http://blog.itblood.com/completely-uninstall-the-mysql-under-linux-graphic-tutorials.html
很多小伙伴以为把MySQL目录直接删除就是把MySQL卸载了,这是一个非常错误的方法, 本篇文章将为大家分享一下Linux系统如何彻底卸载MySQL,有需要的小伙伴可以参考一下。
简单回顾一下Mysql的历史,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 公司。关系型数据库将数据保存在不同的表中,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。
如果提示错误:error: %preun(xxxxxx) scriptlet failed, exit status 1
搜索/home/shell_learn/下的文件,文件名以.sh结尾,且修改时间在一个星期之内的,然后将其删除
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇淫技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
显示之前安装了: MySQL-client-5.5.25a-1.rhel5 MySQL-server-5.5.25a-1.rhel5
新版 Mysql 中加入了对 JSON Document 的支持,可以创建 JSON 类型的字段,并有一套函数支持对JSON的查询、修改等操作,下面就实际体验一下 创建带有 JSON 字段的表 比如一个‘文章’表,字段包括 id、标题 title、标签 tags 一篇文章会有多个标签,tags 就可以设为 JSON 类型 建表语句如下: CREATE TABLE `article` ( `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title
CentOS默认安装了MariaDB数据库,这是属于mysql的一个分支,安装之前需要将相应的依赖包进行删除干净,否者否出现各种异常
说起Linux下卸载MySQL最让人头疼,卸载不干净,会影响下一次的安装,本人最近就遇到了这个问题,下面就是我对这个问题的解决方法。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
既然我们已经建立了B+树,那么就要好好利用它来加速查询,而不是傻傻的去遍历整张表。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
mysql的配置文件名为my.cnf 但是当我们安装mysql时,可能会出现多个my.cnf文件(我们可以根据不同的情况,去引入不同的配置启动mysql)
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
一.查找镜像 查找Docker Hub上的mysql镜像 docker search mysql file 二. 拉取镜像 默认拉取最新版的mysql 8.0的 file 三. 查看镜像 拉取完成后
索引,可能让好很多人望而生畏,毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容,哪怕先撇开面试,就在平常的开发中,对于 SQL 的优化也而是重中之重。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
在Python自动化运维开发过程中,经常会有查找各种文件的需求;那么,本文将介绍如何使用Python查找特定类型的文件,包括使用字符串匹配文件名的标准库fnmatch和glob,还会介绍遍历目录树的函数os.walk通过这些函数以及前面介绍的获取文件的属性,可以做很多有用的事情。
索引,对于良好的数据库性能非常关键。只要提及到数据库性能优化,都会首先想到“索引”,看看表中是否添加索引。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响尤为突出。在数据量较小且负载较低时,没有索引或者不恰当索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。
性能的管理一直都是摆在第一位的,dba的很多工作管理层都看不到也没有办法衡量价值,但是如果一个系统慢的跟蜗牛一样,dba通过监控调优把系统从崩溃边 缘重新拉回到高铁时代。这种价值和触动应该是巨大的。(很多企业的领导认为系统跑不动了就需要换更快的CPU、更大的内存、更快的存储,而且这还不是少 数,所以DBA的价值也一直体现不出来,薪水自然也就不会很高)
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
由此可见,null和''的查询方式不同。而且比较字符 ‘=’’>’ ‘<’ ‘<>’不能用于查询null, 如果需要查询空值(null),需使用is null 和is not null。
Mysql索引原理深入剖析 1. 索引是一种数据结构,能够提高数据的检索速度。 栗子:从如下数据中找出所有为2的数据:1,3,2,5,7,9,2,5,6? 无索引:由于数据是没有顺序的就只能通过顺序查找的方式一个一个的查找比对。 有索引:会先将数据排序,排序后为1,2,2,3,5,5,6,7,9,这个时候就不用顺序查找了,顺序查找效率也不高,这个时候我们就可以使用比较高效的二分法查找了,所以速度一定比顺序查找快。 2. 结合上面例子可以引出索引的特点:排好序,快速查找,数据结构(mysql里
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
B Tree指的是Balance Tree,也就是平衡树。平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层,如下:
在群里看到有小伙伴面试时,被问到 MySQL 该怎么优化的问题,不知道该如何回答。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储的key值数量,降低B+Tree的高度。
MariaDB 是MySQL的一个分支,从MySQL被甲骨文收购之后开发的一个替代品,目前全部兼容MySQL。 MariaDB 是一个采用 Maria 存储引擎的 MySQL 分支版本,是由原来MySQL 的作者 Michael Widenius 创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。 由于满MySQL被Oracle收购后的日渐封闭与缓慢的更新,众多Linux发行版逐渐抛弃了这MySQL数据库,而转向了MariaDB CentOS 7/RHEL7中,默认已经不再提供mysql的安装源,取而代之的是mysql的原开发者另起炉灶开发的mariadb数据库,不仅完全兼容mysql而且比mysql更加强大。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
查找name字段中以’st’为开头的所有数据: mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP '^st'; 查找name字段中以’ok’为结尾的所有数据: mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP 'ok$'; 查找name字段中包含’mar’字符串的所有数据: mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP 'mar';
索引有很多种类型,可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中,索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型:B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引。这部分内容分为上下两个小节,本小节重点介绍 B-Tree 索引。
说起MySQL的查询优化,相信大家积累一堆技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?
索引是与效率挂钩的,所以没有索引,可能会存在问题 索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
查找 PHP 配置文件 # php -i 在终端打印 php 信息,再查找 php.ini 内容 php -i | grep "php.ini" 此外,还可以通过 ps 命令查找配置 # ps:process status 缩写,功能是显示当前系统进程运行快照 ps -aux | grep php 启动 php-fpm 服务 重启 php-fpm 服务 service php-fpm restart 权限不足时 sudo service php-fpm restart - 停止 php-fpm 服务 ```
原文:www.jianshu.com/p/d7665192aaaf转载自:架构之路
前言 说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理? 在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。 一、MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起 MySQL 的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用 SELECT *、不使用 NULL 字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云