一、连接、退出MySQL        
连接格式： mysql -h 主机地址 -u 用户名 －p 用户密码
（注:u与root可以不用加空格，其它也一样）

退出MYSQL命令： exit （回车）

二、修改密码        
格式：mysqladmin -u用户名 -p旧密码 password 新密码

mysqladmin -uroot -proot password 123456；

 
三、增加新用户
格式：grant select on 数据库.* to 用户名@登录主机 identified by \"密码\"

grant select,insert,update,delete on *.* to test1@localhost identified by \"abc123\"；

 

四、导出备份
1. 备份数据库

c:\mysql\bin\mysqldump -uroot -proot flyer0126>e:\flyer0126.sql

2. 备份数据表

c:\mysql\bin\mysqldump -uroot -proot flyer0126 user>e:\user.sql

 

3. 备份查询结果

mysql>select * from user order by create_time desc limit 10 into outfile 'c:/aa.sql'

 
五、MySQL常用命令
create database name;     创建数据库
use databasename;     选择数据库
drop database name     直接删除数据库，不提醒
show tables;         显示表
describe tablename;     表的详细描述
select 中加上distinct去除重复字段
mysqladmin drop database name     删除数据库前，有提示。
select version(),current_date;     显示当前mysql版本和当前日期


六、MySQL管理

 

1、MySQL会使用索引的操作符号  
    <,<=,>=,>,=,between,in,不带%或者_开头的like

附：字符说明：
 %    匹配任何数目的字符，甚至包括零字符 
 _     只能匹配一种字符

2、使用索引的缺点  
1)减慢增删改数据的速度；  
2）占用磁盘空间；  
3）增加查询优化器的负担；  
当查询优化器生成执行计划时，会考虑索引，太多的索引会给查询优化器增加工作量，导致无法选择最优的查询方案


3、分析索引效率  
方法：在一般的SQL语句前加上explain；  
分析结果的含义：  
    1）table：表名；  
    2）type：连接的类型，(ALL/Range/Ref)。其中ref是最理想的；
    3）possible_keys：查询可以利用的索引名；  
    4）key：实际使用的索引；  
    5）key_len：索引中被使用部分的长度（字节）；  
    6）ref：显示列名字或者"const"（不明白什么意思）；  
    7）rows：显示MySQL认为在找到正确结果之前必须扫描的行数；  
    8）extra：MySQL的建议

4、使用较短的定长列  
1）尽可能使用较短的数据类型；  
2）尽可能使用定长数据类型；  
    a）用char代替varchar，固定长度的数据处理比变长的快些；  
    b）对于频繁修改的表，磁盘容易形成碎片，从而影响数据库的整体性能；  
    c）万一出现数据表崩溃，使用固定长度数据行的表更容易重新构造。使用固定长度的数据行，每个记录的开始位置都是固定记录长度的倍数，可以很容易被检测到，但是使用可变长度的数据行就不一定了；  
    d）对于MyISAM类型的数据表，虽然转换成固定长度的数据列可以提高性能，但是占据的空间也大；

5、使用not null和enum  
    尽量将列定义为not null，这样可使数据的出来更快，所需的空间更少，而且在查询时，MySQL不需要检查是否存在特例，即null值，从而优化查询；  
    如果一列只含有有限数目的特定值，如性别，是否有效或者入学年份等，在这种情况下应该考虑将其转换为enum列的值，MySQL处理的更快，因为所有的enum值在系统内都是以标识数值来表示的；

6、使用optimize table  
    对于经常修改的表，容易产生碎片，使在查询数据库时必须读取更多的磁盘块，降低查询性能。具有可变长的表都存在磁盘碎片问题，这个问题对blob数据类型更为突出，因为其尺寸变化非常大。可以通过使用optimize table来整理碎片，保证数据库性能不下降，优化那些受碎片影响的数据表。 optimize table可以用于MyISAM和BDB类型的数据表。实际上任何碎片整理方法都是用mysqldump来转存数据表，然后使用转存后的文件并重新建数据表；

PS：OPTIMIZE TABLE只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。

7、使用procedure analyse()  
    可以使用procedure analyse()显示最佳类型的建议，使用很简单，在select语句后面加上procedure analyse()就可以了；
    例如：

select * from students procedure analyse();  
select * from students procedure analyse(16,256);

     第二条语句要求procedure analyse()不要建议含有多于16个值，或者含有多于256字节的enum类型，如果没有限制，输出可能会很长；

8、使用查询缓存  
1）查询缓存的工作方式：  
    第一次执行某条select语句时，服务器记住该查询的文本内容和查询结果，存储在缓存中，下次碰到这个语句时，直接从缓存中返回结果；当更新数据表后，该数据表的任何缓存查询都变成无效的，并且会被丢弃。  
2）配置缓存参数：  
    变量：query_cache _type，查询缓存的操作模式。有3中模式，0：不缓存；1：缓存查询，除非与 select sql_no_cache开头；2：根据需要只缓存那些以select sql_cache开头的查询； query_cache_size：设置查询缓存的最大结果集的大小，比这个值大的不会被缓存。

显然，这对于频繁更新的表，查询缓存是不适合的，而对于一些不常改变数据且有大量相同sql查询的表，查询缓存会节约很大的性能。

 

mysql> SHOW VARIABLES LIKE ’%query_cache%’;
+------------------------------+---------+
| Variable_name                     | Value     |
+------------------------------+---------+
| have_query_cache               | YES         | --查询缓存是否可用
| query_cache_limit               | 1048576 | --可缓存具体查询结果的最大值
| query_cache_min_res_unit  | 4096       | 
| query_cache_size                | 0             | --查询缓存的大小
| query_cache_type               | ON          | --阻止或是支持查询缓存
| query_cache_wlock_invalidate | OFF    | 
+------------------------------+---------+  
mysql> set global query_cache_size = 600000; --设置缓存内存
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> set session query_cache_type = ON; --开启查询缓存
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)


9、调整硬件  
1）在机器上装更多的内存；
2）增加更快的硬盘以减少I/O等待时间；  
    寻道时间是决定性能的主要因素，逐字地移动磁头是最慢的，一旦磁头定位，从磁道读则很快；  
3）在不同的物理硬盘设备上重新分配磁盘活动；  
    如果可能，应将最繁忙的数据库存放在不同的物理设备上，这跟使用同一物理设备的不同分区是不同的，因为它们将争用相同的物理资源（磁头）。