Hallo,
ich möchte Daten aus mehreren Tabellen in eine separate Tabelle kopieren.
Also die Daten in der neuen Tabelle sammeln. Die Strukturen sind jeweils
gleich.
Habe bereits folgendes erfolglos probiert:
INSERT INTO neueTabelle SELECT * FROM tab1, tab2 usw.
Wer weis Rat?
Danke,
Kobe #8
Ingo Stöcker schrieb:
> Hallo,
>
> ich möchte Daten aus mehreren Tabellen in eine separate Tabelle kopieren.
> Also die Daten in der neuen Tabelle sammeln. Die Strukturen sind jeweils
> gleich.
>
> Habe bereits folgendes erfolglos probiert:
>
> INSERT INTO neueTabelle SELECT * FROM tab1, tab2 usw.
>
Was bedeutet 'erfolglos'? Kamen die Daten nicht in der neuen Tabelle
an? Kamen die flaschen Daten an? Stürzte die DB ab? Ging der Rechner
in Flammen auf? Gab's eine Fehlermeldung? Welche?
Hast Du Dir mal angesehen, was
SELECT * FROM tab1, tab2
liefert? Ist es sinnvoll, dieses Ergebnis per INSERT in die neue
Tabelle einzufügen?
Kann mich natürlich irren, aber sollte so schon funktionieren (solange die
Felder identisch sind), eventuell wäre es besser einen anderen Join zu
verwenden damit du auch ausschließen kannst, dass du doppelte Datensätze mit
kleiner Abweichung versuchst einzufügen (vll scheitert das dann an einem
index), also eher so:
INSERT INTO newTable SELECT tab1.field1, tab1.field2, tab2.field3 FROM
tab1LEFT JOIN tab2 ON tab1.id = tab2.id;
Ansonsten mal auf www.mysql.com im Benutzerhanbuch stehen, oder hier weiß
noch jemand besseren Rat ;)
"Ingo Stöcker"
news:dr7vot$ol2$02$1@news.t-online.com...
> Hallo,
>
> ich möchte Daten aus mehreren Tabellen in eine separate Tabelle kopieren.
> Also die Daten in der neuen Tabelle sammeln. Die Strukturen sind jeweils
> gleich.
>
> Habe bereits folgendes erfolglos probiert:
>
> INSERT INTO neueTabelle SELECT * FROM tab1, tab2 usw.
>
> Wer weis Rat?
>
>
> Danke,
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> Kobe #8
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Hallo Christian,
habe den Fehler gefunden. Ich habe ein ID-Feld, das jeweils um 1 erhöht
wird. Durch das Kopieren aus den anderen Tabellen ging das wohl schief.
Ich kopiere nun nur ausgewählte Spalten rüber.
bis dahin,
Ingo #8