MySql常用命令总结 如果要对用户所用的登录终端进行限制，可以更新User表中相应用户的Host字段，在进行了以上更改后应重新启动数据库服务，此时登录时可用如下类似命令：mysql -uroot -p; mysql -uroot -p密码; mysql -h主机IP -u用户 -p密码; mysql 数据库名称 -u用户 -p; mysql 数据库名称 -u用户 -p密码;上面命令参数是常用参数的一部分，详细情况可参考文档。 1:使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库：mysql> SHOW DATABASES;2:创建一个数据库MYSQLDATAmysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA;3:选择你所创建的数据库mysql> USE MYSQLDATA;(按回车键出现Database changed 时说明操作成功！) 4:查看现在的数据库中存在什么表mysql> SHOW TABLES;5:创建一个数据库表mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1));6:显示表的结构：mysql> DESCRIBE MYTABLE;7:往表中加入记录mysql> insert into MYTABLE values ("hyq","M");8:用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt）mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE "D:/mysql.txt" INTO TABLE MYTABLE;9:导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql）mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql;导入sql第二种方法mysql -h127.0.0.1 -u用户名 -p密码 数据库< d:/mysql.sql10:删除表mysql>drop TABLE MYTABLE;11:清空表mysql>delete from MYTABLE;12:更新表中数据mysql>update MYTABLE set sex="f" where name=’hyq’;以下是无意中在网络看到的使用MySql的管理心得, 在windows中MySql以服务形式存在，在使用前应确保此服务已经启动，未启动可用net start mysql命令启动。而Linux中启动时可用"/etc/rc.d/init.d/mysqld start"命令，注意启动者应具有管理员权限。 刚安装好的MySql包含一个含空密码的root帐户和一个匿名帐户，这是很大的安全隐患，对于一些重要的应用我们应将安全性尽可能提高，在这里应把匿名帐户删除、 root帐户设置密码，可用如下命令进行：use mysql; delete from User where User=""; update User set Password=PASSWORD(’新密码’) where User=’root’;在 进行开发和实际应用中，用户不应该只用root用户进行连接数据库，虽然使用root用户进行测试时很方便，但会给系统带来重大安全隐患，也不利于管理技 术的提高。我们给一个应用中使用的用户赋予最恰当的数据库权限。如一个只进行数据插入的用户不应赋予其删除数据的权限。MySql的用户管理是通过 User表来实现的，添加新用户常用的方法有两个，一是在User表插入相应的数据行，同时设置相应的权限；二是通过GRANT命令创建具有某种权限的用 户。其中GRANT的常用用法如下：grant all on mydb.* to NewUserName@HostName identified by "password"; grant usage on *.* to NewUserName@HostName identified by "password"; grant select,insert,update on mydb.* to NewUserName@HostName identified by "password"; grant update,delete on mydb.TestTable to NewUserName@HostName identified by "password";若 要给此用户赋予他在相应对象上的权限的管理能力，可在GRANT后面添加WITH GRANT OPTION选项。而对于用插入User表添加的用户，Password字段应用PASSWORD 函数进行更新加密，以防不轨之人窃看密码。对于那些已经不用的用户应给予清除，权限过界的用户应及时回收权限，回收权限可以通过更新User表相应字段， 也可以使用REVOKE操作。全局管理权限： FILE: 在MySQL服务器上读写文件。 PROCESS: 显示或杀死属于其它用户的服务线程。 RELOAD: 重载访问控制表，刷新日志等。 SHUTDOWN: 关闭MySQL服务。 数据库/数据表/数据列权限： ALTER: 修改已存在的数据表(例如增加/删除列)和索引。 CREATE: 建立新的数据库或数据表。 DELETE: 删除表的记录。 DROP: 删除数据表或数据库。 INDEX: 建立或删除索引。 INSERT: 增加表的记录。 SELECT: 显示/搜索表的记录。 UPDATE: 修改表中已存在的记录。 特别的权限： ALL: 允许做任何事(和root一样)。 USAGE: 只允许登录–其它什么也不允许做。

门户网站架构Nginx+Apache+MySQL+PHP+Memcached+Squid 服务器的大用户量的承载方案一、前言二、编译安装三、 安装MySQL、memcache四、 安装Apache、PHP、eAccelerator、php-memcache五、 安装Squid六、后记一、前言，准备工作当前，LAMP开发模式是WEB开发的首选，如何搭建一个高效、可靠、稳定的WEB服务器一直是个热门主题，本文就是这个主题的一次尝试。我们采用的架构图如下：引用——– ———- ————- ——— ————| 客户端 | ===> |负载均衡器| ===> |反向代理/缓存| ===> |WEB服务器| ===> |数据库服务器|——– ———- ————- ——— ————Nginx Squid Apache,PHP MySQLeAccelerator/memcache准备工作：引用服务器： Intel(R) Xeon(TM) CPU 3.00GHz * 2, 2GB mem, SCISC 硬盘操作系统：CentOs4.4，内核版本2.6.9-22.ELsmp，gcc版本3.4.4软件：Apache 2.2.3（能使用MPM模式）PHP 5.2.0（选用该版本是因为5.2.0的引擎相对更高效）eAccelerator 0.9.5（加速PHP引擎，同时也可以加密PHP源程序）memcache 1.2.0（用于高速缓存常用数据）libevent 1.2a（memcache工作机制所需）MySQL 5.0.27（选用二进制版本，省去编译工作）Nginx 0.5.4（用做负载均衡器）squid-2.6.STABLE6（做反向代理的同时提供专业缓存功能）二、编译安装 安装Nginx1.) 安装Nginx发音为[engine x]，是由俄罗斯人Igor Sysoev建立的项目,基于BSD许可。据说他当初是F5的成员之一，英文主页：http://nginx.net。俄罗斯的一些大网站已经使用它超过两年多了，一直表现不凡。Nginx的编译参数如下：[root@localhost]#./configure –prefix=/usr/local/server/nginx –with-openssl=/usr/include \–with-pcre=/usr/include/pcre/ –with-http_stub_status_module –without-http_memcached_module \–without-http_fastcgi_module –without-http_rewrite_module –without-http_map_module \–without-http_geo_module –without-http_autoindex_module在这里，需要说明一下，由于Nginx的配置文件中我想用到正则，所以需要 pcre 模块的支持。我已经安装了 pcre 及 pcre-devel 的rpm包，但是 Ngxin 并不能正确找到 .h/.so/.a/.la 文件，因此我稍微变通了一下：[root@localhost]#mkdir /usr/include/pcre/.libs/[root@localhost]#cp /usr/lib/libpcre.a /usr/include/pcre/.libs/libpcre.a[root@localhost]#cp /usr/lib/libpcre.a /usr/include/pcre/.libs/libpcre.la然后，修改 objs/Makefile 大概在908行的位置上，注释掉以下内容：./configure –disable-shared接下来，就可以正常执行 make 及 make install 了。2.) 修改配置文件 /usr/local/server/nginx/conf/nginx.conf以下是我的 nginx.conf 内容，仅供参考：#运行用户user nobody nobody;#启动进程worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件error_log logs/error.log notice;pid logs/nginx.pid;#工作模式及连接数上限events {use epoll;worker_connections 1024;}#设定http服务器，利用它的反向代理功能提供负载均衡支持http {#设定mime类型include conf/mime.types;default_type application/octet-stream;#设定日志格式log_format main ‘$remote_addr – $remote_user [$time_local] ‘‘”$request” $status $bytes_sent ‘‘”$http_referer” “$http_user_agent” ‘‘”$gzip_ratio”‘;log_format download ‘$remote_addr – $remote_user [$time_local] ‘‘”$request” $status $bytes_sent ‘‘”$http_referer” “$http_user_agent” ‘‘”$http_range” “$sent_http_content_range”‘;#设定请求缓冲client_header_buffer_size 1k;large_client_header_buffers 4 4k;#开启gzip模块gzip on;gzip_min_length 1100;gzip_buffers 4 8k;gzip_types text/plain;output_buffers 1 32k;postpone_output 1460;#设定access logaccess_log logs/access.log main;client_header_timeout 3m;client_body_timeout 3m;send_timeout 3m;sendfile on;tcp_nopush on;tcp_nodelay on;keepalive_timeout 65;#设定负载均衡的服务器列表upstream mysvr {#weigth参数表示权值，权值越高被分配到的几率越大#本机上的Squid开启3128端口server 192.168.8.1:3128 weight=5;server 192.168.8.2:80 weight=1;server 192.168.8.3:80 weight=6;}#设定虚拟主机server {listen 80;server_name 192.168.8.1 www.enew.com.cn;charset gb2312;#设定本虚拟主机的访问日志access_log logs/www.enew.com.cn.access.log main;#如果访问 /img/*, /js/*, /css/* 资源，则直接取本地文件，不通过squid#如果这些文件较多，不推荐这种方式，因为通过squid的缓存效果更好location ~ ^/(img|js|css)/ {root /data3/Html;expires 24h;}#对 “/” 启用负载均衡location / {proxy_pass http://mysvr;proxy_redirect off;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;client_max_body_size 10m;client_body_buffer_size 128k;proxy_connect_timeout 90;proxy_send_timeout 90;proxy_read_timeout 90;proxy_buffer_size 4k;proxy_buffers 4 32k;proxy_busy_buffers_size 64k;proxy_temp_file_write_size 64k;}#设定查看Nginx状态的地址location /NginxStatus {stub_status on;access_log on;auth_basic “NginxStatus”;auth_basic_user_file conf/htpasswd;}}}备注：conf/htpasswd 文件的内容用 apache 提供的 htpasswd 工具来产生即可，内容大致如下：3.) 查看 Nginx 运行状态输入地址 http://192.168.8.1/NginxStatus/，输入验证帐号密码，即可看到类似如下内容：Active connections: 328server accepts handled requests9309 8982 28890Reading: 1 Writing: 3 Waiting: 324第一行表示目前活跃的连接数第三行的第三个数字表示Nginx运行到当前时间接受到的总请求数，如果快达到了上限，就需要加大上限值了。第四行是Nginx的队列状态安装MySQL、memcache1.) 安装MySQL，步骤如下：[root@localhost]#tar zxf mysql-standard-5.0.27-linux-i686.tar.gz -C /usr/local/server[root@localhost]#mv /usr/local/server/mysql-standard-5.0.27-linux-i686 /usr/local/server/mysql[root@localhost]#cd /usr/local/server/mysql[root@localhost]#./scripts/mysql_install_db –basedir=/usr/local/server/mysql \–datadir=/usr/local/server/mysql/data –user=nobody[root@localhost]#cp /usr/local/server/mysql/support-files/my-large.cnf \/usr/local/server/mysql/data/my.cnf2.) 修改 MySQL 配置，增加部分优化参数，如下：[root@localhost]#vi /usr/local/server/mysql/data/my.cnf主要内容如下：[mysqld]basedir = /usr/local/server/mysqldatadir = /usr/local/server/mysql/datauser = nobodyport = 3306socket = /tmp/mysql.sockwait_timeout = 30long_query_time=1#log-queries-not-using-indexes = TRUElog-slow-queries=/usr/local/server/mysql/slow.loglog-error = /usr/local/server/mysql/error.logexternal-locking = FALSEkey_buffer_size = 512Mback_log = 400table_cache = 512sort_buffer_size = 2Mjoin_buffer_size = 4Mread_buffer_size = 2Mread_rnd_buffer_size = 4Mmyisam_sort_buffer_size = 64Mthread_cache_size = 32query_cache_limit = 2Mquery_cache_size = 64Mthread_concurrency = 4thread_stack = 128Ktmp_table_size = 64Mbinlog_cache_size = 2Mmax_binlog_size = 128Mmax_binlog_cache_size = 512Mmax_relay_log_size = 128Mbulk_insert_buffer_size = 8Mmyisam_repair_threads = 1skip-bdb#如果不需要使用innodb就关闭该选项#skip-innodbinnodb_data_home_dir = /usr/local/server/mysql/data/innodb_data_file_path = ibdata1:256M;ibdata2:256M:autoextendinnodb_log_group_home_dir = /usr/local/server/mysql/data/innodb_log_arch_dir = /usr/local/server/mysql/data/innodb_buffer_pool_size = 512Minnodb_additional_mem_pool_size = 8Minnodb_log_file_size = 128Minnodb_log_buffer_size = 8Minnodb_lock_wait_timeout = 50innodb_flush_log_at_trx_commit = 2innodb_file_io_threads = 4innodb_thread_concurrency = 16innodb_log_files_in_group = 3以上配置参数请根据具体的需要稍作修改。运行以下命令即可启动 MySQL 服务器：/usr/local/server/mysql/bin/mysqld_safe \–defaults-file=/usr/local/server/mysql/data/my.cnf &由于 MySQL 不是安装在标准目录下，因此必须要修改 mysqld_safe 中的 my_print_defaults 文件所在位置，才能通过mysqld_safe 来启动 MySQL 服务器。3.) memcache + libevent 安装编译安装：[root@localhost]#cd libevent-1.2a[root@localhost]#./configure –prefix=/usr/ && make && make install[root@localhost]#cd ../memcached-1.2.0[root@localhost]#./configure –prefix=/usr/local/server/memcached –with-libevent=/usr/[root@localhost]#make && make install备注：如果 libevent 不是安装在 /usr 目录下，那么需要把 libevent-1.2a.so.1 拷贝/链接到 /usr/lib 中，否则memcached 无法正常加载。运行以下命令来启动 memcached：[root@localhost]#/usr/local/server/memcached/bin/memcached \-l 192.168.8.1 -d -p 10000 -u nobody -m 128表示用 daemon 的方式启动 memcached，监听在 192.168.8.1 的 10000 端口上，运行用户为 nobody，为其分配128MB 的内存。安装Apache、PHP、eAccelerator、php-memcache四、) 安装Apache、PHP、eAccelerator、php-memcache由于Apache2下的php静态方式编译十分麻烦，因此在这里采用动态模块(DSO)方式。1.) 安装Apache 2.2.3[root@localhost]#./configure –prefix=/usr/local/server/apache –disable-userdir –disable-actions \–disable-negotiation –disable-autoindex –disable-filter –disable-include –disable-status \–disable-asis –disable-auth –disable-authn-default –disable-authn-file –disable-authz-groupfile \–disable-authz-host –disable-authz-default –disable-authz-user –disable-userdir \–enable-expires –enable-module=so备注：在这里，取消了一些不必要的模块，如果你需要用到这些模块，那么请去掉部分参数。2.) 安装PHP 5.2.0[root@localhost]#./configure –prefix=/usr/local/server/php –with-mysql \–with-apxs2=/usr/local/server/apache/bin/apxs –with-freetype-dir=/usr/ –with-png-dir=/usr/ \–with-gd=/usr/ –with-jpeg-dir=/usr/ –with-zlib –enable-magic-quotes –with-iconv \–without-sqlite –without-pdo-sqlite –with-pdo-mysql –disable-dom –disable-simplexml \–enable-roxen-zts[root@localhost]#make && make install备注：如果不需要gd或者pdo等模块，请自行去掉。3.) 安装eAccelerator-0.9.5[root@localhost]#cd eAccelerator-0.9.5[root@localhost]#export PHP_PREFIX=/usr/local/server/php[root@localhost]#$PHP_PREFIX/bin/phpize[root@localhost]#./configure –enable-eaccelerator=shared –with-php-config=$PHP_PREFIX/bin/php-config[root@localhost]#make && make install4.) 安装memcache模块[root@localhost]#cd memcache-2.1.0[root@localhost]#export PHP_PREFIX=/usr/local/server/php[root@localhost]#$PHP_PREFIX/bin/phpize[root@localhost]#./configure –enable-eaccelerator=shared –with-php-config=$PHP_PREFIX/bin/php-config[root@localhost]#make && make install5.) 修改 php.ini 配置然后修改 php.ini，修改/加入类似以下内容：extension_dir = “/usr/local/server/php/lib/”extension=”eaccelerator.so”eaccelerator.shm_size=”32″ ;设定eaccelerator的共享内存为32MBeaccelerator.cache_dir=”/usr/local/server/eaccelerator”eaccelerator.enable=”1″eaccelerator.optimizer=”1″eaccelerator.check_mtime=”1″eaccelerator.debug=”0″eaccelerator.filter=”*.php”eaccelerator.shm_max=”0″eaccelerator.shm_ttl=”0″eaccelerator.shm_prune_period=”3600″eaccelerator.shm_only=”0″eaccelerator.compress=”1″eaccelerator.compress_level=”9″eaccelerator.log_file = “/usr/local/server/apache/logs/eaccelerator_log”eaccelerator.allowed_admin_path = “/usr/local/server/apache/htdocs/ea_admin”extension=”memcache.so”在这里，最好是在apache的配置中增加默认文件类型的cache机制，即利用apache的expires模块，新增类似如下几行：ExpiresActive OnExpiresByType text/html “access plus 10 minutes”ExpiresByType text/css “access plus 1 day”ExpiresByType image/jpg “access 1 month”ExpiresByType image/gif “access 1 month”ExpiresByType image/jpg “access 1 month”ExpiresByType application/x-shockwave-flash “access plus 3 day”这么设置是由于我的这些静态文件通常很少更新，因此我选择的是”access”规则，如果更新相对比较频繁，可以改用”modification”规则;或者也可以用”access”规则，但是在文件更新的时候，执行一下”touch”命令，把文件的时间刷新一下即可。 安装Squid五、) 安装Squid[root@localhost]#./configure –prefix=/usr/local/server/squid –enable-async-io=100 –disable-delay-pools –disable-mem-gen-trace –disable-useragent-log –enable-kill-parent-hack –disable-arp-acl –enable-epoll –disable-ident-lookups –enable-snmp –enable-large-cache-files –with-large-files[root@localhost]#make && make install或使用如下安装方法：[root@localhost]#yum install squid如果是2.6的内核，才能支持epoll的IO模式，旧版本的内核则只能选择poll或其他模式了;另外，记得带上支持大文件的选项，否则在accesslog等文件达到2G的时候就会报错。设定 squid 的配置大概如下内容：#设定缓存目录为 /var/cache1 和 /var/lib/squid，每次处理缓存大小为128MB，当缓存空间使用达到95%时#新的内容将取代旧的而不直接添加到目录中，直到空间又下降到90%才停止这一活动#/var/cache1 最大1024MB，/var/lib/squid 最大 5000MB，都是 16*256 级子目录cache_dir aufs /var/cache1 1024 16 256cache_dir aufs /var/lib/squid 5000 16 256cache_mem 128 MBcache_swap_low 90cache_swap_high 95#设置存储策略等maximum_object_size 4096 KBminimum_object_size 0 KBmaximum_object_size_in_memory 80 KBipcache_size 1024ipcache_low 90ipcache_high 95cache_replacement_policy lrumemory_replacement_policy lru#设置超时策略forward_timeout 20 secondsconnect_timeout 15 secondsread_timeout 3 minutesrequest_timeout 1 minutespersistent_request_timeout 15 secondsclient_lifetime 15 minutesshutdown_lifetime 5 secondsnegative_ttl 10 seconds#限制一个ip最大只能有16个连接acl OverConnLimit maxconn 16http_access deny OverConnLimit#限制baidu spider访问#acl AntiBaidu req_header User-Agent Baiduspider#http_access deny AntiBaidu#常规设置visible_hostname cache.enew.comcache_mgr webmaster@enew.comclient_persistent_connections offserver_persistent_connections oncache_effective_user nobodycache_effective_group nobodytcp_recv_bufsize 65535 byteshalf_closed_clients off#设定不缓存的规则hierarchy_stoplist cgi-binacl QUERY urlpath_regex cgi-bincache deny QUERY#不要相信ETag 因为有gzipacl apache rep_header Server ^Apachebroken_vary_encoding allow apache#设置access log，并且令其格式和apache的格式一样，方便awstats分析emulate_httpd_log onlogformat apache %>a %ui %un [%tl] “%rm %ru HTTP/%rv” %Hs %初始化和启动squid[root@localhost]#/usr/local/server/squid/sbin/squid -z[root@localhost]#/usr/local/server/squid/sbin/squid第一条命令是先初始化squid缓存哈希子目录，只需执行一次即可。六、后记六、后记一、)想要启用squid所需的改变想要更好的利用squid的cache功能，不是把它启用了就可以的，我们需要做以下几个调整：1、启用apache的 mod_expires 模块，修改 httpd.conf，加入以下内容：#expiresdefault “modification plus 2 weeks”expiresactiveonexpiresbytype text/html “access plus 10 minutes”expiresbytypeimage/gif “modification plus 1 month”expiresbytype image/jpeg “modificationplus 1 month”expiresbytype image/png “modification plus 1month”expiresbytype text/css “access plus 1 day”expiresbytypeapplication/x-shockwave-flash “access plus 3 day”以上配置的作用是规定各种类型文件的cache规则，对那些图片/flash等静态文件总是cache起来，可根据各自的需要做适当调整。2、修改 php.ini 配置，如下：session.cache_limiter = nocache以上配置的作用是默认取消php中的cache功能，避免不正常的cache产生。3、修改应用程序例如，有一个php程序页面static.php，它存放着某些查询数据库后的结果，并且数据更新并不频繁，于是，我们就可以考虑对其cache。只需在static.php中加入类似如下代码：header(‘Cache-Control: max-age=86400,must-revalidate’);header(‘Pragma:’);header(‘Last-Modified: ‘ .gmdate(‘D, d M Y H:i:s’) . ‘ GMT’ );header(“Expires: ” .gmdate (‘D, d M YH:i:s’, time() + ’86400′ ). ‘ GMT’);以上代码的意思是，输出一个http头部信息，让squid知道本页面默认缓存时长为一天。二、)squidclient简要介绍*取得squid运行状态信息： squidclient -p 80 mgr:info*取得squid内存使用情况： squidclient -p 80 mgr:mem*取得squid已经缓存的列表： squidclient -p 80 mgr:objects. use it carefully,it may crash*取得squid的磁盘使用情况： squidclient -p 80 mgr:diskd*强制更新某个url：squidclient -p 80 -m PURGE http://www.enew.com.cn/static.php*更多的请查看：squidclient-h 或者 squidclient -p 80 mgr:原文地址：http://blog.csdn.net/rushcc2006/archive/2009/11/11/4796892.aspx

MySql数据库迁移常用方法 在MySql的日常使用中不可避免的会出现数据迁移的时候。如：更换数据库服务器、更换数据库类型。小插曲：我国的文字真是博大精深，“迁移”这个词能把我们常做的数据库的迁移都表达清楚。如： 释义1：搬移；从一处搬到另一处。（对应：更换数据库服务器） 释义2：变化、变迁。（对应：更换数据库类型）。 1、更换数据库服务器可采用数据库备份程序：mysqldumpmysqldump客户端可用来转储数据库或搜集数据库进行备份或将数据转移到另一个SQL服务器(不一定是一个MySQL服务器)。转储包含创建表和/或装载表的SQL语句。有3种方式来调用mysqldump：shell> mysqldump [options] db_name [tables]shell> mysqldump [options] —database DB1 [DB2 DB3...]shell> mysqldump [options] –all–database如果没有指定任何表或使用了—database或–all–database选项，则转储整个数据库。要想获得你的版本的mysqldump支持的选项，执行mysqldump —help。如果运行mysqldump没有–quick或–opt选项，mysqldump在转储结果前将整个结果集装入内存。如果转储大数据库可能会出现问题。该选项默认启用，但可以用–skip-opt禁用。如果使用最新版本的mysqldump程序生成一个转储重装到很旧版本的MySQL服务器中，不应使用–opt或-e选项。mysqldump最常用于备份一个整个的数据库：shell> mysqldump –opt db_name > backup-file.sql你可以这样将转储文件读回到服务器：shell> mysql db_name < backup-file.sql或者为：shell> mysql -e “source /path-to–backup/backup-file.sql” db_namemysqldump也可用于从一个MySQL服务器向另一个服务器复制数据时装载数据库：shell> mysqldump –opt db_name | mysql –host=remote_host -C db_name2、更换数据库类型可采用：MySQL GUI ToolsMySQL GUI Tools一个可视化界面的MySQL数据库管理控制台，提供了四个非常好用的图形化应用程序，方便数据库管理和数据查询。这些图形化管理工具可以大大提 高数据库管理、备份、迁移和查询效率，即使没有丰富的SQL语言基础的用户也可以应用自如。它们分别是：MySQL Migration Toolkit：数据库迁移MySQL Administrator：MySQL管理器MySQL Query Browser：用于数据查询的图形化客户端MySQL Workbench：DB Design工具(zsh)下载地址：http://dev.mysql.com/downloads/gui-tools/5.0.html

Linux下Mysql表名大小写问题解决 在MySQL中，数据库对应数据目录中的目录。数据库中的每个表至少对应数据库目录中的一个文件(也可能是多个，取决于存储引擎)。因此，所使用操作系统的大小写敏感性决定了数据库名和表名的大小写敏感性。这说明在大多数Unix中数据库名和表名对大小写敏感，而在Windows中对大小写不敏感。一个显著的例外情况是Mac OS X，它基于Unix但使用默认文件系统类型(HFS+)，对大小写不敏感。在windows下表名不区分大小写，所以在导入数据后，有可能所有表名均为小写；而从win导入linux后，在调用时会出现大小写的问题，则有些表，例如：第一点：程序调用表名为：fov_Web；第二点：导入win后变为fov_web；第三点：再导入linux后也是fov_web，此时linux会区分表名的大小写，则导致该表无法读取。解决方法：在linux下mysql表名大小写问题解决方法：修改my.cnf，一般位于:/etc/my.cnf[mysqld]lower_case_table_names=1#表名全部为小写，避免出现大小写敏感

MySQL优化之数据类型的使用 有助于效率的类型选择1、使你的数据尽可能小最基本的优化之一是使你的数据(和索引)在磁盘上(并且在内存中)占据的空间尽可能小。这能给出巨大的改进，因为磁盘读入较快并且通常也用较少的主存储器。如果在更小的列上做索引，索引也占据较少的资源。你能用下面的技术使表的性能更好并且使存储空间最小：·尽可能地使用最有效(最小)的类型。MySQL有很多节省磁盘空间和内存的专业化类型。·如果可能使表更小，使用较小的整数类型。例如，MEDIUMINT经常比INT好一些。·如果可能，声明列为NOT NULL。它使任何事情更快而且你为每列节省一位。注意如果在你的应用程序中你确实需要NULL，你应该毫无疑问使用它，只是避免缺省地在所有列上有它。2、使用定长列，不使用可变长列这条准则对被经常修改，从而容易产生碎片的表来说特别重要。例如，应该选择 CHAR 列而不选择 VARCHAR 列。所要权衡的是使用定长列时，表所占用的空间更多，但如果能够承担这种空间的耗费，使用定长行将比使用可变长的行处理快得多。3、将列定义为 NOT NULL这样处理更快，所需空间更少。而且有时还能简化查询，因为不需要检查是否存在特例 NULL。4、考虑使用 ENUM 列如果有一个只含有限数目的特定值的列，那么应该考虑将其转换为 ENUM 列。ENUM 列的值可以更快地处理，因为它们在内部是以数值表示的。有关BLOB和TEXT类型1、使用BLOB和TEXT类型的优点用 BLOB 存储应用程序中包装或未包装的数据，有可能使原来需要几个检索操作才能完成的数据检索得以在单个检索操作中完成。而且还对存储标准表结构不易表示的数据或随时间变化的数据有帮助。2、使用BLOB和TEXT类型的可能弊端另一方面，BLOB 值也有自己的固有问题，特别是在进行大量的 DELETE 或 UPDATE 操作时更是如此。删除 BLOB 会在表中留下一个大空白，在以后将需用一个记录或可能是不同大小的多个记录来填充。除非有必要，否则应避免检索较大的 BLOB 或 TEXT 值。例如，除非肯定WHERE 子句能够将结果恰好限制在所想要的行上，否则 SELECT * 查询不是一个好办法。这样做可能会将非常大的 BLOB 值无目的地从网络上拖过来。这是存储在另一列中的 BLOB 标识信息很有用的另一种情形。可以搜索该列以确定想要的行，然后从限定的行中检索 BLOB 值。3、必要的准则对容易产生碎片的表使用 OPTIMIZE TABLE大量进行修改的表，特别是那些含有可变长列的表，容易产生碎片。碎片不好，因为它在存储表的磁盘块中产生不使用的空间。随着时间的增长，必须读取更 多的块才能取到有效的行，从而降低了性能。任意具有可变长行的表都存在这个问题，但这个问题对 BLOB 列更为突出，因为它们尺寸的变化非常大。经常使用 OPTIMIZE TABLE 有助于保持性能不下降。使用多列索引多列索引列有时很有用。一种技术是根据其他列建立一个散列值，并将其存储在一个独立的列中，然后可通过搜索散列值找到行。这只对精确匹配的查询有 效。(散列值对具有诸如“<”或“>=”这样的操作符的范围搜索没有用处)。在MySQL 3.23版及以上版本中，散列值可利用 MD5( ) 函数产生。散列索引对 BLOB 列特别有用。有一事要注意，在 MySQL 3.23.2 以前的版本中，不能索引 BLOB 类型。甚至是在 3.23.2 或更新的版本中，利用散列值作为标识值来查找 BLOB 值也比搜索 BLOB 列本身更快。将 BLOB 值隔离在一个独立的表中在某些情况下，将 BLOB 列从表中移出放入另一个副表可能具有一定的意义，条件是移出 BLOB 列后可将表转换为定长行格式。这样会减少主表中的碎片，而且能利用定长行的性能优势。使用ANALYSE过程检查表列如果使用的是 MySQL 3.23 或更新的版本，应该执行 PROCEDURE ANALYSE( )，查看它所提供的关于表中列的信息ANALYSE([max elements,[max memory]])它检验来自你的查询的结果并返回结果的分析。max elements(缺省256)是analyse将注意的每列不同值的最大数量。这被ANALYSE用来检查最佳的列类型是否应该是ENUM类型。max memory(缺省8192)是在analyse尝试寻找所有不同值的时候应该分配给每列的最大内存量。SELECT … FROM … WHERE … PROCEDURE ANALYSE([max elements,[max memory]])例如：mysql>SELECT * FROM student PROCEDURE ANALYSE();mysql>SELECT * FROM student PROCEDURE ANALYSE(16,256);相应输出中有一列是关于表中每列的最佳列类型的建议。第二个例子要求 PROCEDURE ANALYSE( ) 不要建议含有多于 16 个值或取多于 256 字节的 ENUM 类型(可根据需要更改这些值)。如果没有这样的限制，输出可能会很长;ENUM 的定义也会很难阅读。根据 PROCEDURE ANALYSE( ) 的输出，会发现可以对表进行更改以利用更有效的类型。如果希望更改值类型，使用 ALTER TABLE 语句即可。

MySQL 5.4发布beta版 Sun在第七届MySQL展会上发布了其最新版开源数据库MySQL 5.4的技术预览版本，MySQL 5.4在性能和可伸缩性上进行了重大改进。MySQL 5.4支持InnoDB存储引擎扩展至16路x86服务器和64路CMT服务器，同时也优化了子查询和JION功能，将对特定查询的响应速度提升了90%，这些性能和可伸缩性的提升非常明显，而且不需使用额外应用程序或SQL代码。Sun软件架构和MySQL团队副总裁Karen Tegan Padir在大会的主题演讲时表示：“不需要对应用程序进行任何修改，MySQL 5.4将显著提高它们的性能和可伸缩性，MySQL 5.4也更加适用于扩展SMP系统上的部署。”MySQL 5.4新增功能和性能提升：1、可伸缩性提升：支持InnoDB存储引擎扩展至16路x86服务器和64路CMT服务器，性能提升了一倍；2、子查询优化：提高了分析查询操作的性能，相比之前版本，子查询执行时间缩短；3、新的查询运算法则：利用主存加快多路连接尤其是MySQL集群的执行速度；4、改进了存储过程：增强了SIGNAL/RESIGNAL功能的错误管理能力，应用程序可以更轻松地依赖商业逻辑的存储过程；5、完善了prepared statements：prepared statements中新增了对输出参数的支持；6、改善了信息数据库：为存储过程提供了更多的元数据存取方式，开发人员在使用ODBC和JDBC之类的连接器时可以获取更多的信息；7、改进了对DTrace的支持：提高了Solaris操作系统上的MySQL的诊断和故障排除能力。支持平台：MySQL 5.4适用于多种硬件和软件平台，包括：红帽企业版Linux（RHEL）、Novell的SuSE Enterprise Linux、微软的Windows、Sun的Solaris 10、苹果的Mac OS X、Free BSD、HP-UX、IBM AIX、IBM i5/OS和其他Linux发行版本。目前MySQl 5.4技术预览版本仅支持64位Linux和Solaris 10系统，正式版本将在今年晚些时候发布。官方下载： http://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.4.html

How FriendFeed uses MySQL to store schema-less data BackgroundWe use MySQL for storing all of the data in FriendFeed. Our database has grown a lot as our user base has grown. We now store over 250 million entries and a bunch of other data, from comments and “likes” to friend lists.As our database has grown, we have tried to iteratively deal with the scaling issues that come with rapid growth. We did the typical things, like using read slaves and memcache to increase read throughput and sharding our database to improve write throughput. However, as we grew, scaling our existing features to accomodate more traffic turned out to be much less of an issue than adding new features.In particular, making schema changes or adding indexes to a database with more than 10 – 20 million rows completely locks the database for hours at a time. Removing old indexes takes just as much time, and not removing them hurts performance because the database will continue to read and write to those unused blocks on every INSERT, pushing important blocks out of memory. There are complex operational procedures you can do to circumvent these problems (like setting up the new index on a slave, and then swapping the slave and the master), but those procedures are so error prone and heavyweight, they implicitly discouraged our adding features that would require schema/index changes. Since our databases are all heavily sharded, the relational features of MySQL like JOIN have never been useful to us, so we decided to look outside of the realm of RDBMS.Lots of projects exist designed to tackle the problem storing data with flexible schemas and building new indexes on the fly (e.g., CouchDB). However, none of them seemed widely-used enough by large sites to inspire confidence. In the tests we read about and ran ourselves, none of the projects were stable or battle-tested enough for our needs (see this somewhat outdated article on CouchDB, for example). MySQL works. It doesn’t corrupt data. Replication works. We understand its limitations already. We like MySQL for storage, just not RDBMS usage patterns.After some deliberation, we decided to implement a “schema-less” storage system on top of MySQL rather than use a completely new storage system. This post attempts to describe the high-level details of the system. We are curious how other large sites have tackled these problems, and we thought some of the design work we have done might be useful to other developers.OverviewOur datastore stores schema-less bags of properties (e.g., JSON objects or Python dictionaries). The only required property of stored entities is id, a 16-byte UUID. The rest of the entity is opaque as far as the datastore is concerned. We can change the “schema” simply by storing new properties.We index data in these entities by storing indexes in separate MySQL tables. If we want to index three properties in each entity, we will have three MySQL tables – one for each index. If we want to stop using an index, we stop writing to that table from our code and, optionally, drop the table from MySQL. If we want a new index, we make a new MySQL table for that index and run a process to asynchronously populate the index without disrupting our live service.As a result, we end up having more tables than we had before, but adding and removing indexes is easy. We have heavily optimized the process that populates new indexes (which we call “The Cleaner”) so that it fills new indexes rapidly without disrupting the site. We can store new properties and index them in a day’s time rather than a week’s time, and we don’t need to swap MySQL masters and slaves or do any other scary operational work to make it happen.DetailsIn MySQL, our entities are stored in a table that looks like this:CREATE TABLE entities ( added_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, id BINARY(16) NOT NULL, updated TIMESTAMP NOT NULL, body MEDIUMBLOB, UNIQUE KEY (id), KEY (updated) ) ENGINE=InnoDB; The added_id column is present because InnoDB stores data rows physically in primary key order. The AUTO_INCREMENT primary key ensures new entities are written sequentially on disk after old entities, which helps for both read and write locality (new entities tend to be read more frequently than old entities since FriendFeed pages are ordered reverse-chronologically). Entity bodies are stored as zlib-compressed, pickled Python dictionaries.Indexes are stored in separate tables. To create a new index, we create a new table storing the attributes we want to index on all of our database shards. For example, a typical entity in FriendFeed might look like this:{ "id": "71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c", "user_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf", "feed_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf", "title": "We just launched a new backend system for FriendFeed!", "link": "http://friendfeed.com/e/71f0c4d2-2918-44cc-a2df-6f486e96e37c", "published": 1235697046, "updated": 1235697046, } We want to index the user_id attribute of these entities so we can render a page of all the entities a given user has posted. Our index table looks like this:CREATE TABLE index_user_id ( user_id BINARY(16) NOT NULL, entity_id BINARY(16) NOT NULL UNIQUE, PRIMARY KEY (user_id, entity_id) ) ENGINE=InnoDB; Our datastore automatically maintains indexes on your behalf, so to start an instance of our datastore that stores entities like the structure above with the given indexes, you would write (in Python):user_id_index = friendfeed.datastore.Index( table="index_user_id", properties=["user_id"], shard_on="user_id") datastore = friendfeed.datastore.DataStore( mysql_shards=["127.0.0.1:3306", "127.0.0.1:3307"], indexes=[user_id_index]) new_entity = { "id": binascii.a2b_hex("71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c"), "user_id": binascii.a2b_hex("f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf"), "feed_id": binascii.a2b_hex("f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf"), "title": u"We just launched a new backend system for FriendFeed!", "link": u"http://friendfeed.com/e/71f0c4d2-2918-44cc-a2df-6f486e96e37c", "published": 1235697046, "updated": 1235697046, } datastore.put(new_entity) entity = datastore.get(binascii.a2b_hex("71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c")) entity = user_id_index.get_all(datastore, user_id=binascii.a2b_hex("f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf")) The Index class above looks for the user_id property in all entities and automatically maintains the index in the index_user_id table. Since our database is sharded, the shard_on argument is used to determine which shard the index gets stored on (in this case, entity["user_id"] % num_shards).You can query an index using the index instance (see user_id_index.get_all above). The datastore code does the “join” between the index_user_id table and the entities table in Python, by first querying the index_user_id tables on all database shards to get a list of entity IDs and then fetching those entity IDs from the entities table.To add a new index, e.g., on the link property, we would create a new table:CREATE TABLE index_link ( link VARCHAR(735) NOT NULL, entity_id BINARY(16) NOT NULL UNIQUE, PRIMARY KEY (link, entity_id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; We would change our datastore initialization code to include this new index:user_id_index = friendfeed.datastore.Index( table="index_user_id", properties=["user_id"], shard_on="user_id") link_index = friendfeed.datastore.Index( table="index_link", properties=["link"], shard_on="link") datastore = friendfeed.datastore.DataStore( mysql_shards=["127.0.0.1:3306", "127.0.0.1:3307"], indexes=[user_id_index, link_index]) And we could populate the index asynchronously (even while serving live traffic) with:./rundatastorecleaner.py --index=index_link Consistency and AtomicitySince our database is sharded, and indexes for an entity can be stored on different shards than the entities themselves, consistency is an issue. What if the process crashes before it has written to all the index tables?Building a transaction protocol was appealing to the most ambitious of FriendFeed engineers, but we wanted to keep the system as simple as possible. We decided to loosen constraints such that: The property bag stored in the main entities table is canonical Indexes may not reflect the actual entity values Consequently, we write a new entity to the database with the following steps: Write the entity to the entities table, using the ACID properties of InnoDB Write the indexes to all of the index tables on all of the shards When we read from the index tables, we know they may not be accurate (i.e., they may reflect old property values if writing has not finished step 2). To ensure we don’t return invalid entities based on the constraints above, we use the index tables to determine which entities to read, but we re-apply the query filters on the entities themselves rather than trusting the integrity of the indexes: Read the entity_id from all of the index tables based on the query Read the entities from the entities table from the given entity IDs Filter (in Python) all of the entities that do not match the query conditions based on the actual property values To ensure that indexes are not missing perpetually and inconsistencies are eventually fixed, the “Cleaner” process I mentioned above runs continously over the entities table, writing missing indexes and cleaning up old and invalid indexes. It cleans recently updated entities first, so inconsistencies in the indexes get fixed fairly quickly (within a couple of seconds) in practice.PerformanceWe have optimized our primary indexes quite a bit in this new system, and we are quite pleased with the results. Here is a graph of FriendFeed page view latency for the past month (we launched the new backend a couple of days ago, as you can tell by the dramatic drop):In particular, the latency of our system is now remarkably stable, even during peak mid-day hours. Here is a graph of FriendFeed page view latency for the past 24 hours:Compare this to one week ago:The system has been really easy to work with so far. We have already changed the indexes a couple of times since we deployed the system, and we have started converting some of our biggest MySQL tables to use this new scheme so we can change their structure more liberally going forward.FROM:http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql