现不了问题，在处理大数据的时候，会发现内容被截取了，其实MYSQL内部对这个是有设置的，默认不设置的长度是1024个字符，如果我们需要更大，就需要手工去修改配置。
1、查看当前mysql group_concat_max_len
2、如果不方便重启mysql 可以在mysql状态通过命令设置，如
此种方式在mysql重启后会读取配置文件重新设置，会导致设置失效，所以建议依旧要修改配置文件。
3、修改配置文件：my.ini
在[mysqld]下新增配置：group_concat_max_len = 102400
重启，通过方式1查看即可。
4、不限制大小
有时我们并不知需要多大的字节才能满足需求，此种情况可以考虑不设置最大字节（即采用最大字节数）即在配置文件设置group_concat_max_len=-1
1、导出用的是Hutool导出工具类
mysql查询动态行转动态列，并使用mybatis执行
MySQL 动态 行转列（列值转换列名）
mysql在线扩容和缩容一般涉及到的内容，主要包括三个方面，1.在线也就意味着需要把增量的数据重新分布到新的拓扑结构中,我们一般称做增量复制，2.原有的数据需要一条不漏的扫出来重新分布到新的拓扑结构中,这个一般叫做全量复制，3.全量做完，增量正在同步，把应用的数据路由拓扑切到新的路由拓扑上来，并且做到无数据丢失，这个我们叫做停写切换。做好这三个方面的工作，能够达到的效果就是应用在最后切换数据分布拓扑的时刻，只要停写非常短的时间(秒级别)就能够做到无数据丢失的扩容和缩容。
增量同步一般有2种方式，一种是应用端或者数据库前端做trigger,记录变更数据的特征值log(比如pk,sharding key)，然后异步复制到新的拓扑结构中。另外一种方式是通过分析mysql的binlog再进行不同数据拓扑的复制。两者本质上来说应该是一样的，后者可能更加简便，并且对应用无侵入，前者虽然也能够做到，实际实现或者推广和操作上都有不少阻力，最起码解析binlog方式是mysql一上去，更新的log已经天然存在与binlog中了。
增量同步的两种方式如果要考虑到同步的可伸缩性(也就是多台机器可以同时消费相同的变更日志)，需要在原数据中添加数据的版本信息防止更新乱序，或者通过唯一键进行复制机器的sharding,也就是不同进程(线程)同时消费相同的更新日志，必须让同一条记录的更新落在同一个线程里面，如果还需要保证复制的事务，那么实现会非常复杂，一般不会去支持多线程下复制的事务。
全量复制，也就是扫描需要复制的表的数据进行重新分布，主要存在的问题是复制速度和对数据库的写入压力的矛盾，其实能够做到整个拓扑连数据库都全部换掉，来达到对正在使用数据库的0影响，这个是一种可行的方案，另外是分时段调整复制线程数，一般单线程复制对于数据库的影响不会很大，在凌晨再转换成多线程方式达到提速的目标。
扩容或者缩容在最后阶段如何切换，这个涉及到的问题主要是如何避免新更新进来以至于增量没完没了，方式有很多，最简单的方法就是停掉应用，一般时间只有几分钟是可以接受的。另外一种是逻辑停写，因为我们迁移的时候是有一个规则去重新散列数据，也就是如果新的规则和旧的规则两者算出来的结果不一致，那么这个数据就是需要被迁移的，如果在停写的时刻，向前端抛错即可。逻辑停写最大的好处就是避免PE的介入，并且配合动态的数据路由数据推送，可以完全避免重新发布达到扩容或者缩容，这个就是真正的在线扩容，停写不可避免（等待延迟的增量同步完成），但是不影响读。
数据扩容或者缩容，我们觉得不应该排入业务的开发日程中，而是由数据管理团队对应用透明地进行这种操作，最后介入的人员只是DBA而已。但是不像一些nosql一样按容量或者完全透明的split,数据库的sharding还是按照应用的数据特性（pk,user_id,gmt_create等等不同字段，自选策略）进行sharding,应用知道他们的某条数据具体存在哪个机器哪张表上，这个无论对于开发还是测试或者DBA都是一件不错的事情。
本文实例讲述了MySQL存储过程中实现执行动态SQL语句的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
mysql
mysql
delimiter
$$
mysql
mysql
CREATE
PROCEDURE
set_col_value
-
(in_table
VARCHAR(128),
-
in_column
VARCHAR(128),
-
in_new_value
VARCHAR(1000),
-
in_where
VARCHAR(4000))
-
-
BEGIN
-
DECLARE
l_sql
VARCHAR(4000);
-
SET
l_sql=CONCAT_ws('
',
-
'UPDATE',in_table,
-
'SET',in_column,'=',in_new_value,
-
'
WHERE',in_where);
-
SET
@sql=l_sql;
-
PREPARE
s1
FROM
@sql;
-
EXECUTE
s1;
-
DEALLOCATE
PREPARE
s1;
-
END$$
Query
OK,
rows
affected
(0.00
sec)
希望本文所述对大家的MySQL数据库程序设计有所帮助。
用动态执行的sql,类似这样的。 create procedure sp_find(pfind varchar(500) BEGIN DECLAR msql varchar(2000); SET @MyQuery=Concat('select * from 表 where ',pfind); PREPARE msql from @MyQuery; EXECUTE msql; END