ALTER TABLE <表名> CHANGE <旧字段名> <新字段名> <新数据类型>;
其中:
mysql> ALTER TABLE tb_emp1
-> CHANGE col1 col3 CHAR(30);
Query OK, 0 rows affected (0.76 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> DESC tb_emp1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| col3 | char(30) | YES | | NULL | |
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(30) | YES | | NULL | |
| deptId | int(11) | YES | | NULL | |
| salary | float | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
5 rows in set (0.01 sec)
CHANGE 也可以只修改数据类型,实现和 MODIFY 同样的效果,方法是将 SQL 语句中的“新字段名”和“旧字段名”设置为相同的名称,只改变“数据类型”。
提示:由于不同类型的数据在机器中的存储方式及长度并不相同,修改数据类型可能会影响数据表中已有的数据记录,因此,当数据表中已经有数据时,不要轻易修改数据类型。
ALTER TABLE <表名> MODIFY <字段名> <数据类型>
其中:
mysql> ALTER TABLE tb_emp1
-> MODIFY name VARCHAR(30);
Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> DESC tb_emp1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| col1 | int(11) | YES | | NULL | |
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(30) | YES | | NULL | |
| col2 | int(11) | YES | | NULL | |
| deptId | int(11) | YES | | NULL | |
| salary | float | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)
语句执行后,发现表 tb_emp1 中 name 字段的数据类型已经修改成 VARCHAR(30),修改成功。
ALTER TABLE <表名> DROP <字段名>;
其中,“字段名”指需要从表中删除的字段的名称。
mysql> ALTER TABLE tb_emp1
-> DROP col2;
Query OK, 0 rows affected (0.53 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> DESC tb_emp1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| col1 | int(11) | YES | | NULL | |
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(30) | YES | | NULL | |
| deptId | int(11) | YES | | NULL | |
| salary | float | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
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