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MySQL5.6数据库多种安装方法及企业级安装实践
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为什么要设计缓存呢？其实高并发应对的解决方案不是互联网独创的，计算机先祖们很早就对类似的场景做了方案。比如《计算机组成原理》这样提到的 cpu 缓存概念，它是一种高速缓存，容量比内存小但是速度却快很多，这种缓存的出现主要是为了解决 cpu 运算速度远大于内存读写速度，甚至达到千万倍。传统的 cpu 通过 fsb 直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待，导致 cpu 吞吐量下降，内存成为性能瓶颈。同时又由于内存访问的热点数据集中性，所以需要在 cpu 与内存之间做一层临时的存储器作为高速缓存。随着系统复杂性的提升，这种高速缓存和内存之间的速度进一步拉开，由于技术难度和成本等原因，所以有了更大的二级、三级缓存。根据读取顺序，绝大多数的请求首先落在一级缓存上，其次二级... cpu
core2L1d（一级数据缓存）L1i（一级指令缓存）L1d（一级数据缓存）L1i（一级指令缓存）L2L2L3L3故而应用于 SOA 甚至微服务的场景，内存相当于存储业务数据的持久化数据库，其吞吐量肯定是远远小于缓存的，而对于 java 程序来讲，本地的 jvm 缓存优于集中式的 redis 缓存。关系型数据库操作方便、易于维护且访问数据灵活，但是随着数据量的增加，其检索、更新的效率会越来越低。所以在高并发低延迟要求复杂的场景，要给数据库减负，减少其压力。 &&&&
给数据库减负 &&&&
缓存分布式，做多级缓存 1、读请求时写缓存写缓存时一级一级写，先写本地缓存，再写集中式缓存。具体些缓存的方法可以有很多种，但是需要注意几项原则：不要复制粘贴，避免重复代码切忌和业务耦合太紧，不利于后期维护开发初期刚刚上线阶段，为了排查问题，常常会给缓存设置开关，但是开关设置多了则会同时升高系统的复杂度，需要结合一套统一配置管理系统。综上所述，高耦合带来的痛，弥补的代价是很大的，所以可以借鉴 Spring cache 来实现，实现也比较简单，使用时一个注解就搞定了。 2、写缓存失败了怎么办？应该先写缓存还是数据库呢？既然是缓存的设计，那么策略一定是保证最终一致性，那么我们只需要采用异步消息来补偿就好了。大部分缓存应用的场景是读写比差异很大的，读远大于写，在这种场景下，只需要以数据库为主，先写数据库，再写缓存就好了。最后补充一点，数据库出现异常时，不要一股脑的 catch RuntimeException，而是把具体关心的异常往外抛，然后进行有针对性的异常处理。 3、关于其他性能方面缓存设计都是占用越少越好，内存资源昂贵以及太大不好维护都驱使我们这样设计。所以要尽可能减少缓存不必要的数据，有的同学图省事把整个对象序列化存储。另外，序列化与反序列化也是消耗性能的。 &&&&
vs各种缓存同步方案缓存同步方案有很多种，在考虑一致性、数据库访问压力、实时性等方面做权衡。总的来说有以下几种方式：1、懒加载式如上段提到的方式，读时顺便加载。为了更新缓存数据，需要过期缓存。
优点：简单直接缺点：会造成一次缓存不命中这样当用户并发很大时，恰好缓存中无数据，数据库承担瞬时流量过大会造成风险。懒加载式太简单了，没有自动加载，异步刷新等机制，为了弥补其缺陷，请参见接下来的两种方法。2、补充式可以在缓存时，把过期时间等信息写到一个异步队列里，后台起个线程池定期扫描这个队列，在快过期时主动 reload 缓存，使得数据会一直保持在缓存中，如果缓存没有也没有必要去数据库查询了。常见的处理方式有使用 binlog 加工成消息供增量处理。优点：刷新缓存变为异步的任务，对数据库的压力瞬间由于任务队列的介入而降低了，削平并发的波峰。缺点：消息一旦积压会造成同步延迟，引入复杂度。 3、定时加载式这就需要有个异步线程池定期把数据库的数据刷到集中式缓存，如 redis里。优点：保证所有数据最小时间差同步到缓存中，延迟很低。缺点：如补充式，需要一个任务调度框架，复杂度提升，且要保证任务的顺序。如果递进一步还想加载到本地缓存，就得本地应用自己起线程抓取，方案维护成本高。可以考虑使用 mq 或者其他异步任务调度框架。ps：为了防止队列过大调度出现问题，处理完的数据要尽快结转，且要对积压数据以及写入情况做监控。 &&&&
防止缓存穿透缓存穿透 是指查询的 key 压根不存在，从而缓存查询不到而查询了数据库。若是这样的 key 恰好并发请求很大，那么就会对数据库造成不必要的压力。怎么解决呢？把所有存在的 key 都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key 是否存在。干脆简单一些，给查询不到的 key 也加一个标识空值的 Value，这样就不会去查询数据库了，比如场景为查询省市区街道对应的移动营业厅，若是某街道确实没有移动营业厅，key 规则不变，value 可以设置为 "0" 等无意义的字符。当然此种方案要保证缓存集群的高可用。这些 Key 可能不是永远不存在，所以需要根据业务场景来设置过期时间。 &&&&
热点缓存与缓存淘汰策略有一些场景，需要只保持一部分的热点缓存，不需要全量缓存，比如热卖的商品信息，购买某类商品的热门商圈信息等等。综合来讲，缓存过期的策略有以下三种：1、FIFO（First In，First Out）先进先出，淘汰最早进来的缓存数据，一个标准的队列。以队列为基本数据结构，从队首进入新数据，从队尾淘汰。 2、LRU（Least RecentlyUsed）最近最少使用，淘汰最近不使用的缓存数据。如果数据最近被访问过，则不淘汰。和FIFO不同的是，需要对链表做基本模型，读写的时间复杂度是O（1），写入新数据进入头部，链表满了数据从尾部淘汰；最近时间被访问的数据移动到头部，实现算法有很多，如hashmap+双向链表等等；问题在于若是偶发性某些key被最近频繁访问，而非常态，则数据受到污染。 3、LFU（Least Frequently used）最近使用次数最少的数据被淘汰，注意和 LRU 的区别在于 LRU 的淘汰规则是基于访问时间。LFU中的每个数据块都有一个引用计数，数据块按照引用计数排序，若是恰好具有相同引用计数的数据块则按照时间排序；因为新加入的数据访问次数为1，所以插入到队列尾部；队列中的数据被新访问后，引用计数增加，队列重新排序；当需要淘汰数据时，将已经排序的列表最后的数据块删除；有很明显问题是若短时间内被频繁访问多次，比如访问异常或者循环没有控制住，而后很长时间未使用，则此数据会因为频率高而被错误的保留下来没有被淘汰。尤其对于新来的数据，由于其起始的次数是1，所以即便被正常使用也会因为比不过老的数据而被淘汰。所以维基百科说纯粹的LFU算法不经常单独使用而是组合在其他策略中使用。 &&&&
缓存使用的一些常见问题 Q：那么应该选择用本地缓存（local cache）还是集中式缓存（Cache cluster）呢?A：首先看数据量，看缓存更新的成本，如果整体缓存数据量不是很大，而且变化的不频繁，那么建议本地缓存。 Q：怎么批量更新一批缓存数据？A：依次从数据库读取，然后批量写入缓存，批量更新，设置版本过期key或者主动删除。 Q：如果不知道有哪些key怎么定期删除？A：拿 redis 来说keys * 太损耗性能，不推荐。可以指定一个集合，把所有的key都存到这个集合里，然后对整个集合进行删除，这样便能完全清理了。 Q：一个key包含的集合很大，redis无法做到内存空间上的均匀Shard?A：1、可以简单的设置key过期，这样就要允许有缓存不命中的情况；2、给key设置版本，比如为两天后的当前时间，然后读取缓存时用时间判断一下是否需要重新加载缓存，作为版本过期的策略。转载自：京东技术。投稿：有投稿意向技术人请在公众号对话框留言。转载：意向文章下方留言。更多精彩请关注 “数据和云” 公众号。阅读原文：查看专业的数据库服务。招聘专栏Oracle 售前工程师（广州、深圳、上海、武汉、北京、石家庄）Oracle 高级工程师（上海、深圳、北京、成都、昆明、贵州、西宁）MySQL 技术经理（上海、南京、成都）MySQL 工程师（上海、杭州）超高待遇：丰厚的年终奖，五险一金，高额学习基金，团建旅游，法定节假日，福利假期等。推荐他人成功入职有好礼（iPhone X）相送 。投递简历至邮箱：资源下载关注公众号：数据和云（OraNews）回复关键字获取2018DTCC , 数据库大会PPT2017DTC，2017 DTC 大会 PPTDBALIFE ，“DBA 的一天”海报DBA04 ，DBA 手记4 电子书122ARCH ，Oracle 12.2体系结构图2017OOW ，Oracle OpenWorld 资料PRELECTION ，大讲堂讲师课程资料近期文章
随着系统复杂性的提升，这种高速缓存和内存之间的速度进一步拉开，由于技术难度和成本等原因，所以有了更大的二级、三级缓存。根据读取顺序，绝大多数的请求首先落在一级缓存上，其次二级…
http://dat...
最全面的缓存架构设计（全是干货）程序员的日常那些事
17:53:401：缓存技术和框架的重要性互联网的一些高并发，高性能的项目和系统中，缓存技术是起着功不可没的作用。缓存不仅仅是...
什么是多级缓存所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示：图1 多级缓存方案整体流程如上图所示：1）首先接入Ngi...
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
本文是缓存在分布式应用第二篇文章，介绍分布式缓存，Memcache，Redis，本...
多级Cache技术，利用使用一个大的二级Cache来处理一级Cache的缺失，从而降低缺失代价。
二级Cache已经逐渐普及，这是因为设计者发现由于硅的局限性以及高时钟平率的要求，一级Cache的容量...
http://os.51cto.com/art/067.htm2011年京东商城碰到了严重的流量相关的性能瓶颈，51CTO也做了专门的报道，我有幸在6年前主持开发过日流量千万级别的...
多级目录数据表设计
在实际工作中，经常碰到需要多级目录的情况，而且为了灵活扩展，这种分级是没有限制的，也就是说设计者，不限制用户设定多少级目录。
当前目录ID：catalogueId
1.表为两张，一张分类表，一张信息表。
`ID` int(10),
`cID` tinyint(3) ,
`title` varchar(255),
设计社区数据库时，遇到有关
物业公司 社区 楼栋 单元 房屋 的基础表设计。
这几张表之间都是包含关系，故设计为此形式。有点类似于链表。为了叙述方便，暂且称大的概念为高级表，小的概念为低级...
没有更多推荐了，1.在数据表中插入数据条
2.插入多条记录，就是将SELECT查询到的结果都插入。用INSERT + SELECT.
3.UPDATE更新，就是更改的意思
公式=&UPDATE 表名 SET col_name = 表达式或DEFAULT [ WHERE条件]
省略条件的话就是对该COLUMNS的所有记录进行了更新。
4.删除单条记录
mysql 三张表查询
多对多，三表联查： 查主表，LEFT JOIN关系表，再LEFT JOIN第三表，最后按关系表中的“主表ID”进行 GROUP BY。
GROUP_CONCAT(groups.name...
A站在B的左边
======&B站在A的右边
A left join B ======&B right join A
如何记忆：
1左右连接可以相互转化
2把右连接转换成左连接来使用（推荐左连接，兼...
今天系统爆出一个慢SQL语句，经过分析确定查询时间过长的原因主要是数据量大三张表内联耗时较长；经过重新设计将不必要的内联逻辑排除，成功的将查询时间降低一个数量级。...
SELECT A. * , B. *
FROM memberdata A LEFT JOIN members B ON A.uid = B.uid
LIMIT 0...
mysql三表联合查询
select info.*,baoyang.iname,type.bname
from by_baoyang_info info inner join by_baoy...
1、内连接：将两个表中存在连结关系的字段符合连接条件的记录形成记录集
Select A.name,B.name from A inner join B on A.id=B.id和
SELECT cp.cname, cp.cprice, dc.dcsum, cp.cprice*dc.dcsum as fensu,sj.sjname FROMcp,dc,sj WHERE cp.cn...
一、三表联查：
1、今天有一个任务是在原来的sql语句中，加一张表，查找这张表里的数据，并获取发送给另外一个程序；
2、将心得体会以及代码写下，以后会用到；
二、现有三张表：in...
1.查询一张表：
select * from 表名；
2.查询指定字段：select 字段1，字段2，字段3....from 表名；
3.where条件查询：select 字...
没有更多推荐了，MySQL中有很多的基本命令，show命令也是其中之一，在很多使用者中对show命令的使用还容易产生混淆，本文汇集了show命令的众多用法。 1. show tables或show tables from database_ -- 显示当前数据库中所有表的名称。 2. -- 显示mysql中所有数据库的名称。3. show columns from table_name from database_ 或show columns from database_name.table_ -- 显示表中列名称。 4. show grants for user_ -- 显示一个用户的权限，显示结果类似于grant 命令。 5. show index from table_ -- 显示表的索引。 6. -- 显示一些系统特定资源的信息，例如，正在运行的线程数量。 7. -- 显示系统变量的名称和值。 8. -- 显示系统中正在运行的所有进程，也就是当前正在执行的查询。大多数用户可以查看他们自己的进程，但是如果他们拥有process权限，就可以查看所有人的进程，包括密码。 9. -- 显示当前使用或者指定的database中的每个表的信息。信息包括表类型和表的最新更新时间。 10. -- 显示服务器所支持的不同权限。 11. show create database database_ -- 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库。 12. show create table table_ -- 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库。 13. -- 显示安装以后可用的存储引擎和默认引擎。 14. -- 显示innoDB存储引擎的状态。 15. -- 显示BDB存储引擎的日志。 16. -- 显示最后一个执行的语句所产生的错误、警告和通知。 17. -- 只显示最后一个执行语句所产生的错误。 18. show [storage] --显示安装后的可用存储引擎和默认引擎。
1 显示该数据库连接使用的字符集的情况
show variables like '%char%';
2 查看MySQL服务器运行的各种状态值
3 连接数 01 mysql& show variables like 'max_connections'; 02 +-----------------+-------+ 03 | Variable_name | Value | 04 +-----------------+-------+ 05 | max_connections | 500 | 06 +-----------------+-------+ 07 08 mysql& show global status like 'max_used_connections'; 09 +----------------------+-------+ 10 | Variable_name | Value | 11 +----------------------+-------+ 12 | Max_used_connections | 498 | 13 +----------------------+-------+ 设置的最大连接数是500，而响应的连接数是498 max_used_connections / max_connections * 100% = 99.6% （理想值 ≈ 85%）
4 key_buffer_size key_buffer_size是对MyISAM表性能影响最大的一个参数, 不过数据库中多为Innodb 01 mysql& show variables like 'key_buffer_size'; 02 +-----------------+----------+ 03 | Variable_name | Value | 04 +-----------------+----------+ 05 | key_buffer_size |
| 06 +-----------------+----------+ 07 08 mysql& show global status like 'key_read%'; 09 +-------------------+----------+ 10 | Variable_name | Value | 11 +-------------------+----------+ 12 | Key_read_requests |
| 13 | Key_reads | 66071 | 14 +-------------------+----------+ 一共有个索引读取请求，有66071个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引，计算索引未命中缓存的概率： key_cache_miss_rate ＝ Key_reads / Key_read_requests * 100% =0.27% 需要适当加大key_buffer_size 1 mysql& show global status like 'key_blocks_u%'; 2 +-------------------+-------+ 3 | Variable_name | Value | 4 +-------------------+-------+ 5 | Key_blocks_unused | 10285 | 6 | Key_blocks_used | 47705 | 7 +-------------------+-------+ Key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数，Key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks数 Key_blocks_used / (Key_blocks_unused + Key_blocks_used) * 100% ≈ 18% （理想值 ≈ 80%）
max_used_connections / max_connections * 100% = 99.6% （理想值 ≈ 85%）
5 open table 的情况 1 mysql& show global status like 'open%tables%'; 2 +---------------+-------+ 3 | Variable_name | Value | 4 +---------------+-------+ 5 | Open_tables | 1024 | 6 | Opened_tables | 1465 | 7 +---------------+-------+ Open_tables 表示打开表的数量，Opened_tables表示打开过的表数量，如果Opened_tables数量过大，说明配置中 table_cache(5.1.3之后这个值叫做table_open_cache)值可能太小，我们查询一下服务器table_cache值 1 mysql& mysql& show variables like 'table_cache'; 2 +---------------+-------+ 3 | Variable_name | Value | 4 +---------------+-------+ 5 | table_cache | 1024 | 6 +---------------+-------+ Open_tables / Opened_tables * 100% =69% 理想值 （&= 85%） Open_tables / table_cache * 100% = 100% 理想值 (&= 95%)
6 进程使用情况 1 mysql& show global status like 'Thread%'; 2 +-------------------+-------+ 3 | Variable_name | Value | 4 +-------------------+-------+ 5 | Threads_cached | 31 | 6 | Threads_connected | 239 | 7 | Threads_created | 2914 | 8 | Threads_running | 4 | 9 +-------------------+-------+ 如果我们在MySQL服务器配置文件中设置了thread_cache_size，当客户端断开之后，服务器处理此客户的线程将会缓存起来以响应 下一个客户而不是销毁（前提是缓存数未达上限）。Threads_created表示创建过的线程数，如果发现Threads_created值过大的 话，表明 MySQL服务器一直在创建线程，这也是比较耗资源，可以适当增加配置文件中thread_cache_size值，查询服务器 thread_cache_size配置： 1 mysql& show variables like 'thread_cache_size'; 2 +-------------------+-------+ 3 | Variable_name | Value | 4 +-------------------+-------+ 5 | thread_cache_size | 32 | 6 +-------------------+-------+ 9, 查询缓存(query cache) 01 mysql& show global status like 'qcache%'; 02 +-------------------------+----------+ 03 | Variable_name | Value | 04 +-------------------------+----------+ 05 | Qcache_free_blocks | 2226 | 06 | Qcache_free_memory |
| 07 | Qcache_hits | 5385458 | 08 | Qcache_inserts | 1806301 | 09 | Qcache_lowmem_prunes | 433101 | 10 | Qcache_not_cached | 4429464 | 11 | Qcache_queries_in_cache | 7168 | 12 | Qcache_total_blocks | 16820 | 13 +-------------------------+----------+ Qcache_free_blocks：缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。FLUSH QUERY CACHE会对缓存中的碎片进行整理，从而得到一个空闲块。 Qcache_free_memory：缓存中的空闲内存。 Qcache_hits：每次查询在缓存中命中时就增大 Qcache_inserts：每次插入一个查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。 Qcache_lowmem_prunes：缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看；如果这 个数字在不断增长，就表示可能碎片非常严重，或者内存很少。（上面的 free_blocks和free_memory可以告诉您属于哪种情况） Qcache_not_cached：不适合进行缓存的查询的数量，通常是由于这些查询不是 SELECT 语句或者用了now()之类的函数。 Qcache_queries_in_cache：当前缓存的查询（和响应）的数量。 Qcache_total_blocks：缓存中块的数量。 我们再查询一下服务器关于query_cache的配置： 01 mysql& show variables like 'query_cache%'; 02 +------------------------------+----------+ 03 | Variable_name | Value | 04 +------------------------------+----------+ 05 | query_cache_limit |
| 06 | query_cache_min_res_unit | 4096 | 07 | query_cache_size |
| 08 | query_cache_type | ON | 09 | query_cache_wlock_invalidate | OFF | 10 +------------------------------+----------+ 各字段的解释： query_cache_limit：超过此大小的查询将不缓存 query_cache_min_res_unit：缓存块的最小大小 query_cache_size：查询缓存大小 query_cache_type：缓存类型，决定缓存什么样的查询，示例中表示不缓存 select sql_no_cache 查询 query_cache_wlock_invalidate：当有其他客户端正在对MyISAM表进行写操作时，如果查询在query cache中，是否返回cache结果还是等写操作完成再读表获取结果。 query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据查询，就容易造成内存碎片和浪费。 查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100% 如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。 查询缓存利用率 = (query_cache_size – Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100% 查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小；查询缓存利用率在80％以上而且Qcache_lowmem_prunes & 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。 查询缓存命中率 = (Qcache_hits – Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100% 示例服务器 查询缓存碎片率 ＝ 20.46％，查询缓存利用率 ＝ 62.26％，查询缓存命中率 ＝ 1.94％，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片。
7 文件打开数(open_files) 01 mysql& show global status like 'open_files'; 02 +---------------+-------+ 03 | Variable_name | Value | 04 +---------------+-------+ 05 | Open_files | 821 | 06 +---------------+-------+ 07 08 mysql& show variables like 'open_files_limit'; 09 +------------------+-------+ 10 | Variable_name | Value | 11 +------------------+-------+ 12 | open_files_limit | 65535 | 13 +------------------+-------+ 比较合适的设置：Open_files / open_files_limit * 100% &= 75％ 正常
8 表锁情况 1 mysql& show global status like 'table_locks%'; 2 +-----------------------+---------+ 3 | Variable_name | Value | 4 +-----------------------+---------+ 5 | Table_locks_immediate | 4257944 | 6 | Table_locks_waited | 25182 | 7 +-----------------------+---------+ Table_locks_immediate 表示立即释放表锁数，Table_locks_waited表示需要等待的表锁数，如果 Table_locks_immediate / Table_locks_waited & 5000，最好采用InnoDB引擎，因为InnoDB是行锁而MyISAM是表锁，对于高并发写入的应用InnoDB效果会好些.
9 表扫描情况 01 mysql& show global status like 'handler_read%'; 02 +-----------------------+-----------+ 03 | Variable_name | Value | 04 +-----------------------+-----------+ 05 | Handler_read_first | 108763 | 06 | Handler_read_key |
| 07 | Handler_read_next |
| 08 | Handler_read_prev | 688726 | 09 | Handler_read_rnd | 9321362 | 10 | Handler_read_rnd_next |
| 11 +-----------------------+-----------+ 各字段解释参见http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/blog/item/3bc5cdaa144df9c.html，调出服务器完成的查询请求次数： 1 mysql& show global status like 'com_select'; 2 +---------------+---------+ 3 | Variable_name | Value | 4 +---------------+---------+ 5 | Com_select | 2693147 | 6 +---------------+---------+ 计算表扫描率： 表扫描率 ＝ Handler_read_rnd_next / Com_select 如果表扫描率超过4000，说明进行了太多表扫描，很有可能索引没有建好，增加read_buffer_size值会有一些好处，但最好不要超过8MB。
-- 用到的数据库：mybatis
-- 用到的数据库表：users(id,username)
-- 登陆用户为:root
-- 所用数据库：本机MySQL localhost
show cdp entry *
同show cdpneighbordetail命令一样，但不能用于1900交换机
show cdp interface 显示启用了CDP的特定接口
1 怎样执行一个sql脚本文件，这个脚本文件写了一系列的sql语句集，比如sql.sql 放在D:\MyEclipse 8.6\Workspaces\OASystem\WebRoot\sql.sql下...
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[MySQL]查看用户权限与GRANT用法
查看用户权限
show grants for 你的用户
show grants ...
最近写一个数据转移的程序，中间需要知道一个数据库下的所有表的名称，以前使用mysql很方便，直接show databases就行了，后来在一个帖子中找到了SQL Server下查到某个库中的所有表明
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用非常简单的语句详细介绍了mysql数据库中常用的命令，非常适合初学者，同时也适合有经验的数据库技术人员参考。...
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1、连接Mysql（中文乱码在文章的最后）
格式： mysql -h主机地址 -u用户名 －p用户密码
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首先打开DOS窗口，然后进入目录mysql\bin...
转自网络：
经典MSSQL语句大全和常用SQL语句命令的作用
下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。
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