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第二章《数据库的基本操作》

一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 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MYSQLDATA mysql> 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; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:

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第二章《数据库的基本操作》

一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 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MYSQLDATA mysql> 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; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:

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程序员修神之路--做好分库分表其实很难之二（送书继续）

在正式开始之前，菜菜还是要强调一点，你的数据表是否应该分，需要综合考虑很多因素，比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级，是否可以有其他方案来解决当前问题？我不止一次的见过，有的leader在不考虑综合情况下，盲目的进行表拆分业务，导致的情况就是大家不停的加班，连续几周996，难道leader你不掉头发吗？还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分，大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度，上线之后反而发现业务数据量很小，但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。

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