create user ‘kent’@’%’ identified by ‘kentpassword’; create user ‘kent’@’localhost’ identified by ‘kentpassword’; grant all privileges on kentdb.* to ‘kent’@’%’ with grant option; grant all privileges on kentdb.* to ‘kent’@’localhost’ with grant option;
1. 调整一下可索引term的最小长度，mysql默认是4，即4个以上字符的词才会被索引；但对中文来说，两个字就应该索引了。 查看 引用 mysql > SHOW VARIABLES LIKE ‘ft_min_word_len’ 修改： 引用 #/etc/mysql/my.cnf [mysqld] ft_min_word_len = 2 最后重启一下mysql server 2. mysql全文索引只能通过空格、标点符号之类的进行分词，这对中文来说不可接受。为了解决中文分词问题，可以把字符转为unicode后再存储： http://www.xingdonghai.cn/mysql-fulltext-index-with-unicode/. 3. 默认的搜索模式会返回看起来严重不相关的东西；最好用boolean mode. 使用这种模式时应该过滤掉空格和加号(UCS-2编码分别是"8192"和"11008")，否则会影响命中率。
packet类型 职能 关键函数 所在源码文件 OK 成功执行客户端的命令 send_ok() sql/protocol.h, sql/protocol.c Error 执行客户端命令时出错 send_error() sql/net_pkg.cc EOF resultset中的行结尾/所有数据结尾,其它 send_eof() sql/net_pkg.cc Data resultset中的元数据、数据，其它 ? ?
名 作用 定义 实现 THD 用于处理连接的线程类 sql/sql_class.h slq/slq_class.cc NET 用于实现C/S通信协议的struct include/mysql_com.h N/A TABLE 顾名思义 sql/handler.h, 本名叫st_table N/A FIELD 顾名思义 sql/field.h sql/field.cc
摘自 ‘Understanding MySQL Internals’
1. main()在sql/mysqld.cc中 2. 接收请求的函数是： handle_connetions_sockets() , sql/mysqld.cc 3. 处理请求的入口：handle_one_connection() , sql/sql_parse.cc 4. 分发：command: do_command()和dispatch_command(), sql/sql_parse.cc 5. 解析query： mysql_parse(), sql/sql_parse.cc 6. 优化：mysql_select(), sql/sql_select.cc 7. 表锁相关：mysql_lock_table() in sql/lock.cc及其它 8. 表数据变更：mysql_update() sql/sql_update.cc 及其它 9. 存储引擎接口： handler类及其部分函数的实现, sql/handler.h, sql/handler.cc 10. Innodb实现：sl/ha_innodb.h, sql/ha_innodb.cc 11. 状态回送： mysqld_show() in sql/sql_sow.cc 及其它
InnoDB允许一张表最多只有64TB的大小。 如果你1行有10个字段，每个字段平均25个byte，每行250个byte；可容纳的最大行数是 256000000.0 ( 2亿5千万行） 不过这只是理论上的最大值，实际上， 按经验来说，数据超过1千万行，性能就会比较差了。 大表具体如何影响性能？ 一个不完整的列表： 1.索引过大，使得b+树层数变深；另外，小索引本来可以完整放到内存的，索引大了后就放不了了，查询性能可想而知 2.一些全表改动，如alter table, optimize table会导致更长的down time
http://sysbench.sourceforge.net/ "for evaluating OS parameters that are important for a system running a database under intensive load."
摘自《MySQL 5.5: Storage Engine Performance Benchmark for MyISAM and InnoDB》 Benchmark环境： 硬件： (CPU总核数从6核到36核都分别测过） 引用 – 4 Sockets, 4 8 cores total, 4 x 12 – core AMD Opteron 6172 “Magny – Cours” 2.1GHz CPUs. (Note: 36 cores were allocated to MySQL and the remaining 12 the Sysbench processes). – 64 GB DDR3 RAM – 2 …
发现自己对数据库事务ACID的理解其实点模糊。今天参阅了Kroenke的《数据库原理》和其它一些材料后，总结如下： Atomicity 这个最好理解，不用说 ====================================================== Durability 这个有两层意思： 1.事务一旦完成，改动就被持久化了，数据库重启后，数据还在那 （简直是废话，但正因为像废话，才容易让人迷惑） 2. 有的DBMS可以在突然断电时根据事务日志什么的修复数据 ====================================================== Isolation 如果你问自己“什么叫两个事务有互相隔离，什么叫无互相隔离？”，你就会陷入晕眩。 因为这是个伪问题。隔离性不是有没有的问题，而是高不高的问题。 ANSI定义了4种隔离级别，最低叫脏读，最高叫序列化。 并发事务可能在最低级别上运行，也可能在最高级别上运行。 而即使在最低级别上运行，它们也是事务。 ======================================================= Consistency 这是最难让人迷惑的问题，因为"Consistent"在汉语里其实没有关于它的用法。如果你跟人说“一致”，别人只能想到“两个值相同就叫一致”，但这跟事务的一致性好像没什么联系。。。 在我看来， 数据库的一致性是指 事务看到的两个值“总是同一个时间点的值”，也就是说，你在10点钟读记录A，11点钟读记录B，如果读得的B的值是10点钟的B的值，那就是有了一致性；如果读的是11点钟的值，那就可能不一致。 引用 初始值： Ra=100, Rb=50 10点钟执行语句：select R … where id in (a, b) ，先读到了Ra=100 由于某种原因，11点前本查询暂时卡住了 10点半：另一个事务set Rb = 200 并提交 11点钟本查询才继续执行，并读到了Rb. Rb = ? 如果Rb=200，就是不一致，因为200并不是本查询语句启动时的值(10点钟，50) 上面就是“Statement-Level Read Consistency”，即同一个语句里面读到的所有值都是同一个时间点的值 另外有一种级别的一致性，叫“Transaction-Level Read Consistency” …