在 MySQL 数据库中，如果在insert语句后面带上ON DUPLICATE KEY UPDATE 子句，而要插入的行与表中现有记录的唯一索引或主键中产生重复值，那么就会发生旧行的更新；如果插入的行数据与现有表中记录的唯一索引或者主键不重复，则执行新纪录插入操作。
如果一个表中既有 primary key 又有unique 索引, 仅仅是 pk 生效
影响
对业务数据进行重建, 需要从自建库更改到 RDS 库
在执行一条 sql 的时候出现
[42000][1071] Specified key was too long; max key length is 767 bytes
[08S01]
Communications link failureThe last packet successfully received from the server was 193 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 172 milliseconds ago.No appropriate protocol (protocol is disabled or cipher suites are inappropriate).
把 useSSL改成 false，如果不可以，在改成 no，就可以正确连接， 我的是改成 no就可以
MySQL是动态网站开发中最著名的开源数据库系统。如果你在网站中使用了MySQL，那么你应该定期备份你的数据以防止它丢失。
本文将介绍自动或手动备份MySQL数据库的10个教程，看看有没有最适合你的方法。
1.Backing Up Using MySQLDump（利用MySQLDump备份MySQL数据库）
可以使用MySQL自带的mysqldump工具来备份数据。在mysqldump中提供了许多的示例，包括如何将数据库备份到一个文件、另一个服务器，甚至gzip压缩文件。
2.MySQL Export: How to Backup Your MySQL Database?（MySQL Export：怎样备份你的MySQL数据库）
你可以将使用本地账户创建的数据库生成一个dump文件(export /backup)。但是这样的话你可能需要使用cPanel主机中的phpMyAdmin工具。
3.Automatically Backup Mysql Database to Amazon S3（使用Amazon S3服务自动备份MySQL数据库）
你也可以使用Amazon S3云存储服务来备份你的MySQL数据库。这篇文章中有一个自动脚本，它可以自动将mysql数据库备份并上传至Amazon S3系统。
4.How to Backup MySQL Databases, Web Server Files to an FTP Server Automatically（自动备份MySQL数据库及Web服务器文件至FTP服务器）
对于有自己专门的Web和MySQL服务器或者使用VPS的用户，这里有一个简单的数据备份方法。这样的好处是，使用FTP或NAS备份时，数据是安全的。首先你需要使用mysqldump命令备份每个单独数据库，然后可以定制一个自动任务计划进行tar打包，设置cron作业，并创建FTP备份脚本。
5.How to E-Mail Yourself an Automatic Backup of Your MySQL Database Table with PHP（用PHP自动备份MySQL数据库并发送到邮箱）
此方法可以帮助你轻松备份指定的表，会给你发送一封附有.sql文件的email。你可以创建一个特定的email账号来接收这些备份。
6.How to Backup MySQL Database Using PHP（PHP备份MySQL数据库）
在PHP文件中执行一个数据库备份语句。要恢复备份的数据，只要运行LOAD DATA INFILE语句即可。
7.Backup Your Database Into an XML File By Using PHP（通过PHP实现XML备份数据库）
该方法会出现一段PHP代码片段，备份后的数据库将以XML格式输出。对于存储一个数据表，XML不是最便捷的格式，但阅读起来要轻松得多。
8.Backup MySQL Database Through SSH（通过SSH备份MySQL数据库）
SSH可以用于备份MySQL大数据。你必须在你的cPanel或Plesk控制面板中启用shell访问，然后使用一个像PuTTY之类的工具远程登录服务器。
9.How to Backup MySQL Database Automatically (For Linux Users)（怎样自动备份MySQL数据库——Linux用户篇）
如果你使用的是Linux系统，你可以利用cron作业自动备份MySQL数据库。cron是一个Unix/Linux系统下的定时执行工具。
10.Ubuntu Linux Backup MySQL Server Shell Script（Ubuntu Linux下备份MySQL服务器的Shell脚本）
如果你拥有一台专门的Ubuntu Linux VPS服务器，可以将你的MySQL服务器数据库备份至FTP服务器中。
前言~软件版本和可用性:Percona Toolkit 是不可多得的mysql管理工具
1.1 mysql逻辑架构：mysql服务器逻辑架构图
基准测试工具～sysbench
原文地址: http://binux.cn/2017/03/02/Mac-MySQL-Error/
“这篇文章将讲一个困扰了我3天的问题 Java连接不上MySQL”
原文地址 : CentOS 7 更改 MySQL 数据目录
这里首先需要把服务器挂载云盘, 然后对停服, 移库, 重启, 启动服务器
PHP 5.3+ 版本，提供了一个 mysqlnd 库，用来访问 MySQL数据库，大大提升了PHP的数据库访问性能。
我们知道，PHP访问MySQL数据库，是通过MySQL数据库的libmysql client库，这个libmysql client是用C/C++编写的，虽然一直以来PHP通过libmysql访问数据库性能也一直很好，但是却无法利用PHP本身的很多特性。
mysqlnd提供了和Zend引擎高度的集成性，更加快速的执行速度，更少的内存消耗，利用了PHP的Stream API，以及客户段缓存机制。由于mysqlnd是透过Zend引擎，因此提供提供更多高级特性，以及有效利用Zend进行加速，原理图如下：
从上图可以看出来，libmysql是直接访问数据库的，而mysqlnd是通过Zend访问数据库。
最近在用SpringMVC开发的时候，突然出现1040 too many connection的错误，看错误的意思是连接的人数太多了。
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30’)=0–‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30’ and createdate<’2005-12-1’
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
< http://www.dewen.io/q/1211 >
float,double容易产生误差，对精确度要求比较高时，建议使用decimal来存，decimal在mysql内存是以字符串存储的，用于定义货币要求精确度高的数据。在数据迁移中，float(M,D)是非标准定义，最好不要这样使用。M为精度，D为标度。
mysql> create table t1(c1 float(10,2), c3 decimal(10,2));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> insert into t1 values(1234567.23, 1234567.23);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> select * from t1;
+————+————+
| c1 | c3 |
+————+————+
| 1234567.25 | 1234567.23 |
+————+————+
1 row in set (0.02 sec)
mysql> insert into t1 values(9876543.21, 9876543.12);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql>
mysql> select * from t1;
+————+————+
| c1 | c3 |
+————+————+
| 1234567.25 | 1234567.23 |
| 9876543.00 | 9876543.12 |
+————+————+
2 rows in set (0.00 sec)
不定义fload, double的精度和标度时，存储按给出的数值存储，这于OS和当前的硬件有关。
decimal默认为decimal(10,0)
因为误差问题，在程序中，少用浮点数做=比较，可以做range比较。如果数值比较，最好使用decimal类型。
精度中，符号不算在内：
mysql> insert into t1 values(-98765430.21, -98765430.12);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> select * from t1;
+————–+————–+
| c1 | c3 |
+————–+————–+
| 1234567.25 | 1234567.23 |
| 9876543.00 | 9876543.12 |
| -98765432.00 | -98765430.12 |
+————–+————–+
3 rows in set (0.00 sec)
float占4个字节，double占8个字节，decimail(M,D)占M+2个字节。
原文地址 : MYSQL自定义排序_mb5fdcad8719a20的技术博客_51CTO博客
下面是本人关于mysql 自定义排序（field，INSTR，locate）的一点心得，希望对大家有所帮助
首先说明这里有三个函数（order by field，ORDER BY INSTR，ORDER BY locate）
原表：
IBM 课程:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-php-sphinxsearch/
A 下载安装:
http://www.sphinxsearch.com/downloads.html
B 建立相关文件夹,
E:/spnix
/data 存放索引文件
/log 存放日志文件
sphinx.conf 配置参数文件
索引的定义
source 源名称
{
#some config option
}
index 索引名称
{
source= 源名称
}
索引器的配置
indexer
{
# some options
mem_limit = 32M
}
守护程序的配置
searchd
{
#配置 searchd 守护程序本身
}
2.Source 源名称 相关配置说明
Type= 数据库类型 (Mysql 或 SQL);
Sql_host= 数据库主机地址 ( 如果是外网 , 请确保防火墙允许链接 )
Sql_user= 数据库用户名
Sql_pass= 数据库密码
Sql_db= 数据库名称
Sql_port= 数据库端口
Sql_query_pre= 执行 SQL 前设置的编码 (SET NAMES UTF8/GBK)
Sql_query= 全文检索要显示的内容
据官方说法:尽可能不要使用 WHERE 或 GROUPBY , 将其交给 SPHINX 效率会更高 ;
select 出来的字段必须包含至少一个唯一主键 , 以及全文检索的字段
Sql_query_info=<br /> SELECT * FROM Inventory WHERE id=$id
来查找匹配记录 在查询中，$id 被替换为 searchd 返回的每个主键
Strip_html= 0/1 是否去掉 HTML 标签
Sql_attr_uint= 无符号整数属性 , 可以设置多个 , 设置数据库字段 , 设置哪个能显示出哪个字段数据的整形来
三. Index 中配置说明
Source= 数据源名称
Path = 索引记录存放目录 , 注 : d:/sphinx/data/cg 这个的意思是 在 data 目录下创建一个名为 cg 的文件
min_word_len= 索引的词的最小长度 设为 1 既可以搜索单个字节搜索 , 越小 索引越精确 , 但建立索引花费的时间越长
charset_type= utf-8/gbk 设置数据编码
charset_table= 字符表和大小写转换规则 . 频繁应用于 sphinx 的分词过程
min_prefix_len= 最小前缀 (0)
min_infix_len= 最小中缀 (1)
//以下三句是关于UTF-8中文一元分词的配置
ngram_len = 1
对于非字母型数据的长度切 (1)/简单分词，只支持0和1，如果要搜索中文，请指定为1
charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F
ngram_chars = U+3000..U+2FA1F
需要分词的字符，如果要搜索中文，去掉前面的注释
四. searchd 配置说明守护进程
port= sphinx 的端口 (9312)
log= 服务进程日志存放路径，一旦 sphinx 出现异常，基本上可以从这里查询有效信息
query_log= 客户端查询日志 尤为有用 它将在运行时显示每次搜索并显示结果
read_timeout= 请求超时 (5)
max_children= 同时可执行的最大 searchd 进程数 (30)
pid_file= D:/sphinx/log/searchd.pid
进程 ID 文件
max_matches= 查询结果的最大返回数
seamless_rotate= 是否支持无缝切换，做增量索引时通常需要 (0/1)
至此 spninx.conf 配置文件结束 ; 注意 : 如果有换行 必须用反斜杠 \ 链接
五. sphinx 建立索引及监听
切换到 DOS sphinx/bin 目录下
indexer.exe –all # 建立所有的索引
indexer –c sphinx.conf
索引名称 /–all (–all 参数是建立所有索引 )
完成后提示如下 :
total 535600 docs, 10707632 bytes
total 34.323 sec, 311958 bytes/sec, 15604.27 docs/sec
total 5 reads, 0.282 sec, 45592.6 kb/call avg, 56.4 msec/call avg
total 547 writes, 12.172 sec, 1017.0 kb/call avg, 22.2 msec/call avg
可以执行 search [–c] sphinx.conf 搜索内容 (-c 参数 : 是否允许模糊搜索 )
Searchd
运行后 提示
listening on all interfaces, port=9312
accepting connections
监听成功后就可以运行 PHP 程序 进行 搜索
require(“sphinxapi.php”); // 加载类文件
$cl=new SphinxClient(); // 实例化类
$cl->SetServer(‘localhost’,9312); // 设置服务
$cl->SetArrayResult(true); // 设置 显示结果集方式
$cl->SetLimits(0,10); // 同 sql 语句中的 LIMIT
$cl->SetSortMode(“mode”); // 排序模式 SPH_SORT_ATTR_DESC 和 SPH_SORT_ATTR_ASC
$result=$cl->Query(‘ff’,[ 索引名称可选 ]);// 执行搜索
Var_dump($result); // 输出
数据库的基本情况
Connections 试图连接Mysql 服务器的次数
Uptime 服务器工作时间
Slow_queries 慢查询的次数
定位执行效率较低的sql
使用慢查询日志来定位哪些执行效率较低的SQL
–log-slowqueries[=file_name] 文件位置
long_query_time 执行秒数
SHOW PROCESSLIST
显示当前的链接数据库的状态
通过explain 分析低效sql的执行计划
explain select * from mg_news
>
select_type： select 类型
table： 输出结果集的表
type： 表示表的连接类型
- 当表中仅有一行是type的值为system是最佳的连接类型；
- 当select操作中使用索引进行表连接时type的值为ref；
- 当select的表连接没有使用索引时，经常会看到type的值为ALL，表示对该表
- 进行了全表扫描，这时需要考虑通过创建索引来提高表连接的效率。
possible_keys： 表示查询时,可以使用的索引列.
key： 表示使用的索引
key_len： 索引长度
rows： 扫描范围
Extra： 执行情况的说明和描述
索引类型 MyiSAM : btree Innodb : btree memory/heap : hash , btree 查看索引使用情况 SHOW STATUS LIKE ‘Handler_read%’; > 
handler_read_key 如果索引正在工作,这个值将会很高, 表示这个行被索引值读的次数, 次数低表明增加索引得到的性能改善不高 Handler_read_rnd_next 高值意味着低效, 含义是在数据文件中读下一行文件的请求数
用于分析和存储表的关键字分布, 在分析期间,读取锁定表, 这对于MyISAM, BDB, InnoDB表有用 > 
CHECK TABLE 检查一个或者多个表是否有错误, 对于MyISAM , InnoDB有作用, 同样也可以检查视图 > 
CHEKCSUM TABLE 报告一个表校验和 > 
OPTIMIZE TABLE > 
对表进行优化, 如果删除了表的一大部分, 或者varchar,blob, text列的表进行了很多更改,则应该进行优化;获取表锁状态
获取行锁等待状态
>表锁和行锁的区别 表锁的优越性 1.很多操作都是读取表 2.严格条件的索引上读取和更新, 当更新或者删除可以用单独的索引来读取 3. Update tbl_name SET column=value WHERE unique_key_col = v 4. DELETE FROM tbl_name WHERE unique_key = value 5. select 和 insert的并发执行但是有很少的update和delete 6. 很多的扫描表和对全表的GROUP BY 操作,但没有任何写表 行锁的优缺点 优点 1.许多县城访问不同的行时候只有少量的冲突 2.回滚时候只有少量的更改 3.可以长时间锁定单一的行 缺点 1.比页锁和表所占用更多的内存 2.当大部分使用是,比页锁或者表锁慢 3.经常扫描整个表或者GROUP操作比表锁慢很多 4.用高级别锁定, 通过支持的不同的类型锁定,你可以很容易调解程序, 成本小于行级别锁定 insert…select 带来的问题 如果select 的表是innodb 类型的，不论insert 的表是什么类型的表，都会对select 的表的纪录进行锁定L:63>
>
>
>
1.mysql帮助的使用
? contents
目录
? data types
目录下个一个类型
? int
数据类型下个一个int类型
? show
使用关键字 show 进行搜索
? create table
使用语法 create table 进行搜索
2.表类型,存储引擎的选择
支持的引擎 MyISAM(默认引擎), InnoDB( **支持事务), **BDB(**支持事务),**MEMORY,
Merge,Example,NDB Cluster,Archive,CSV,BlackHole,Federated
常用表的比较
| 特点 | Myisam | BDB | Memory | InnoDb | Archive | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 存储限制 | 没有 | 没有 | 有 | 64TB | 没有 | ||||||
| 事务安全 | 支持 | 支持 | |||||||||
| 锁机制 | 表锁 | 页锁 | 表锁 | 行锁 | 行锁 | ||||||
| B树索引 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | |||||||
| 哈希索引 | 支持 | 支持 | |||||||||
| 全文索引 | 支持 | ||||||||||
| 集群索引 | 支持 | ||||||||||
| 数据缓存 | 支持 | 支持 | |||||||||
| 索引缓存 | 支持 | 支持 | 支持 | ||||||||
| 数据可压缩 | 支持 | 支持 | |||||||||
| 空间使用 | 低 | 低 | N/A | 高 | 非常低 | ||||||
| 内存使用 | 低 | 低 | 中等 | 高 | 低 | ||||||
| 批量插入的速度 | 高 | 高 | 高 | 低 | 非常高 | ||||||
| 支持外键 | 支持 |
Myisam
默认的mysql数据库存储引擎, 创建是创建三个文件 .frm(存储表定义), .myd(存储数据), .myi(存储索引), 数据文件和索引文件可以放置在不同的目录,平均分配io, 获取更快的速度, web,数据仓储和其他应用环境下最常用的引擎
InnoDb
具有,提交, 回滚, 崩溃回复能力 的事务安全, 但是对比myisam innoDb写的处理效果差些并且会占用更多的空间来存放数据和索引, 包括acid事务支持
Memory
将数据保存在 Ram 中, 需要快速查找引用和其他类似数据环境下, 提供极快的访问
Merge
允许mysqlDBA或开发人员将一系列的等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起, 并作为一个对象引用他们.对于数据仓储等VLDB环境十分适合
3. 选择合适的数据类型
数据表的存储引擎和数据列
MyISAM
最好使用固定长度的数据列来代替可变的数据列
Memory
目前都是用固定的数据行存储
InnoDB
建议使用varchar, 内部的存储格式没有区分char和varchar, 主要的性能因素是数据行使用的存储总量, 所以使用varchar来降低空间就是对性能好的优化
4. 数据值的对比
char 和 varchar
1.存储空间的对比
例如最后一种情况, 如果数据运行在严格模式, 超出规定的值不会保存,而是报错
2. 搜索的时候varchar不会忽略存储的空格,但是char可以忽略存储的空格.
text和blog
1. blob 和 text 在执行大量删除和更新后会产生碎片,建议定期使用optimize table 功能对其进行碎片整理
2. 使用合成的索引
3. 避免检索大型的blob或text索引
4. 把blob 或text 列分离到单独的表中
浮点数和定点数
插入的数值,如果是浮点数, 可能会造成不确定性
数据库设计
执行语句
结果是
在mysql中 float, double是浮点数, decimal是定点数
- 浮点数会存在误差
- 涉及到精度敏感的数据,应该用定点数来表示或者存储
- 编程时候用到浮点数,尽量避免使用浮点数做比较
3.教程
要想找出正好包含5个字符的名字，使用“_”模式字符：
SELECT * FROM pet WHERE name LIKE ‘_____’;
正则匹配
. 任意单字符
[abc] 一个单字符
[0-9] 数字
* 0个或者多个
+ 1或多个
? 0或者1
ab|bc 或匹配
^ 字符开头
$ 字符结尾
{n} 重复N次
{n,m} n-m次
[=character_class=]
[:character_class:]
| alnum | 文字数字字符 |
|---|---|
| alpha | 文字字符 |
| blank | 空白字符 |
| cntrl | 控制字符 |
| digit | 数字字符 |
| graph | 图形字符 |
| lower | 小写文字字符 |
| 图形或空格字符 | |
| punct | 标点字符 |
| space | 空格、制表符、新行、和回车 |
| upper | 大写文字字符 |
| xdigit | 十六进制数字字符 |
[[:<:]], [[:>:]]
word边界
\ 转义
BINARY 关键字强制区分大小写
SELECT * FROM pet WHERE name REGEXP BINARY ‘^b’
采用如下方式装载记录
LOAD DATA LOCAL INFILE ‘event.txt’ INTO TABLE event;
source filename; # 这里是sql语句
数据表的操作
SHOW DATABASES; # 显示所有数据库
SHOW DATABASE(); # 显示当前数据库
SHOW TABLES; # 显示所有表
DESCRIBE pet; # 显示一个表结构
变量
SELECT @min_price:=MIN(price),@max_price:=MAX(price) FROM shop;
SELECT * FROM shop WHERE price=@min_price OR price=@max_price;
select @mid:=max(id) from mk_app_data;
INSERT INTO mk_app_data VALUES (@mid+1,’xxxxx’);
3.6.8 根据天计算访问量
SELECT year,month,BIT_COUNT(BIT_OR(1<<day)) AS days FROM t1 GROUP BY year,month;
4. 程序介绍
make_binary_distribution #可以生成编译过的MySQL的二进制版本
mysqlbug #MySQL 缺陷报告脚本
mysql_fix_ privilege_tables #更改授权表
5.0 mysql 服务器和服务器启动脚本
函数
关键字
$ select version();
| version() | 5.2.24-log | |
|---|---|---|
| current_date curdate() |
2014-01-31 | |
| now() | 2014-01-31 22:16:18 | |
| user() | odbc@localhost | |
| year(current_date) year(curdate()) |
2014 | |
| right(curdate(),5) | 02-01 | |
| month(curdate()) | 2 | |
| dayofmonth(curdate()) | 1 | 一个月中的第几天 |
| MONTH(DATE_ADD(CURDATE(),INTERVAL 1 MONTH)) MOD(MONTH(CURDATE()), 12) + 1 |
3 | 下个月 |
| datebase() | test | 数据库 |
By 兰春
Jun 23 2016 Updated:Dec 28 2016