如何将 MySQL with_MySQL 迁移到 MySQL？

MySQL中的WITH语句，又称为Common Table Expressions（CTE），是MySQL 8.0及以上版本引入的一种SQL结构，它允许用户在一个查询中定义临时的结果集，并在后续的查询中使用这些结果集，这种特性极大地提高了复杂查询的可读性和可维护性。

一、WITH语句的基本语法和用法

1. 基本语法

WITH语句的基本语法如下：

WITH cte_name (column1, column2, ...) AS (
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table
    WHERE condition
)
SELECT * FROM cte_name;

cte_name是CTE的名称，column1,column2, …是结果集的列名，SELECT子句定义了该结果集的内容，condition是查询的过滤条件。

2. 使用示例

假设有一个名为employees的表，包含以下内容：

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    salary INT
);
INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, salary)
VALUES 
    (1, 'John', 'Doe', 50000),
    (2, 'Jane', 'Doe', 55000),
    (3, 'Jim', 'Smith', 60000),
    (4, 'Sarah', 'Johnson', 65000),
    (5, 'Tom', 'Brown', 70000);

我们可以使用WITH语句创建一个临时结果集，以计算每个员工的月薪：

WITH monthly_salary AS (
    SELECT employee_id, first_name, last_name, salary/12 AS monthly_salary
    FROM employees
)
SELECT *
FROM monthly_salary;

执行上述SQL代码后，将生成以下结果：

+------------+-------------+-------------+------------------+
| employee_id| first_name | last_name   | monthly_salary  |
+------------+-------------+-------------+------------------+
|          1 | John       | Doe         |      4166.67 |
|          2 | Jane       | Doe         |      4583.33 |
|          3 | Jim        | Smith       |      5000.00 |
|          4 | Sarah      | Johnson     |      5416.67 |
|          5 | Tom        | Brown       |      5833.33 |
+------------+-------------+-------------+------------------+

在这个示例中，我们使用WITH语句创建了一个名为monthly_salary的临时结果集，其中包含员工ID、名字、姓氏和月薪，我们选择了所有内容，并从该结果集生成了最终结果。

3. 优点

代码模块化：通过将复杂的查询分解为多个小的、易于理解的部分，提高代码的可读性和可维护性。

相同查询唯一化：避免重复编写相同的查询逻辑，提高代码的重用性。

性能优化：在某些情况下，使用WITH语句可以提高查询的性能，因为它允许数据库优化器更好地优化查询计划。

二、WITH语句在数据转换中的应用

WITH语句不仅可以用于简单的查询，还可以在数据转换、筛选和聚合等操作中发挥作用，假设我们需要计算每个部门的平均工资以及剔除薪资低于1000的实习人员之后的平均工资，可以使用以下SQL语句：

WITH tmp1 AS (
    SELECT e1.deptno, round(avg(ifnull(e1.sal, 0)), 2) avg_sal
    FROM emp e1
    GROUP BY e1.deptno
),
tmp2 AS (
    SELECT e1.deptno, round(avg(ifnull(e1.sal, 0)), 2) avg_sal
    FROM emp e1
    WHERE e1.sal > 1000
    GROUP BY e1.deptno
)
SELECT d.deptno, tmp1.avg_sal avg_sal1, tmp2.avg_sal avg_sal2
FROM dept d
LEFT JOIN tmp1 ON d.deptno = tmp1.deptno
LEFT JOIN tmp2 ON d.deptno = tmp2.deptno;

这个查询首先使用两个CTE（tmp1和tmp2）分别计算每个部门的平均工资和剔除薪资低于1000的实习人员之后的平均工资，然后在主查询中将这些结果与部门表进行连接，生成最终的结果。

三、递归查询的应用

WITH语句还支持递归查询，这在处理树状结构或层级关系的数据时非常有用，递归查询的基本语法如下：

WITH RECURSIVE cte_name (column1, column2, ...) AS (
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table
    WHERE condition
    UNION ALL
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table
    INNER JOIN cte_name ON join_condition
)
SELECT * FROM cte_name;

假设我们有一个表示公司组织结构的表org_chart，包含以下内容：

CREATE TABLE org_chart (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    manager_id INT,
    name VARCHAR(50)
);
INSERT INTO org_chart (employee_id, manager_id, name)
VALUES 
    (1, NULL, 'CEO'),
    (2, 1, 'VP Sales'),
    (3, 1, 'VP Engineering'),
    (4, 2, 'Sales Manager'),
    (5, 3, 'Engineering Manager');

我们可以使用递归CTE来获取整个组织结构的层次关系：

WITH RECURSIVE organization AS (
    SELECT employee_id, manager_id, name, 1 as level
    FROM org_chart
    WHERE manager_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT e.employee_id, e.manager_id, e.name, o.level + 1
    FROM org_chart e
    INNER JOIN organization o ON e.manager_id = o.employee_id
)
SELECT * FROM organization;

这个查询首先选择最高级别的员工（即CEO），然后递归地选择每个员工的下属，直到没有更多的下属为止，最终结果将显示整个组织结构的层次关系。

四、整库同步到MySQL的实践

整库同步是将一个数据库的所有数据复制到另一个数据库的过程，在MySQL中，可以使用多种工具和方法来实现整库同步，如Flink CDC、Debezium等，以下是使用Flink CDC将MySQL整库同步到另一个MySQL数据库的示例：

EXECUTE CDCSOURCE cdc_mysql WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = '127.0.0.1',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = '123456',
 'checkpoint' = '3000',
 'scan.startup.mode' = 'initial',
 'parallelism' = '1',
 'table-name' = 'bigdata.products,bigdata.orders',
 'sink.connector' = 'jdbc',
 'sink.url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?characterEncoding=utf-8&useSSL=false',
 'sink.username' = 'root',
 'sink.password' = '123456',
 'sink.sink.db' = 'test',
 'sink.table.prefix' = 'test_',
 'sink.table.lower' = 'true',
 'sink.table-name' = '#{tableName}',
 'sink.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
 'sink.sink.buffer-flush.interval' = '2s',
 'sink.sink.buffer-flush.max-rows' = '100',
 'sink.sink.max-retries' = '5',
 'sink.auto.create' = 'true'
);

这个示例展示了如何使用Flink CDC将MySQL数据库bigdata中的products和orders表同步到另一个MySQL数据库test中，并自动创建目标表。

五、常见问题解答（FAQs）

Q1: WITH语句在MySQL中有什么作用？

A1: WITH语句在MySQL中用于定义临时的结果集，称为Common Table Expressions（CTE），它可以在一个查询中多次使用这些结果集，从而提高复杂查询的可读性和可维护性，WITH语句还可以用于数据转换、筛选、聚合等操作，以及递归查询。

Q2: 如何在MySQL中实现整库同步？

A2: 在MySQL中实现整库同步可以使用多种工具和方法，如Flink CDC、Debezium等，具体步骤包括配置源数据库和目标数据库的连接信息，指定需要同步的表，以及设置同步参数，使用Flink CDC可以实现将MySQL数据库中的表同步到另一个MySQL数据库，并自动创建目标表。

六、小编有话说

随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，传统的SQL查询方式已经难以满足需求，WITH语句作为MySQL 8.0及以上版本引入的新特性，为解决这一问题提供了强有力的支持，它不仅提高了复杂查询的可读性和可维护性，还为数据转换、筛选、聚合等操作提供了便利，递归查询的应用也为处理树状结构或层级关系的数据带来了新的解决方案，掌握WITH语句的使用对于现代数据工程师来说是必不可少的技能之一，希望本文能够帮助读者更好地理解和应用WITH语句，在实际工作中发挥其最大的价值。