A. 如何在Java程序中訪問mysql資料庫中的數據並進行簡單的操作
/**
*獲取資料庫的連接
*@returnconn
*/
()throwsException{
Stringurl="jdbc:mysql://10.10.35.188:3306/sgjwx";
Stringuser="opermain";
Stringpsw="opermain";
Connectionconn=null;
PreparedStatementpstm=null;
ResultSetrs=null;
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
if(null==conn){
try{
conn=DriverManager.getConnection(url,user,psw);
}catch(SQLExceptione){
System.out.println("獲取失敗");
thrownewRuntimeException(e);
}finally{
closeResources(conn,pstm,rs);
}
}
returnconn;
}
/**
*釋放資源
*@paramconn
*@parampstmt
*@paramrs
*/
(Connectionconn,PreparedStatementpstmt,ResultSetrs){
if(null!=rs){
try{
rs.close();
}catch(SQLExceptione){
e.printStackTrace();
thrownewRuntimeException(e);
}finally{
if(null!=pstmt){
try{
pstmt.close();
}catch(SQLExceptione){
e.printStackTrace();
thrownewRuntimeException(e);
}finally{
if(null!=conn){
try{
conn.close();
}catch(SQLExceptione){
e.printStackTrace();
thrownewRuntimeException(e);
}
}
}
}
}
}
}
// //tuserrole執行插入
// try{
// Stringsql="insertintosys_userrole(roleid,userid)values(?,?)";
// conn=getConnection();
// conn.setAutoCommit(false);
// PreparedStatementpstmt=(PreparedStatement)conn.prepareStatement(sql,Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);//傳入參數：Statement.RETURN_GENERATED_KEYS
// pstmt.setInt(1,5);
// pstmt.setInt(2,sid);
// pstmt.executeUpdate();
// ResultSetrs=pstmt.getGeneratedKeys();//獲取結果
// inta=-1;
// if(rs.next()){
// a=rs.getInt(1);//取得ID
// }
// System.out.println(a);
// System.out.println("t_userrole執行成功");
// conn.commit();
// }catch(Exceptione){
// e.printStackTrace();
// System.out.println("執行失敗");
// }
B. 怎麼把mysql一個資料庫從一台機器上 拷貝到另外一台
1、在B機器上裝mysql。
將A機器上的mysql/data下的你的資料庫目錄整個拷貝下來。
將B機器上的mysql服務停止。
找到B機器上的mysql/data目錄，將你拷貝的目錄粘貼進去，然後啟動mysql服務就可以了。
2、使用SQL語句備份和恢復
你可以使用SELECT INTO OUTFILE語句備份數據，並用LOAD DATA INFILE語句恢復數據。這種方法只能導出數據的內容，不包括表的結構，如果表的結構文件損壞，你必須要先恢復原來的表的結構。
語法：
SELECT * INTO {OUTFILE | DUMPFILE} 』file_name』 FROM tbl_name
LOAD DATA [LOW_PRIORITY] [LOCAL] INFILE 』file_name.txt』 [REPLACE | IGNORE]
INTO TABLE tbl_name
SELECT ... INTO OUTFILE 』file_name』
C. mysql 事物是串列 還是並行
如果是同一連接一次提交一個字元串，其中包括多個SQL語句，則是串列執行。
D. 請問MySQL 並行了嗎
為給那些只為獲得答案的看眾節省時間。提前下個結論，
mysql目前暫不具備並行運行某一查詢的能力
。相信很多人有一個誤解，似乎MySQL 5.4對某一查詢帶來的性能改進是非常巨大的。事實上，這需要針對具體應用來講，如果追求某個具體查詢的響應時間，5.4 將比5.1或之前的版本差。簡單的來說，5.4提高的是並發量，而不是減少單條語句的執行時間。
初次看到這個話題的人要注意幾個概念，並行和多線程不是同一個概念。「同時進行」的技術分很多類，有
查詢間的並行，
查詢內的並行和操作內的並行
。舉個生活中的例子，
如果你與其他人合租房子的話，早上起來後，多個人可以同時刷牙，洗臉和做飯，大家各忙各的（雖然女房客可能會給廁所加上mutex而其他人只能在原地spin）。單單這套房子來說，它在較短的時間內解決了好幾個人的早上洗漱問題。這就是查詢間並發了。
早上諸多行動中，以刷牙、做飯、吃飯這三個動作為例，我們通常的做法是把微波爐轉上，然後刷牙，刷牙結束後，早飯也弄好了（至少我是這么做的），這樣我們達到了查詢內的並行。
再細化下去，現在加一個動作：整理電行渣腦包，按照上一種方式我們可以按這樣的順序做事情：做飯刷牙 02 02 02—》 02 02 02吃飯 02 02 02 02 — -》02 整理電腦包
如果你有兩只手的話，我們可以用一隻手刷牙，另外一隻手整理電腦包，這樣進一步縮短你的運行時間，這樣你就做到了操作內的並行。
總結起來：第一種情況整體吞吐量很大，但個人的准備時間可能更長了。第二種情況，個人的處理時間減少了。 第三種情況，個人的處理時間進一步減少。
有興趣的人可以在
database system concepts
這本書中了解相關概念。查詢間的並行對於資料庫管理軟體來說是再正常不過的功能，所以下面我們將直接跳過這類「同時進行」。從理論上講，資料庫的多個模塊：IO、SQL解析和SQL執行等都可以達到並行執行的目的。
通過將關系劃分到多個磁碟來減少從磁碟檢索關系所需的時間，從而使得資料庫IO可以並行執行。另外在一個查詢中的多個聯接操作和排序操作也可並行發生。對等值聯接和自然聯接, 可以將兩個輸入關系劃分到多個處理器上, 各處理器在本地計算聯接.
當然以上討論的一切一切都基於CPU是多核的激帶李。
但是目前我個人不支持mysql並行化，這也符合很大一部分mysql開發人員的意見。理由：
就mysql目前的應用來看，使用者更在意mysql資料庫的吞吐量，而不是效應速度（當然了，響應速度也是很重要的）。mysql目前的簡單架構replication可大幅提高資料庫端的吞吐量。明遲
目前現存的其他開源技術亦能滿足並行查詢的需求如hadoop、map rece。
最後，我們還可以利用mysql proxy來達到並行的目的。查詢在mysql proxy中被劃分成多個部分，各個部分可在不同的mysql伺服器上查詢獲得數據，再由mysql proxy合並返回給讀者。
E. 如何並行執行多個mysql存儲過程
如何並行執行多個mysql存儲過程
存儲過程本來就是多條語句
你也鉛野可以通過存儲過程調用槐團喊其他存儲過程execute
("exec
b存儲過或渣程")
F. 技術分享 | MySQL 並行 DDL
隨著 MySQL 版本的不斷更新，對 DDL 操作的支持也在不斷的完善和更新：比如從 MySQL 5.6 引入 Online DDL ，在 MySQL 5.7 對 Online DDL 進一步完善，到現在的 8.0 版本，則對 DDL 的實現重新進行了設計，比如 DDL 操作支持原子特性，在 MySQL 8.0.27 引入並行 DDL 。本篇就來探究一下 MySQL 8.0.27 的並行 DDL 對於 DDL 操作速度的提升。
MySQL 8.0.14 引入了 innodb_parallel_read_threads 變數來控制掃描聚簇索引的並行線程。MySQL 8.0.27 引入了 innodb_ddl_threads 變數來控制用於創建二燃叢級索引時的並行線程數量，此參數一般和一並引入的 innodb_ddl_buffer_size 一起使用，innodb_ddl_buffer_size 用於指定進行並行 DDL 操作時能夠使用的 buffer 大小，buffer 是在所有的 DDL 並行線程中平均分配的，所以一般如果調大 innodb_ddl_threads 變數時，也需要調大 innodb_ddl_buffer_size 的大小。
innodb_ddl_threads 、innodb_ddl_buffer_size 和 innodb_parallel_read_threads 的默認大小分別為：
接下來測試一下調大 innodb_ddl_threads 、innodb_ddl_buffer_size 和 innodb_parallel_read_threads 參數值對虧碧 DDL 操作的性能提升。
首先創建一張 5000 萬的表：
分別測試不同的線程數量和緩沖區大小的 DDL 操作時間，例如：
通過不斷調整相關參銷段舉數得到以下結果：
可以看到，隨著並發線程的增多和 buffer 的增加，DDL 操作所佔用的資源也越多，而 DDL 操作所花費的時間則越少。不過通過對比資源的消耗和 DDL 速度的提升比例，最合理的並行線程數量為4-8個，而 buffer 大小可以根據情況進行調整。
參考鏈接： https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/online-ddl-parallel-thread-configuration.html
G. 如何並行執行多個mysql存儲過程
存儲過此哪程本來就是多條語句 你也陸扒神可以通過存儲過程調用其他早虧存儲過程execute ("exec b存儲過程")
H. 怎麼在mysql中插入一行數據
方法如下：
1、首先打開Mysql命令行編輯器，連接Mysql資料庫；
(8)mysql資料庫並行操作擴展閱讀：
MySQL是一個關系型資料庫管理系統，由瑞典MySQL AB 公司開發，目前屬於Oracle旗下產品。MySQL 是最流行的關系型資料庫管理系統之一，在 WEB 應用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，關系資料庫管理系統) 應用軟體。
MySQL是一種關系資料庫管理系統，關系資料庫將數據保存在盯野不同的表中，而不是將所有數據放在一個大倉庫內，這樣就增加了速度並提高了靈活性。
MySQL所使用的 SQL 語言是用於訪問資料庫的最常用標准化語言。MySQL 軟體採用了雙授權政策，分為社區版和商業版，由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，一般中小型網站的開發都選擇 MySQL 作為網站資料庫。
由於其社區版的性能卓越，搭配PHP和Apache可組成良好的開發環境。
與其他的大型資料庫，例如Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之處，但是這絲毫也沒有減少它受歡迎的程度。對於一般的個人使用者和中小型企業來說，MySQL提供的功能已經綽綽有餘，而且由於 MySQL是開放源碼軟體，因此可以大大降低總體擁有成本。
Linux作為操作系統，Apache或Nginx作為Web伺服器，MySQL 作為資料庫，PHP/Perl/Python作為伺服器端腳本解釋器。由於這四個軟體都是免費或開放源碼軟體（FLOSS)，因此使用這種方式不用花一分錢（除開人工成本）就可以建立起一個穩定、免費的網站系統，被業界稱為「LAMP「或「LNMP」組合。
MyISAMMySQL 5.0 之前的默認資料庫引擎，最為常用。擁有較高的插入，查詢速度，但不支持事務
InnoDB事務型資料庫的首選引擎，支持ACID事務，支持行級鎖定, MySQL 5.5 起成為默認資料庫引擎
BDB源 自 Berkeley DB，事務型資料庫的另一種選擇，支持Commit 和Rollback 等其他事務特性
Memory所有數據置於內存的存儲引擎，擁有極高的插入，更新和查詢效率。但是會佔用和數據量成正比的內存空間。並且其內容會在 MySQL 重新啟動時丟失
Merge將一定數量的 MyISAM 表聯合而成一個整體，在超大規模數據存儲時很有用
Archive非常適合存儲大量的獨立的，作為歷史記錄的數據。因為它們不經常被讀取。Archive 擁有高效的插入速度，但其對查詢的支持相對較差
Federated將不同的 MySQL 伺服器聯合起來，邏輯上組成一個完整的資料庫。非常適合分布式應用
Cluster/NDB高冗餘的存儲引擎，用多台數據機器聯合提供服務以提高整體性能和安全源搭性。適合數據量大，安全和性能要求高的應用
CSV： 邏輯上由逗號分割數據的存儲引擎。它會在資料庫子目錄里為每個數據表創建一個 .csv 文件。這是一種普通文本文件，每個數據行佔用一個文本行。CSV 存儲引擎不支持索引。
BlackHole：黑洞引擎，寫入的任何數據都會消失，一般用於記錄 binlog 做復制的中繼
EXAMPLE 存儲引擎是一個不做任何事情的存根凱裂喊引擎。它的目的是作為 MySQL源代碼中的一個例子，用來演示如何開始編寫一個新存儲引擎。同樣，它的主要興趣是對開發者。EXAMPLE 存儲引擎不支持編索引。
另外，MySQL 的存儲引擎介面定義良好。有興趣的開發者可以通過閱讀文檔編寫自己的存儲引擎。
I. mysql怎麼實時同步兩個資料庫(兩個mysql資料庫之間數據同步)
mysql怎麼實時同步兩個資料庫
實現兩個Mysql資料庫之間同步同步原理：
MySQL為了實現replication必須打開bin-log項，也是打開二進制的MySQL日誌記錄選項。MySQL的binlog二
進制日誌，可以記錄所有影響到資料庫表中存儲茄簡記錄內容的sql操作，如insert/update/delete操作，而不記錄
select這樣的操作。因此，我們可以通顫升褲過二進制日誌把某一時間段內丟失的數據可以恢復到資料庫中（如果二進制日
志中記錄的日誌項，包涵資料庫表中所有數據，那麼，就可以恢復本地資料庫的全部數據了）。而這個二進制日誌，如果用作遠程資料庫恢復，那就是replication了。這就是使用replication而不用sync的原因。這也是為什麼笑逗要設
置bin-log=這個選項的原因。
J. 超詳細MySQL資料庫優化
資料庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL資料庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負荷.
1. 優化一覽圖
2. 優化
筆者將優化分為了兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是操作資料庫即可,而硬優化則是操作伺服器硬體及參數設置.
2.1 軟優化
2.1.1 查詢語句優化
1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執行信息.
2.例:
顯示:
其中會顯示索引和查詢數據讀取數據條數等信息.
2.1.2 優化子查詢
在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連接查詢不會創建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.
2.1.3 使用索引
索引是提高資料庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者<MySQL資料庫索引>一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:
2.1.4 分解表
對於欄位較多的表,如果某些欄位使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,
2.1.5 中間表
對於將大量連接查詢的表可以創建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.
2.1.6 增加冗餘欄位
類似於創建中間表,增加冗餘也是為了減少連接查詢.
2.1.7 分析表,,檢查表,優化表
分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;
2. 檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]
option 只對MyISAM有效,共五個參數值:
3. 優化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日誌.,優化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執行過程中會加上只讀鎖.
2.2 硬優化
2.2.1 硬體三件套
1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個線程.
2.配置大內存,提高內存,即可提高緩存區容量,因此能減少磁碟I/O時間,從而提高響應速度.
3.配置高速磁碟或合理分布磁碟:高速磁碟提高I/O,分布磁碟能提高並行操作的能力.
2.2.2 優化資料庫參數
優化資料庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL伺服器性能.MySQL服務的配置參數都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數.
2.2.3 分庫分表
因為資料庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低，因為資料庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的資料庫給搞掛了怎麼辦？所以此時你必須得對系統做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個資料庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然後每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。
2.2.4 緩存集群
如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統層面不停加機器，就可以承載更高的並發請求。然後資料庫層面如果寫入並發越來越高，就擴容加資料庫伺服器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果資料庫層面的讀並發越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：資料庫其實本身不是用來承載高並發請求的，所以通常來說，資料庫單機每秒承載的並發就在幾千的數量級，而且資料庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高並發架構里通常都有緩存這個環節，緩存系統的設計就是為了承載高並發而生。所以單機承載的並發量都在每秒幾萬，甚至每秒數十萬，對高並發的承載能力比資料庫系統要高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫資料庫的時候同時寫一份數據到緩存集群里，然後用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的並發。
一個完整而復雜的高並發系統架構中，一定會包含：各種復雜的自研基礎架構系統。各種精妙的架構設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是資料庫優化的思想差不多就這些了.