A. 如何在Java程序中访问mysql数据库中的数据并进行简单的操作
/**
*获取数据库的连接
*@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("获取失败");
thrownewRuntimeException(e);
}finally{
closeResources(conn,pstm,rs);
}
}
returnconn;
}
/**
*释放资源
*@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执行插入
// try{
// Stringsql="insertintosys_userrole(roleid,userid)values(?,?)";
// conn=getConnection();
// conn.setAutoCommit(false);
// PreparedStatementpstmt=(PreparedStatement)conn.prepareStatement(sql,Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);//传入参数：Statement.RETURN_GENERATED_KEYS
// pstmt.setInt(1,5);
// pstmt.setInt(2,sid);
// pstmt.executeUpdate();
// ResultSetrs=pstmt.getGeneratedKeys();//获取结果
// inta=-1;
// if(rs.next()){
// a=rs.getInt(1);//取得ID
// }
// System.out.println(a);
// System.out.println("t_userrole执行成功");
// conn.commit();
// }catch(Exceptione){
// e.printStackTrace();
// System.out.println("执行失败");
// }
B. 怎么把mysql一个数据库从一台机器上 拷贝到另外一台
1、在B机器上装mysql。
将A机器上的mysql/data下的你的数据库目录整个拷贝下来。
将B机器上的mysql服务停止。
找到B机器上的mysql/data目录，将你拷贝的目录粘贴进去，然后启动mysql服务就可以了。
2、使用SQL语句备份和恢复
你可以使用SELECT INTO OUTFILE语句备份数据，并用LOAD DATA INFILE语句恢复数据。这种方法只能导出数据的内容，不包括表的结构，如果表的结构文件损坏，你必须要先恢复原来的表的结构。
语法：
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 事物是串行 还是并行
如果是同一连接一次提交一个字符串，其中包括多个SQL语句，则是串行执行。
D. 请问MySQL 并行了吗
为给那些只为获得答案的看众节省时间。提前下个结论，
mysql目前暂不具备并行运行某一查询的能力
。相信很多人有一个误解，似乎MySQL 5.4对某一查询带来的性能改进是非常巨大的。事实上，这需要针对具体应用来讲，如果追求某个具体查询的响应时间，5.4 将比5.1或之前的版本差。简单的来说，5.4提高的是并发量，而不是减少单条语句的执行时间。
初次看到这个话题的人要注意几个概念，并行和多线程不是同一个概念。“同时进行”的技术分很多类，有
查询间的并行，
查询内的并行和操作内的并行
。举个生活中的例子，
如果你与其他人合租房子的话，早上起来后，多个人可以同时刷牙，洗脸和做饭，大家各忙各的（虽然女房客可能会给厕所加上mutex而其他人只能在原地spin）。单单这套房子来说，它在较短的时间内解决了好几个人的早上洗漱问题。这就是查询间并发了。
早上诸多行动中，以刷牙、做饭、吃饭这三个动作为例，我们通常的做法是把微波炉转上，然后刷牙，刷牙结束后，早饭也弄好了（至少我是这么做的），这样我们达到了查询内的并行。
再细化下去，现在加一个动作：整理电行渣脑包，按照上一种方式我们可以按这样的顺序做事情：做饭刷牙 02 02 02—》 02 02 02吃饭 02 02 02 02 — -》02 整理电脑包
如果你有两只手的话，我们可以用一只手刷牙，另外一只手整理电脑包，这样进一步缩短你的运行时间，这样你就做到了操作内的并行。
总结起来：第一种情况整体吞吐量很大，但个人的准备时间可能更长了。第二种情况，个人的处理时间减少了。 第三种情况，个人的处理时间进一步减少。
有兴趣的人可以在
database system concepts
这本书中了解相关概念。查询间的并行对于数据库管理软件来说是再正常不过的功能，所以下面我们将直接跳过这类“同时进行”。从理论上讲，数据库的多个模块：IO、SQL解析和SQL执行等都可以达到并行执行的目的。
通过将关系划分到多个磁盘来减少从磁盘检索关系所需的时间，从而使得数据库IO可以并行执行。另外在一个查询中的多个联接操作和排序操作也可并行发生。对等值联接和自然联接, 可以将两个输入关系划分到多个处理器上, 各处理器在本地计算联接.
当然以上讨论的一切一切都基于CPU是多核的激带李。
但是目前我个人不支持mysql并行化，这也符合很大一部分mysql开发人员的意见。理由：
就mysql目前的应用来看，使用者更在意mysql数据库的吞吐量，而不是效应速度（当然了，响应速度也是很重要的）。mysql目前的简单架构replication可大幅提高数据库端的吞吐量。明迟
目前现存的其他开源技术亦能满足并行查询的需求如hadoop、map rece。
最后，我们还可以利用mysql proxy来达到并行的目的。查询在mysql proxy中被划分成多个部分，各个部分可在不同的mysql服务器上查询获得数据，再由mysql proxy合并返回给读者。
E. 如何并行执行多个mysql存储过程
如何并行执行多个mysql存储过程
存储过程本来就是多条语句
你也铅野可以通过存储过程调用槐团喊其他存储过程execute
("exec
b存储过或渣程")
F. 技术分享 | MySQL 并行 DDL
随着 MySQL 版本的不断更新，对 DDL 操作的支持也在不断的完善和更新：比如从 MySQL 5.6 引入 Online DDL ，在 MySQL 5.7 对 Online DDL 进一步完善，到现在的 8.0 版本，则对 DDL 的实现重新进行了设计，比如 DDL 操作支持原子特性，在 MySQL 8.0.27 引入并行 DDL 。本篇就来探究一下 MySQL 8.0.27 的并行 DDL 对于 DDL 操作速度的提升。
MySQL 8.0.14 引入了 innodb_parallel_read_threads 变量来控制扫描聚簇索引的并行线程。MySQL 8.0.27 引入了 innodb_ddl_threads 变量来控制用于创建二燃丛级索引时的并行线程数量，此参数一般和一并引入的 innodb_ddl_buffer_size 一起使用，innodb_ddl_buffer_size 用于指定进行并行 DDL 操作时能够使用的 buffer 大小，buffer 是在所有的 DDL 并行线程中平均分配的，所以一般如果调大 innodb_ddl_threads 变量时，也需要调大 innodb_ddl_buffer_size 的大小。
innodb_ddl_threads 、innodb_ddl_buffer_size 和 innodb_parallel_read_threads 的默认大小分别为：
接下来测试一下调大 innodb_ddl_threads 、innodb_ddl_buffer_size 和 innodb_parallel_read_threads 参数值对亏碧 DDL 操作的性能提升。
首先创建一张 5000 万的表：
分别测试不同的线程数量和缓冲区大小的 DDL 操作时间，例如：
通过不断调整相关参销段举数得到以下结果：
可以看到，随着并发线程的增多和 buffer 的增加，DDL 操作所占用的资源也越多，而 DDL 操作所花费的时间则越少。不过通过对比资源的消耗和 DDL 速度的提升比例，最合理的并行线程数量为4-8个，而 buffer 大小可以根据情况进行调整。
参考链接： https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/online-ddl-parallel-thread-configuration.html
G. 如何并行执行多个mysql存储过程
存储过此哪程本来就是多条语句 你也陆扒神可以通过存储过程调用其他早亏存储过程execute ("exec b存储过程")
H. 怎么在mysql中插入一行数据
方法如下：
1、首先打开Mysql命令行编辑器，连接Mysql数据库；
(8)mysql数据库并行操作扩展阅读：
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在盯野不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
由于其社区版的性能卓越，搭配PHP和Apache可组成良好的开发环境。
与其他的大型数据库，例如Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于 MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。
Linux作为操作系统，Apache或Nginx作为Web服务器，MySQL 作为数据库，PHP/Perl/Python作为服务器端脚本解释器。由于这四个软件都是免费或开放源码软件（FLOSS)，因此使用这种方式不用花一分钱（除开人工成本）就可以建立起一个稳定、免费的网站系统，被业界称为“LAMP“或“LNMP”组合。
MyISAMMySQL 5.0 之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务
InnoDB事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定, MySQL 5.5 起成为默认数据库引擎
BDB源 自 Berkeley DB，事务型数据库的另一种选择，支持Commit 和Rollback 等其他事务特性
Memory所有数据置于内存的存储引擎，拥有极高的插入，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在 MySQL 重新启动时丢失
Merge将一定数量的 MyISAM 表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用
Archive非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive 拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差
Federated将不同的 MySQL 服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用
Cluster/NDB高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全源搭性。适合数据量大，安全和性能要求高的应用
CSV： 逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。它会在数据库子目录里为每个数据表创建一个 .csv 文件。这是一种普通文本文件，每个数据行占用一个文本行。CSV 存储引擎不支持索引。
BlackHole：黑洞引擎，写入的任何数据都会消失，一般用于记录 binlog 做复制的中继
EXAMPLE 存储引擎是一个不做任何事情的存根凯裂喊引擎。它的目的是作为 MySQL源代码中的一个例子，用来演示如何开始编写一个新存储引擎。同样，它的主要兴趣是对开发者。EXAMPLE 存储引擎不支持编索引。
另外，MySQL 的存储引擎接口定义良好。有兴趣的开发者可以通过阅读文档编写自己的存储引擎。
I. mysql怎么实时同步两个数据库(两个mysql数据库之间数据同步)
mysql怎么实时同步两个数据库
实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：
MySQL为了实现replication必须打开bin-log项，也是打开二进制的MySQL日志记录选项。MySQL的binlog二
进制日志，可以记录所有影响到数据库表中存储茄简记录内容的sql操作，如insert/update/delete操作，而不记录
select这样的操作。因此，我们可以通颤升裤过二进制日志把某一时间段内丢失的数据可以恢复到数据库中（如果二进制日
志中记录的日志项，包涵数据库表中所有数据，那么，就可以恢复本地数据库的全部数据了）。而这个二进制日志，如果用作远程数据库恢复，那就是replication了。这就是使用replication而不用sync的原因。这也是为什么笑逗要设
置bin-log=这个选项的原因。
J. 超详细MySQL数据库优化
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
1. 优化一览图
2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.
2.1 软优化
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
2.1.4 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.
2.2.2 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.