1. dbd32数据库是什么
Berkeley DB (DB)是一个高性能的，嵌入数据库编程库，和C语言，C++，Java，Perl，Python，PHP，Tcl以及其他很多语言都有绑定。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对，而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB可以支持数千的并发线程同时操作数据库，支持最大256TB的数据，广泛用于各种操作系统包括大多数Unix类操作系统和Windows操作系统以及实时操作系统。 2.0版本或以上的Berkeley DB由Sleepycat Software公司开发，并使用基于自由软件许可协议/私有许可协议的双重授权方式提供[1]，附有源代码。开发者如果想把Berkeley DB嵌入在私有软件内需要得到Sleepycat公司的许可，若将软件同样遵循GPL发布，则不需许可即可使用。而2.0版本以下的则使用BSD授权，可自由作商业用途。 Berkeley DB最初开发的目的是以新的HASH访问算法来代替旧的hsearch函数和大量的dbm实现（如AT&T的dbm，Berkeley的 ndbm，GNU项目的gdbm），Berkeley DB的第一个发行版在1991年出现，当时还包含了B+树数据访问算法。在1992年，BSD UNIX第4.4发行版中包含了Berkeley DB1.85版。基本上认为这是Berkeley DB的第一个正式版。在1996年中期，Sleepycat软件公司成立，提供对Berkeley DB的商业支持。在这以后，Berkeley DB得到了广泛的应用，成为一款独树一帜的嵌入式数据库系统。2006年Sleepycat公司被Oracle 公司收购，Berkeley DB成为Oracle数据库家族的一员，Sleepycat原有开发者继续在Oracle开发Berkeley DB，Oracle继续原来的授权方式并且加大了对Berkeley DB的开发力度，继续提升了Berkeley DB在软件行业的声誉。Berkeley DB的当前最新发行版本是4.7.25。 值得注意的是DB是嵌入式数据库系统，而不是常见的关系/对象型数据库，对sql语言不支持，也不提供数据库常见的高级功能，如存储过程，触发器等。 Berkeley DB的体系结构Berkeley DB以拥有比Microsoft SQL Server和Oracle等数据库系统而言更简单的体系结构而着称。例如，它不支持网络访问—程序通过进程内的API访问数据库。 他不支持SQL或者其他的数据库查询语言，不支持表结构和数据列。 访问数据库的程序自主决定数据如何储存在记录里，Berkeley DB不对记录里的数据进行任何包装，每个记录有且只有两部分：键、值，所以在Berkeley DB的背景下通常用key/data pair指代一个记录。记录和它的键都可以达到4G字节的长度。 尽管架构很简单，Berkeley DB却支持很多高级的数据库特性，比如ACID 数据库事务处理，细粒度锁，XA接口，热备份以及同步复制。 Berkeley DB包含有与某些经典Unix数据库编程库兼容的接口，包括：dbm，ndbm和hsearch。Berkeley DB的核心数据结构数据库环境句柄DB_ENV: 每个DB_ENV相当于一个数据库，它包含了数据库全局信息，比如缓冲区大小、以及对事务、日志、锁等子系统的全局配置信息。数据库句柄结构DB：每个DB相当于关系数据库的一个表，其中存储了很多key/data pair。DB句柄代表了一个包含了若干描述数据库表属性的参数，如数据库访问方法类型、逻辑页面大小、数据库名称等；同时，DB结构中包含了大量的数据库处理函数指针，大多数形式为 （*dosomething）(DB *, arg1, arg2, …)。其中最重要的有open,close,put,get等函数。 数据库记录结构DBT：DB中的记录由关键字和数据构成，关键字和数据都用结构DBT表示。实际上完全可以把关键字看成特殊的数据。结构中最重要的两个字段是 void * data和u_int32_t size，分别对应数据本身和数据的长度。 数据库游标结构DBC：游标（cursor）是数据库应用中常见概念，其本质上就是一个关于特定记录的遍历器。注意到DB支持多重记录（plicate records），即多条记录有相同关键字，在对多重记录的处理中，使用游标是最容易的方式。 数据库环境句柄结构DB_ENV：环境在DB中属于高级特性，本质上看，环境是多个数据库的包装器。当一个或多个数据库在环境中打开后，环境可以为这些数据库提供多种子系统服务，例如多线/进程处理支持、事务处理支持、高性能支持、日志恢复支持等。 DB中核心数据结构在使用前都要初始化，随后可以调用结构中的函数（指针）完成各种操作，最后必须关闭数据结构。从设计思想的层面上看，这种设计方法是利用面向过程语言实现面对对象编程的一个典范。 Berkeley DB数据访问算法在数据库领域中,数据访问算法对应了数据在硬盘上的存储格式和操作方法。在编写应用程序时，选择合适的算法可能会在运算速度上提高1个甚至多个数量级。大多数数据库都选用B+树算法，DB也不例外，同时还支持HASH算法、Recno算法和Queue算法。接下来，我们将讨论这些算法的特点以及如何根据需要存储数据的特点进行选择。 B+树算法B+树是一个平衡树，关键字有序存储，并且其结构能随数据的插入和删除进行动态调整。为了代码的简单，DB没有实现对关键字的前缀码压缩。B+树支持对数据查询、插入、删除的常数级速度。关键字可以为任意的数据结构.HASH算法DB中实际使用的是扩展线性HASH算法（extended linear hashing），可以根据HASH表的增长进行适当的调整。关键字可以为任意的数据结构。 要求每一个记录都有一个逻辑纪录号，逻辑纪录号由算法本身生成。实际上，这和关系型数据库中逻辑主键通常定义为int AUTO型是同一个概念。Recho建立在B+树算法之上，提供了一个存储有序数据的接口。记录的长度可以为定长或不定长。 和Recno方式接近, 只不过记录的长度为定长。数据以定长记录方式存储在队列中，插入操作把记录插入到队列的尾部，相比之下插入速度是最快的。 对算法的选择首先要看关键字的类型，如果为复杂类型，则只能选择B+树或HASH算法，如果关键字为逻辑记录号，则应该选择Recno或Queue算法。当工作集关键字有序时，B+树算法比较合适；如果工作集比较大且基本上关键字为随机分布时，选择HASH算法。Queue算法只能存储定长的记录，在高的并发处理情况下，Queue算法效率较高；如果是其它情况，则选择Recno算法，Recno算法把数据存储为平面文件格式
2. 什么是MySql数据库
MySQL数据库:
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。
MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。
MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。
数据库简介:
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。
由于MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。
MySQL这个名字，起源不是很明确。一个比较有影响的说法是，基本指南和大量的库和工具带有前缀“my”已经有10年以上，而且不管怎样，MySQL AB创始人之一的Monty Widenius的女儿也叫My。这两个到底是哪一个给出了MySQL这个名字至今依然是个迷，包括开发者在内也不知道。
MySQL的海豚标志的名字叫“sakila”，它是由MySQL AB的创始人从用户在“海豚命名”的竞赛中建议的大量的名字表中选出的。获胜的名字是由来自非洲斯威士兰的开源软件开发者Ambrose Twebaze提供。根据Ambrose所说，Sakila来自一种叫SiSwati的斯威士兰方言，也是在Ambrose的家乡乌干达附近的坦桑尼亚的Arusha的一个小镇的名字。
MySQL，虽然功能未必很强大，但因为它的开源、广泛传播，导致很多人都了解到这个数据库。它的历史也富有传奇性。
MySQL数据库历史:
MySQL的历史最早可以追溯到1979年，那时Oracle也才小打小闹，微软的SQL Server影子都没有。有一个人叫Monty Widenius, 为一个叫TcX的小公司打工，并用BASIC设计了一个报表工具，可以在4M主频和16KB内存的计算机上运行。过了不久，又将此工具，使用C语言重写，移植到Unix平台，当时，它只是一个很底层的面向报表的存储引擎。这个工具叫做Unireg。
可是，这个小公司资源有限，Monty天赋极高，面对资源有限的不利条件，他反而更能发挥潜能，总是力图写出最高效的代码。并因此养成了习惯。与Monty同在一起的还有一些别的同事，很少有人能坚持把那些代码持续写到20年后，而Monty却做到了。
1990年，TcX的customer 中开始有人要求要为它的API提供SQL支持，当时，有人想到了直接使用商用数据库算了，但是Monty觉得商用数据库的速度难令人满意。于是，他直接借助于mSQL的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但不巧的是，效果并不太好。于是, Monty雄心大起，决心自己重写一个SQL支持。
1996年，MySQL 1.0发布,只面向一小拨人，相当于内部发布。到了96年10月，MySQL 3.11.1发布了，呵呵，没有2.x版本。最开始，只提供了Solaris下的二进制版本。一个月后，Linux版本出现了。
紧接下来的两年里，MySQL依次移植到各个平台下。它发布时，采用的许可策略，有些与众不同：允许免费商用，但是不能将MySQL与自己的产品绑定在一起发布。如果想一起发布，就必须使用特殊许可，意味着要花银子。当然，商业支持也是需要花银子的。其它的，随用户怎么用都可以。这种特殊许可为MySQL带来了一些收入，从而为它的持续发展打下了良好的基础。（细想想，PostgreSQL曾经有几年限入低谷，可能与它的完全免费，不受任何限制有关系）。
MySQL3.22应该是一个标志性的版本，提供了基本的SQL支持。
MySQL关系型数据库于1998年1月发行第一个版本。它使用系统核心提供的多线程机制提供完全的多线程运行模式，提供了面向C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python以及Tcl等编程语言的编程接口（APIs），支持多种字段类型并且提供了完整的操作符支持查询中的SELECT和WHERE操作。
MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。
1999-2000年，有一家公司在瑞典成立了，叫MySQL AB (AB是瑞典语“股份公司”的意思)。 雇了几个人,与Sleepycat合作，开发出了 Berkeley DB引擎, 因为BDB支持事务处理，所以，MySQL从此开始支持事务处理了。
2000年4月，MySQL对旧的存储引擎进行了整理，命名为MyISAM。同时，2001年，Heikiki Tuuri向MySQL提出建议，希望能集成他们的存储引擎InnoDB，这个引擎同样支持事务处理，还支持行级锁。
如今，遗憾的是，BDB和InnoDB好像都被Oracle收购了，为了消灭竞争对手，哪怕是开源的，都是不择手段。
MySQL与InnoDB的正式结合版本是4.0。
到了MySQL5.0，2003年12月，开始有View,存储过程之类的东东，当然，其间, bug也挺多。
在2008年1月16号 MySQL被Sun公司收购。
最近，MySQL的创始人Monty Widenius已经向Sun提交了辞呈。head都要走了。
据说，被Sun收购的公司多薄命，不知道MySQL今后前途如何，希望一路走好。相信MySQL的生命力还是很长久的。
时至今日 mysql 和 php 的结合绝对是完美.很多大型的网站也用到mysql数据库.mysql的发展前景是非常光明的!
MySQL常用命令:
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;
2:2、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;
10:删除表
mysql>drop TABLE MYTABLE;
11:清空表
mysql>delete from MYTABLE;
12:更新表中数据
mysql>update MYTABLE set sex=”f” where name=’hyq’;
全局管理权限对应解释：
FILE: 在MySQL服务器上读写文件。
PROCESS: 显示或杀死属于其它用户的服务线程。
RELOAD: 重载访问控制表，刷新日志等。
SHUTDOWN: 关闭MySQL服务。
数据库/数据表/数据列权限：
ALTER: 修改已存在的数据表(例如增加/删除列)和索引。
CREATE: 建立新的数据库或数据表。
DELETE: 删除表的记录。
DROP: 删除数据表或数据库。
INDEX: 建立或删除索引。
INSERT: 增加表的记录。
SELECT: 显示/搜索表的记录。
UPDATE: 修改表中已存在的记录。
特别的权限：
ALL: 允许做任何事(和root一样)。
USAGE: 只允许登录–其它什么也不允许做。
MySQL数据库导入方法:
MySQL数据库的导入,有两种方法：
1) 先导出数据库SQL脚本，再导入；
2) 直接拷贝数据库目录和文件。
在不同操作系统或MySQL版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。
所以一般推荐用SQL脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。
2. 方法一 SQL脚本形式
操作步骤如下：
2.1. 导出SQL脚本
在原数据库服务器上，可以用phpMyAdmin工具，或者mysqlmp命令行，导出SQL脚本。
2.1.1 用phpMyAdmin工具
导出选项中，选择导出“结构”和“数据”，不要添加“DROP DATABASE”和“DROP TABLE”选项。
选中“另存为文件”选项，如果数据比较多，可以选中“gzipped”选项。
将导出的SQL文件保存下来。
2.1.2 用mysqlmp命令行
命令格式
mysqlmp -u 用户名 -p 数据库名 > 数据库名.sql
范例：
mysqlmp -u root -p abc > abc.sql
（导出数据库abc到abc.sql文件）
提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。
2.2. 创建空的数据库
通过主控界面/控制面板，创建一个数据库。假设数据库名为abc，数据库全权用户为abc_f。
2.3. 将SQL脚本导入执行
同样是两种方法，一种用phpMyAdmin（mysql数据库管理）工具，或者mysql命令行。
2.3.1 用phpMyAdmin工具
从控制面板，选择创建的空数据库，点“管理”，进入管理工具页面。
在"SQL"菜单中，浏览选择刚才导出的SQL文件，点击“执行”以上载并执行。
注意：phpMyAdmin对上载的文件大小有限制，php本身对上载文件大小也有限制，如果原始sql文件
比较大，可以先用gzip对它进行压缩，对于sql文件这样的文本文件，可获得1:5或更高的压缩率。
gzip使用方法：
# gzip xxxxx.sql
得到
xxxxx.sql.gz文件。
提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。
3 直接拷贝
如果数据库比较大，可以考虑用直接拷贝的方法，但不同版本和操作系统之间可能不兼容，要慎用。
3.1 准备原始文件
用tar打包为一个文件
3.2 创建空数据库
3.3 解压
在临时目录中解压，如：
cd /tmp
tar zxf mydb.tar.gz
3.4 拷贝
将解压后的数据库文件拷贝到相关目录
cd mydb/
cp * /var/lib/mysql/mydb/
对于FreeBSD:
cp * /var/db/mysql/mydb/
3.5 权限设置
将拷贝过去的文件的属主改为mysql:mysql，权限改为660
chown mysql:mysql /var/lib/mysql/mydb/*
chmod 660 /var/lib/mysql/mydb/*
Mssql转换mysql的方法:
1.导表结构
使用MySQL生成create脚本的方法。找到生成要导出的脚本，按MySQL的语法修改一下到MySQL数据库中创建该表的列结构什么的。
2.导表数据
在MSSQL端使用bcp导出文本文件:
bcp “Select * FROM dbname.dbo.tablename;” queryout tablename.txt -c -Slocalhostdb2005 -Usa
其中”"中是要导出的sql语句,-c指定使用 进行字段分隔,使用 进行记录分隔,-S指定数据库服务器及实例,-U指定用户名,-P指定密码.
在MySQL端使用mysqlimport 导入文本文件到相应表中
mysqlimport -uroot -p databasename /home/test/tablename.txt
其中-u指定用户名,-p指定密码,databasename指定数据库名称,表名与文件名相同
MySQL备份与恢复:
MySQL备份恢复数据的一般步骤
备份一个数据库的例子：
1、备份前读锁定涉及的表
mysql>LOCK TABLES tbl1 READ,tbl1 READ,…
如果，你在mysqlmp实用程序中使用--lock-tables选项则不必使用如上SQL语句。
2、导出数据库中表的结构和数据
shell>mysqlmp --opt db_name>db_name.sql
3、启用新的更新日志
shell>mysqladmin flush-logs
这样可以记录你备份后的数据改变为恢复数据准备。
4、解除表的读锁
mysql>UNLOCK TABLES;
为了加速上述过程，你可以这样做：
shell> mysqlmp --lock-tables --opt db_name>db_name.sql; mysqladmin flush-logs
但是这样可能会有点小问题。上命令在启用新的更新日志前就恢复表的读锁，
在更新繁忙的站点，可能有备份后的更新数据没有记录在新的日志中。
现在恢复上面备份的数据库
1、对涉及的表使用写锁
mysql>LOCK TABLES tbl1 WRITE,tbl1 WRITE,…
2、恢复备份的数据
shell>mysql db_name < db_name.sql
3、恢复更新日志的内容
shell>mysql --one-database db_name < hostname.nnn
假设需要使用的日志名字为hostname.nnn
4、启用新的更新日志
shell>mysqladmin flush-logs
5、解除表的写锁
mysql>UNLOCK TABLES;
希望上面的例子能给你启发，因为备份数据的手法多种多样，你所使用的和上面所述可能大不一样，但是对于备份和恢复中，表的锁定、启用新的更新日志的时机应该是类似的，仔细考虑这个问题。
MySQL数据库优化:
选择InnoDB作为存储引擎
大型产品的数据库对于可靠性和并发性的要求较高，InnoDB作为默认的MySQL存储引擎，相对于MyISAM来说是个更佳的选择。
优化数据库结构
组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。
设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。
仅创建你需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新操作的执行时间。
InnoDB的ChangeBuffering特性
InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表操作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目，从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O操作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL5.5及更高版本。
InnoDB页面压缩
InnoDB支持对表进行页面级的压缩。当写入数据页的时候，会有特定的压缩算法对其进行压缩。压缩后的数据会写入磁盘，其打孔机制会释放页面末尾的空块。如果压缩失败，数据会按原样写入。表和索引都会被压缩，因为索引通常是数据库总大小中占比很大的一部分，压缩可以显着节约内存，I/O或处理时间，这样就达到了提高性能和伸缩性的目的。它还可以减少内存和磁盘之间传输的数据量。MySQL5.1及更高版本支持该功能。
注意，页面压缩并不能支持共享表空间中的表。共享表空间包括系统表空间、临时表空间和常规表空间。
使用批量数据导入
在主键上使用已排序的数据源进行批量数据的导入可加快数据插入的过程。否则，可能需要在其他行之间插入行以维护排序，这会导致磁盘I/O变高，进而影响性能，增加页的拆分。关闭自动提交的模式也是有好处的，因为它会为每个插入执行日志刷新到磁盘。在批量插入期间临时转移唯一键和外键检查也可显着降低磁盘I/O。对于新建的表，最好的做法是在批量导入后创建外键/唯一键约束。
一旦你的数据达到稳定的大小，或者增长的表增加了几十或几百兆字节，就应该考虑使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩浪费的空间。对重新组织后的表进行全表扫描所需要的I/O会更少。
优化InnoDB磁盘I/O
增加InnoDB缓冲池大小可以让查询从缓冲池访问而不是通过磁盘I/O访问。通过调整系统变量innodb_flush_method来调整清除缓冲的指标使其达到最佳水平。
MySQL的内存分配
在为MySQL分配足够的内存之前，请考虑不同领域对MySQL的内存需求。要考虑的关键领域是：并发连接——对于大量并发连接，排序和临时表将需要大量内存。在撰写本文时，对于处理3000+并发连接的数据库，16GB到32GB的RAM是足够的。
内存碎片可以消耗大约10%或更多的内存。像innodb_buffer_pool_size、key_buffer_size、query_cache_size等缓存和缓冲区要消耗大约80%的已分配内存。
日常维护
定期检查慢的查询日志并优化查询机制以有效使用缓存来减少磁盘I/O。优化它们，以扫描最少的行数，而不是进行全表扫描。
其他可以帮助DBA检查和分析性能的日志包括：错误日志、常规查询日志、二进制日志、DDL日志(元数据日志)。
定期刷新缓存和缓冲区以降低碎片化。使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩任何可能被浪费的空间。