MySQL GUI Tools 安装与使用

MySQL安装好了后,打开数据库是这样的:

MySQL GUI Tools是一套图形化桌面应用工具套装,可以用来管理MySQL服务器。该套装工具包含三个工具:MySQL Query Browser、MySQL Administrator和MySQL Migration Assistant(仅支持Windows平台)。

MySQL GUI Tools 安装简单,一直点“next”。

汉化

在安装结束之后,MySQL GUI Tools图形化的工具是英文版的,如果需要将工具汉化,复制从汉化包里的“zh_CN”文件夹,将它放入到MySQL GUI Tools图形工具的安装目录下的“locale”文件夹下,如图所示:

安装完后,双击 MySQL GUI Tools 目录中的 MySQLAdministrator.exe,或者直接点击“开始”菜单中的"MySQL Administrator "

命令行工具mysqladmin可以帮助我们管理MySQL服务器。但是,相比之下MySQL Administrator是一个更直观更强大的MySQL服务器管理工具,它具有直观的图形界面和图形化性能指示器。

输入服务器地址,因为是本机,所以此处请填写127.0.0.1或localhost均可。再输入用户名(root)及密码(没有就空着),点击OK,进入管理工具主界面。登陆之后运行的效果图如图所示:

当在“开始菜单”启动MySQL Query Browser后,会弹出一个对话框,要求填入你想连接的MySQL服务器的一些基本信息,诸如MySQL服务器的IP地址、端口号、用户名和密码等。默认数据库可以暂时不管。

该 连接被创建后,你将看到一个工作区窗口,你可以在这儿创建新数据库、增加表、键入和查询数据、导出查询结果和运行SQL脚本。

这个Query Browser窗口分为三个不同的区。右侧的侧边栏分两行包含了几个标签,从这儿你可以查看数据库、书签和历史等,另外,它还提供一个SQL语法的参考部分。在顶部的Query窗口,你可以输入SQL代码。

要想创建一个新的MySQL数据库,点击Schemata标签,然后在侧边栏中右键点击,从弹出菜单中点击创建新数据库(Create New Schemata),填入数据库的名称,我们在这儿使用mysqlguidemo。刷新数据库,我们将可以从侧边栏中看到新创建的数据库。

  用户可以通过两种方式来设置一个数据库为默认数据库:从文件—>修改默认数据库—>选择数据库,或者右键选择数据库后,然后选择设为默认数据库。默认的数据库会以粗体的形式出现在侧边栏中。

  要想向数据库中增加表,也很简单,以我们上文创建的数据库为例,右键点击我们刚才创建的mysqlguidemo数据库,然后点击创建新表(Create New Table), 打开表编辑器,通过它你可以输入要创建的新表的详细信息。添加完信息后,点击应用更改(Apply Changes)执行表的创建,随后会弹出一个表操作对话框,从这儿你可以看到程序将针对你的数据库执行的SQL语句,如果没有问题则点击执行按钮。

如果想修改表信息,只需右键点击表名称,然后从弹出菜单中选择编辑即可。

  另外,你还可以使用MySQL Query Browser来执行SQL语句。选择文件->新建脚本(New Script ),或者你也可以通过使用【文件(File)】->【打开脚本】,来加载一个已有的SQL脚本,加载后,点击【执行(Execute)】按钮,就可以调用该脚本。另外你还可以保存这个SQL脚本,以备将来使用。

  要想从一个表中获得记录,在侧边栏中双击表名称,在上方的Query窗口中你可以看到相应的查询语句,然后点击执行按钮,在结果集标签中会创建 一个结果集。在结果集中,你可以轻松的浏览、搜索或编辑现有记录,而且还可以增加新记录。要想增加新记录或编辑现有记录,点击窗口下端的【编辑 (Edit)】按钮即可。另外你还可以将结果集导出为CSV、HTML、XML和Excel文件。

MySQL Query Browser的其它功能还包括历史功能和书签功能。通过侧边栏中的历史功能,你可以查看或重新执行过去的查询操作。通过书签功能,你可以把现有的SQL查询语句保存为书签。被标记为书签的查询命令可以从侧边栏的【书签】标签页中看到。

  通过表选项和高级设置标签,你可以进行众多设置,诸如所使用的存储引擎、字符集、行格式、RAID设置和许多其它的设置。

  从菜单中通过使用开始(Start)、提交(Commit)和回滚(Rollback)命令,你可以创建SQL事务。另外,你还可以向数据库增加存储过程和函数。

MySQL GUI Tools安装好了,下一步讲python环境下MySQLdb库的安装与使用。

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2016-08-20

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