时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：14人阅读
该数据库有三个在线重做日志组。通过LOGFILE子句来指定，MAXLOGFILES, MAXLOGMEMBERS, and MAXLOGHISTORY都是对日志文件的限制。
MAXDATAFILES指定了数据库能够打开的数据文件的最大数量，该数量会影响到控制文件的大小。在创建数据库的过程中所设定的參数，有些会受到其它因素的影响。
比方，设定了MAXDATAFILES之后，Oracle在控制文件里要分配空间存放数据文件的文件名称。即使数据库仅仅有一个数据文件。然而，由于控制文件本身也有大小的限制（跟操作系统有关）。非常有可能不能把全部CREATE DATABASE的參数都设置为他们理论上的最大值。
MAXINSTANCES指定了仅仅有一个实例可以mount和打开数据库。US7ASCII字符集被指定为数据库保存数据使用的字符集。系统表空间由/vobs/oracle/oradata/mynewdb/system01.dbf组成，假设该文件已经存在。将会被重写。系统表空间是本地化管理的表空间。 DEFAULT_TEMPORARY_TABLESPACE子句创建并命名了一个默认的暂时表空间。UNDO_TABLESPACE子句创建并命名了一个撤销表空间。用来存储撤销记录，前提是在初始化參数文件里把UNDO_MANAGEMENT设定为AUTO。由于ARCHIVELOG子句在CREATE DATABASE语句中没有调用，因此重做日志文件并不会被归档。这是数据库创建过程的通常做法，ALTER DATABASE语句能够用来切换到ARCHIVELOG模式。初始化文件里的LOG_ARCHIVE_DEST_1,LOG_ARCHIVE_FORMAT, and LOG_ARCHIVE_START三个參数与归档有关。
第七步：创建额外的表空间 为了使数据局效率更高。须要创建额外的表空间和文件 CONNECT SYS/password AS SYSDBA -- create a user tablespace to be assigned as the default tablespace for users CREATE TABLESPACE users LOGGING DATAFILE ‘/vobs/oracle/oradata/mynewdb/users01.dbf‘ SIZE 25M REUSE AUTOEXTEND ON NEXT 1280K MAXSIZE UNLIMITED EXTENT MANAGEMENT LOCAL; -- create a tablespace for indexes, separate from user tablespace CREATE TABLESPACE indx LOGGING DATAFILE ‘/vobs/oracle/oradata/mynewdb/indx01.dbf‘ SIZE 25M REUSE AUTOEXTEND ON NEXT 1280K MAXSIZE UNLIMITED EXTENT MANAGEMENT LOCAL; EXIT 第八步：创建server參数文件 Oracle建议创建一个server參数文件。作为维护初始化參数的动态方式。以下的脚本依据初始化參数文件创建了一个server初始化參数文件，并把该初始化參数文件放在默认位置。实例关闭后又一次启动时，就会使用默认位置的server初始化參数文件。 CONNECT SYS/password AS SYSDBA -- create the server parameter file CREATE SPFILE=‘/vobs/oracle/dbs/spfilemynewdb.ora‘ FROM PFILE=‘/vobs/oracle/admin/mynewdb/scripts/init.ora‘; SHUTDOWN -- this time you will start up using the server parameter file CONNECT SYS/password AS SYSDBA STARTUP EXIT 数据库的优化mysql表复制
复制表结构+复制表数据
| 1 2 |
mysql> createtable
t3 liket1;
mysql> insertinto
t3 select*
from t1;
|
mysql索引
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
ALTER
TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARYKEY索引
ALTER
TABLE table_name ADDINDEX
index_name (column_list)
ALTER
TABLE table_name ADDUNIQUE
(column_list)
ALTER
TABLE table_name ADDPRIMARY KEY(column_list)
Create
Index
CREATE
INDEX index_name ONtable_name (column_list)
CREATE
UNIQUE INDEX index_nameON
table_name (column_list)
drop
index
DROP
INDEX index_name ONtalbe_name
alter
table table drop
ALTER
TABLE table_name DROPINDEX
index_name
ALTER
TABLE table_name DROPPRIMARY
KEY
|
mysql视图
创建视图
| 1 2 |
mysql> createview
v_t1 asselect
* fromt1
where id>4
and id<11;
Query OK, 0
rows affected (0.00 sec)
|
view视图的帮助信息
| 1 2 3 4 |
mysql> ? view
ALTER
VIEW
CREATE
VIEW
DROP
VIEW
|
查看视图
| 1 |
mysql> show tables;
|
删除视图v_t1
| 1 |
mysql> dropview
v_t1;
|
mysql内置函数
字符串函数
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
CONCAT (string2 [,… ]) //连接字串
LCASE (string2 ) //转换成小写
UCASE (string2 ) //转换成大写
LENGTH (string ) //string长度
LTRIM (string2 ) //去除前端空格
RTRIM (string2 ) //去除后端空格
REPEAT (string2 ,count) //反复count次
REPLACE
(str ,search_str ,replace_str ) //在str中用replace_str替换search_str
SUBSTRING
(str , position [,length ]) //从str的position開始,取length个字符
SPACE(count) //生成count个空格
|
数学函数
| 1 2 3 4 5 6 7 |
BIN (decimal_number ) //十进制转二进制
CEILING (number2 ) //向上取整
FLOOR (number2 ) //向下取整
MAX(num1 ,num2) //取最大值
MIN(num1,num2) //取最小值
SQRT(number2) //开平方
RAND() //返回0-1内的随机值
|
日期函数
| 1 2 3 4 5 6 7 8 |
CURDATE() //返回当前日期
CURTIME() //返回当前时间
NOW() //返回当前的日期时间
UNIX_TIMESTAMP(date) //返回当前date的UNIX日间戳
FROM_UNIXTIME() //返回UNIX时间戳的日期值
WEEK(date) //返回日期date为一年中的第几周
YEAR(date) //返回日期date的年份
DATEDIFF(expr,expr2) //返回起始时间expr和结束时间expr2间天数
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mysql预处理语句
设置stmt1预处理,传递一个数据作为一个where推断条件
| 1 |
mysql> preparestmt1
from ‘select * from t1 where id>?
|
设置一个变量
mysql> set @i=1;
运行stmt1预处理
mysql> execute stmt1 using @i;
设置@i为5
mysql> set @i=5;
再次去运行stmt1
mysql> execute stmt1 using @i;
怎样删除预处理stmt1
mysql> drop prepare stmt1;
mysql事务处理
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
--关闭自己主动提交功能
mysql> setautocommit=0;
--从表t1中删除了一条记录
mysql> deletefrom
t1 whereid=11;
--此时做一个p1还原点:
mysql> savepoint p1;
--再次从表t1中删除一条记录:
mysql> deletefrom
t1 whereid=10;
--再次做一个p2还原点:
mysql> savepoint p2;
--此时恢复到p1还原点。当然后面的p2这些还原点自己主动会失效:
mysql> rollbackto
p1;
--退回到最原始的还原点:
mysql> rollback;
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mysql存储
创建一个存储p1()
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
mysql> \d //
mysql> create procedure p1()
-> begin
-> set@i=0;
-> while@i<10
do
-> select@i;
-> set@i=@i+1;
-> end while;
-> end;
-> //
|
运行存储p1()
| 1 2 3 4 5 6 |
mysql> \d ;
mysql> call p1();
--查看procedure p1()的status信息
mysql> show procedure status\G
--查看procedure p1()的详细信息:
mysql> show create procedure p1\G
|
mysql触发器
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 |
改动delimiter为//
mysql> \d //
创建一个名字为tg1的触发器,当向t1表中插入数据时。就向t2表中插入一条数据
mysql> create trigger tg1 before insert on t1for
each ro
>begin
>insert into t2(id) values(new.id);
>end//
--准备两个空表t1和t2
mysql> select* from t1;
mysql> select* from t2;
--向t1表中插入多条数据:
mysql> insert into t1 values(1),(2),(3),(4);
怎样制作删除表t1后t2表中的记录也会跟着删除呢
mysql>\d
//
mysql> create trigger tg2 beforedelete on t1for
each row
>begin delete from t2 whereid=old.id;
>end//
mysql>\d ;
怎样制作更改表t1后t2表中的记录跟着个性呢
mysql>\d
//
mysql> create trigger tg3 beforeupdate on t1for
each row
>begin update t2set
id=new.idwhere
id=old.id;
>end//
mysql>\d ;
查看触发器
mysql> show triggers;
|
重排auto_increment值
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
MYSQL数据库自己主动增长的ID怎样恢复，清空表的时候。
delete from tablename;
而是要用：
truncatetable tablename;
这样auto_increment 就恢复成1了
或者清空内容后直接用ALTER命令改动表:
altertable tablename auto_increment =1;
|
利用GROUP BY的WITH ROLLUP
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
mysql> select* from demo;
+-------+-------+
| cname | pname |
+-------+-------+
| bj | hd |
| bj | xc |
| bj | hd |
| sh | dh |
| sh | rg |
| sh | dh |
+-------+-------+
9 rows inset
(0.00 sec)
|
对demo表依照cname、pname列分组对pname列进行聚合计算例如以下
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
mysql> selectcname,pname,count(pname) from demo group by
cname,pname;
+-------+-------+--------------+
| cname | pname | count(pname) |
+-------+-------+--------------+
| bj | hd | 3 |
| bj | xc | 2 |
| sh | dh | 3 |
| sh | rg | 1 |
+-------+-------+--------------+
4 rows inset
(0.00 sec)
|
相同使用with rollupkeyword后，统计出很多其它的信息。例如以下。
注意：with rollup不能够和ordery by同一时候使用
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
ysql> selectcname,pname,count(pname) from demo group by cname,pname
with rollup;
+-------+-------+--------------+
| cname | pname | count(pname) |
+-------+-------+--------------+
| bj | hd | 3 |
| bj | xc | 2 |
| bj | NULL | 5 |
| sh | dh | 3 |
| sh | rg | 1 |
| sh | NULL | 4 |
| NULL | NULL | 9 |
+-------+-------+--------------+
7 rows inset
(0.00 sec)
|
使用外键须要注意的问题
创建外键的方式
| 1 2 |
mysql>create table temp(id
int, name char(20), foreign key(id)
references outTable(id) on delete cascade on update cascade)。
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注意：Innodb类型的表支持外键，myisam类型的表。尽管创建外键能够成功，可是不起作用，主要原因是不支持外键。
优化SQL语句的一般步骤
通过show status命令了解各种SQL的运行频率
| 1 |
mysql> show [session|global]status;
|
当中：session（默认）表示当前连接，global表示自数据库启动至今
| 1 2 3 4 |
mysql>show status;
mysql>show global status;
mysql>show status like ‘Com_%‘;
mysql>show global status like ‘Com_%‘;
|
參数说明：
Com_XXX表示每一个XXX语句运行的次数如：
Com_select 运行select操作的次数，一次查询仅仅累计加1
Com_update 运行update操作的次数
Com_insert 运行insert操作的次数，对批量插入仅仅算一次。
Com_delete 运行delete操作的次数
仅仅针对于InnoDB存储引擎的：
InnoDB_rows_read 运行select操作的次数
InnoDB_rows_updated 运行update操作的次数
InnoDB_rows_inserted 运行insert操作的次数
InnoDB_rows_deleted 运行delete操作的次数
其它：
connections 连接mysql的数量
Uptime server已经工作的秒数
Slow_queries:慢查询的次数
定位运行效率较低的SQL语句
| 1 2 |
explain select*
from table
where id=1000;
desc
select * fromtable
where id=1000;
|
通过EXPLAIN分析较低效SQL的运行计划
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select count(*) from stu where name like"a%"\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: stu
type: range
possible_keys: name,ind_stu_name
key: name
key_len: 50
ref: NULL
rows: 8
Extra: Using where; Using index
1 row inset
(0.00 sec)
|
每一列的简单解释
id: 1
select_type: SIMPLE 表示select的类型。常见的取值有SIMPLE（）简单表。即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（子查询中的第一个SESECT）等
table: stu 输出结果集的表
type: range 表示表的连接类型。性能有好到差：system（表仅一行）、const（仅仅一行匹配）、eq_ref（对于前面的每一行使用主键和唯一）、ref（同eq_ref，但没有使用主键和唯一）、ref_or_null（同前面对null查询）、index_merge（索引合并优化）、unique_subquery（主键子查询）、index_subquery（非主键子查询）、range（表单中的范围查询）、index（都通过查询索引来得到数据）、all（通过全表扫描得到的数据）
possible_keys: name,ind_stu_name 表查询时可能使用的索引。
key: name 表示实际使用的索引。
key_len: 50 索引字段的长度
ref: NULL
rows: 8 扫描行的数量
Extra: Using where; Using index 运行情况的说明和描写叙述
索引问题
MyISAM存储引擎的表的数据和索引是自己主动分开存储的，分别是独一的一个文件；InnoDB存储引擎的表的数据和索引是存储在同一个表空间里面，但能够有多个文件组成。MySQL眼下不支持函数索引，可是能对列的前面某一部分进行索引，比如name字段，能够仅仅取name的前4个字符进行索引。这个特性能够大大缩小索引文件的大小，用户在设计表结构的时候也能够对文本列依据此特性进行灵活设计。
| 1 |
mysql>create index ind_company2_name on company2(name(4));
|
--当中company表名ind_company2_name索引名
MySQL怎样使用索引
1、使用索引
(1)对于创建的多列索引。仅仅要查询的条件中用到最左边的列。索引一般就会被使用。例如以下创建一个复合索引。
| 1 |
mysql>create index ind_sales2_com_mon on sales2(company_id,moneys);
|
然后按company_id进行查询。发现使用到了复合索引
| 1 |
mysql>explain
select * from sales2 where company_id=2006\G
|
使用以下的查询就没有使用到复合索引。
| 1 |
mysql>explain
select * from sales2 where moneys=1\G
|
(2) 使用like的查询，后面假设是常量而且仅仅有%号不在第一个字符。索引才可能会被使用。例如以下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select * from company2 where name like"%3"\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row inset
(0.00 sec)
|
例如以下这个使用到了索引。而以下样例可以使用索引，差别就在于“%”的位置不同，上面的样例是吧“%”放在了第一位，而以下的样例则没有
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select * from company2 where name like"3%"\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: range
possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 11
ref: NULL
rows: 103
Extra: Using where
1 row inset
(0.00 sec)
|
(3)假设对大的文本进行搜索，使用全文索引而不使用like“%...%”.
(4)假设列名是索引。使用column_name is null将使用索引。例如以下
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select * from company2 where name is null\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ref
possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 11
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row inset
(0.00 sec)
|
存在索引但不使用索引
(1)假设MySQL预计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。比如假设列key_part1均匀分布在1到100之间，查询时使用索引就不是非常好
| 1 |
mysql>select* from table_name where key_part1>1 and key_part<90;
|
(2)假设使用MEMORY/HEAP表而且where条件中不使用“=”进行索引列。那么不会用到索引。Heap表仅仅有在“=”的条件下会使用索引。
(3)用or切割开的条件。假设or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
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mysql>show index from sales\G
*************************** 1. row ***************************
……
key_name: ind_sales_year
seq_in_index：1
Column_name: year
……
|
从上面能够发现仅仅有year列上面有索引。
来看例如以下的运行计划。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select * from sales where year=2001 or country=‘China‘\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sales
type: ALL
possible_keys: ind_sales_year
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 12
Extra: Using where
1 row inset
(0.00 sec)
|
(4)假设不是索引列的第一部分，例如以下样例:可见尽管在money上面建有复合索引，可是因为money不是索引的第一列，那么在查询中这个索引也不会被MySQL採用。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select * from sales2 where moneys=1 \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sales2
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row inset
(0.00 sec)
|
(5)假设like是以%開始。可见尽管在name上面建有索引。可是因为where 条件中like的值的“%”在第一位了，那么MySQL也会採用这个索引。
(6)假设列类型是字符串，但在查询时把一个数值型常量赋值给了一个字符型的列名name。那么尽管在name列上有索引，可是也没实用到。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select * from company2 where name name=294\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ALL
possible_keys: ind_company2_name
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row inset
(0.00 sec)
|
而以下的sql语句就能够正确使用索引。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
mysql> explain
select * from company2 where name name=‘294‘\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ref
possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 23
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row inset
(0.00 sec)
|
查看索引使用情况
假设索引正在工作。Handler_read_key的值将非常高，这个值代表了一个行被索引值读的次数。
Handler_read_rnd_next的值高则意味着查询执行低效。而且应该建立索引补救。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
mysql> show status like‘Handler_read%‘;
+-----------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-----------------------+-------+
| Handler_read_first | 0 |
| Handler_read_key | 5 |
| Handler_read_next | 0 |
| Handler_read_prev | 0 |
| Handler_read_rnd | 0 |
| Handler_read_rnd_next | 2055 |
+-----------------------+-------+
6 rows inset
(0.00 sec)
|
两个简单有用的优化方法
分析表的语法例如以下:(检查一个或多个表是否有错误)
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
mysql> CHECK TABLE tbl_name[,tbl_name] …[option] …option =
{ QUICK | FAST | MEDIUM| EXTENDED | CHANGED}
mysql> check table sales;
+--------------+-------+----------+----------+
| Table | Op | Msg_type | Msg_text |
+--------------+-------+----------+----------+
| sakila.sales | check | status | OK |
+--------------+-------+----------+----------+
1 row inset
(0.01 sec)
|
优化表的语法格式：
OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [,tbl_name]
假设已经删除了表的一大部分，或者假设已经对含有可变长度行的表进行了非常多的修改。则须要做定期优化。
这个命令能够将表中的空间碎片进行合并，可是此命令仅仅对MyISAM、BDB和InnoDB表起作用。
?| 1 2 3 4 5 6 7 |
mysql> optimize table sales;
+--------------+----------+----------+----------+
| Table | Op | Msg_type | Msg_text |
+--------------+----------+----------+----------+
| sakila.sales | optimize | status | OK |
+--------------+----------+----------+----------+
1 row inset
(0.05 sec)
|
经常使用SQL的优化
大批量插入数据
当用load命令导入数据的时候。适当设置能够提高导入的速度。
对于MyISAM存储引擎的表，能够通过下面方式高速的导入大量的数据。
ALTER TABLE tbl_name DISABLE KEYS
loading the data
ALTER TABLE tbl_name ENABLE KEYS
DISABLE KEYS 和ENABLE KEYS 用来打开或关闭MyISAM表非唯一索引的更新，能够提快速度，注意：对InnoDB表无效。
--没有使用打开或关闭MyISAM表非唯一索引：
| 1 2 3 |
mysql> load data infile ‘/home/mysql/film_test.txt‘into table film_test2;
Query OK,529056 rows affected (1 min 55.12 sec)
Records:529056 Deleted:0 Skipped:0 Warnings:0
|
--使用打开或关闭MyISAM表非唯一索引：
| 1 2 3 4 5 6 7 |
mysql> alter table film_test2 disable keys;
Query OK,0 rows affected (0.0 sec)
mysql> load data infile ‘/home/mysql/film_test.txt‘into table film_test2;
Query OK,529056 rows affected (6.34 sec)
Records:529056 Deleted:0 Skipped:0 Warnings:0
mysql> alter table film_test2enable
keys;
Query OK,0 rows affected (12.25 sec)
|
--以上对MyISAM表的数据导入，但对于InnoDB表并不能提高导入数据的效率
（1）针对于InnoDB类型表数据导入的优化
由于InnoDB表的依照主键顺序保存的，所以将导入的数据主键的顺序排列，能够有效地提高导入数据的效率。
--使用test3.txt文本是按表film_test4主键存储顺序保存的
| 1 2 |
mysql> load data infile ‘/home/mysql/film_test3.txt‘into table film_test4;
Query OK, 1587168 rows affected (22.92 sec)
|
Records:1587168 Deleted:0 Skipped:0 Warnings:0
--使用test3.txt没有不论什么顺序的文本（效率慢了1.12倍）
| 1 2 3 |
mysql> load data infile ‘/home/mysql/film_test4.txt‘into table film_test4;
Query OK, 1587168 rows affected (31.16 sec)
Records:1587168 Deleted:0 Skipped:0 Warnings:0
|
（2）关闭