MariaDB是MySQL源代码的一个分支，在意识到Oracle会对MySQL许可做什么后分离了出来（MySQL先后被Sun、Oracle收购）。这些担忧是有依据的，我会在本文的后面讲到。除了作为一个Mysql的“向下替代品”，MariaDB包括的一些新特性使它优于MySQL。

如果仅使用MyISAM存储引擎,设置 key_buffer_size为可用内存的20%,(再加上设置 innodb_buffer_pool_size = 0 ) 如果仅使用InnoDB存储引擎,设置 innodb_buffer_pool_size为可用内存的 70%, (设置 key_buffer_size = 10M,很小但不是0.)

直接在MySQL的C语言的API上以面向对象的方式封装实现了数据库的创建，表的创建，数据库的读写操作快速搭建原型，目前没有添加连接池模块和事务处

现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的，如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化，我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说，进入正题。

1. 什么是表分区？ 表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。

mysql 自动定时备份：backup.sh echo ＂======start备份并压缩==========＂ dump_path=＂/jk/mysql_db_backup＂ filename=＂$(dat...

我的需求是在宿主机上写代码，适用mysql数据库，不想在宿主机上安装，把数据库直接放到docker里。由于我的docker 拉取ubuntu:latest时16.04尚未发布，所以本文的基准镜像是ubuntu 14.04,其他linux版本理论上也适用。

Mysql表操作：show grants for user@192.168.1.x    查看权限  flush privileges在＂不重启MySQL服务＂的情况下直接...

最近，一家提供云端运行 Selenium 测试的公司 Sauce Lab 在其官方博客上发表了一篇博客《告别 CouchDB》，根据自身云平台的案例，介绍了为何在当初选择 CouchDB，而又在现在转而选择 MySQL 的详细过程。在如今 NoSQL 大行其道的时候，Sauce Lab 为何又要告别 NoSQL，转而投入传统关系数据库的怀抱呢？

如果你正在使用 MySQL，你应该了解下一个版本将会有什么新特性，例如更好的伸缩性、高性能以及灵活性的提升之类的。

explain分析查询使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:–表的读取顺序–数据读取操作的操作类型–哪些索引可以使用–哪些索引被实际使用–表之间的引用–每张表有多少行被优化器查询

MyISAM MYD(数据文件) MYI(索引文件) 对于MyISAM存储引擎表，MySQL只能缓存其索引文件，数据文件的缓存交由操作系统本身来完成。 在MySQL 5.1.23版本之前，无论是32位还是64位操作系统，缓存索引的缓冲区最大只能设置为4G，在之后的版本中，64位的系统可以支持大于4G的索引缓存区。

简介 MySQL5. 0新特性教程是为需要了解5.0版本新特性的MySQL老用户而写的。简单的来说是介绍了“存储过程、触发器、视图、信息架构视图”,在此感谢译者陈朋奕的努力.希望这本书能像内行专家那样与您进行对话，用简单的问题、例子让你学到需要的知识。为了达到这样的目的，我会从每一个细节开始慢慢的为大家建立概念，最后会给大家展示较大的实用例，在学习之前也许大家会认为这个用例很难，但是只要跟着课程去学，相信很快就能掌握。

用mysql连接jdbc，发现页面上的都是中文，但是数据库的全是乱码，还有数据库居然不能插入中文。翻阅资料，总结了一下mysql的编码问题，作为自己以后的参考。首先了解一下mysql数据库的默认编码：Latin1，这个是iso8859-1的别名，在一些环境下写作Latin1。这个是不支持中文的。所以如果你建表或者建苦的时候不指定编码，那么表及表中字段的编码都是latin1。

MySQL用得比较多的引擎是MyISAM，InnoDB，这里的配置或以InnoDB为主，或以MyISAM为主而论，混合使用配置比较复杂，内存难以平衡。另外，这些配置都是global变量，而非per-connection变量，这些global变量依赖于硬件和存储引擎的使用,大面，而per-connection变量与特定的访问量相关。

关系型数据库的数据索引（Btree及常见索引结构）的存储是有序的。 在有序的情况下，通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的 关系型数据库数据索引的查询效率趋近于二分法查询效率，趋近于 log2(N)。 极端情况下（更新请求少，更新实时要求低，查询请求频繁），建立单向有序序列可替代数据索引。 HASH索引的查询效率是寻址操作，趋近于1次查询，比有序索引查询效率更高，但是不支持比对查询，区间查询，排序等操作，仅支持key-value类型查询。不是本文重点。

JDBC连接MySQL

安装MySQL 安装MySQL不用多说了，下载下来安装就是，没有特别需要注意的地方。 # coding=utf-8 import MySQLdb #查询数量 def Count(cur): count=cur.execute('select * from Student') print 'there has %s rows record' % count #插入 def Insert(cur):