1.SQL优化
1.1 插入数据优化
1.1.1 insert语句优化：
如果我们需要一次性往数据库表中插入多条记录，可以从以下三个方面进行优化：
1). 优化方案一
批量插入数据
Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
2). 优化方案二
手动控制事务
start transaction; insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry'); insert into tb_test values(4,'Tom'),(5,'Cat'),(6,'Jerry'); insert into tb_test values(7,'Tom'),(8,'Cat'),(9,'Jerry'); commit;
3). 优化方案三
主键顺序插入，性能要高于乱序插入
主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3 主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89
1.1.2 插入大批量数据：
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使
用MySQL数据库提供的load指令进行插入。
可以执行如下指令，将数据脚本文件中的数据加载到表结构中：
-- 客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile mysql –-local-infile -u root -p -- 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关 set global local_infile = 1; -- 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中 load data local infile '/root/sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;
主键顺序插入性能高于乱序插入
示例演示:
A. 创建表结构
CREATE TABLE `tb_user` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` VARCHAR(50) NOT NULL, `password` VARCHAR(50) NOT NULL, `name` VARCHAR(20) NOT NULL, `birthday` DATE DEFAULT NULL, `sex` CHAR(1) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`) ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 ;
B. 设置参数
-- 客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile mysql –-local-infile -u root -p -- 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关 set global local_infile = 1;
C. load加载数据
load data local infile '/root/load_user_100w_sort.sql' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;
在load时，主键顺序插入性能高于乱序插入
1.2 主键优化
1). 数据组织方式
在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表
(index organized table IOT)。
编辑
行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的。而我们之前也讲解过InnoDB的逻辑结构图：
编辑
在InnoDB引擎中，数据行是记录在逻辑结构 page 页中的，而每一个页的大小是固定的，默认16K。 那也就意味着， 一个页中所存储的行也是有限的，如果插入的数据行row在该页存储不小，将会存储到下一个页中，页与页之间会通过指针连接。
2). 页分裂
页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个页包含了2-N行数据(如果一行数据过大，会行溢出)，根据主键排列。
A. 主键顺序插入效果
①. 从磁盘中申请页， 主键顺序插入
编辑
②. 第一个页没有满，继续往第一页插入 
编辑
③. 当第一个也写满之后，再写入第二个页，页与页之间会通过指针连接
编辑
④. 当第二页写满了，再往第三页写入
编辑
B. 主键乱序插入效果
①. 加入1#,2#页都已经写满了，存放了如图所示的数据 
编辑
②. 此时再插入id为50的记录，我们来看看会发生什么现象会再次开启一个页，写入新的页中吗？
编辑
不会。因为，索引结构的叶子节点是有顺序的。按照顺序，应该存储在47之后。
编辑
但是47所在的1#页，已经写满了，存储不了50对应的数据了。 那么此时会开辟一个新的页 3#。
编辑
但是并不会直接将50存入3#页，而是会将1#页后一半的数据，移动到3#页，然后在3#页，插入50。 
编辑
移动数据，并插入id为50的数据之后，那么此时，这三个页之间的数据顺序是有问题的。 1#的下一个页，应该是3#， 3#的下一个页是2#。 所以，此时，需要重新设置链表指针。
编辑
上述的这种现象，称之为 "页分裂"，是比较耗费性能的操作。
3). 页合并
目前表中已有数据的索引结构(叶子节点)如下：
编辑
当我们对已有数据进行删除时，具体的效果如下:
当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。
编辑
当我们继续删除2#的数据记录 
编辑
当页中删除的记录达到 MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将两个页合并以优化空间使用
编辑
删除数据，并将页合并之后，再次插入新的数据21，则直接插入3#页
编辑
这个里面所发生的合并页的这个现象，就称之为 "页合并"。
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或者创建索引时指定。
4). 索引设计原则
满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。
尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
业务操作时，避免对主键的修改。
1.3 order by优化
MySQL的排序，有两种方式：
Using filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort
buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。
Using index : 通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要
额外排序，操作效率高。
对于以上的两种排序方式，Using index的性能高，而Using filesort的性能低，我们在优化排序
操作时，尽量要优化为 Using index。
编辑
编辑
order by优化原则:
A. 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则。
B. 尽量使用覆盖索引。
C. 多字段排序, 一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）。
D. 如果不可避免的出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小
sort_buffer_size(默认256k)。
1.4 group by优化
在分组操作中，我们需要通过以下两点进行优化，以提升性能：
A. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。
B. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的
1.5 limit优化
在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。
当在进行分页查询时，如果执行 limit 2000000,10 ，此时需要MySQL排序前2000010 记
录，仅仅返回 2000000 - 2000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。
优化思路: 一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查
询形式进行优化。
explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;
1.6 count优化
如果数据量很大，在执行count操作时，是非常耗时的。
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高； 但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。
InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
如果说要大幅度提升InnoDB表的count效率，主要的优化思路：自己计数(可以借助于redis这样的数据库进行,但是如果是带条件的count又比较麻烦了)。
count用法：
count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值。
用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字)
编辑
按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)，所以尽量使用 count(*)。
1.7 update优化
我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项。
update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;
当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放。
但是当我们在执行如下SQL时：
update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;
当我们开启多个事务，在执行上述的SQL时，我们发现行锁升级为了表锁。 导致该update语句的性能大大降低
InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁 ,并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁 。
2.日志
2.1 错误日志
错误日志是 MySQL 中最重要的日志之一，它记录了当 mysqld 启动和停止时，以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。当数据库出现任何故障导致无法正常使用时，建议首先查看此日志。
该日志是默认开启的，默认存放目录 /var/log/，默认的日志文件名为 mysqld.log 。查看日志位置：
show variables like '%log_error%';
编辑
2.2 二进制日志
二进制日志（BINLOG）记录了所有的 DDL（数据定义语言）语句和 DML（数据操纵语言）语句，但不包括数据查询（SELECT、SHOW）语句。
作用：①. 灾难时的数据恢复；②. MySQL的主从复制。在MySQL8版本中，默认二进制日志是开启着的，涉及到的参数如下：
show variables like '%log_bin%';
编辑
参数说明：
log_bin_basename：当前数据库服务器的binlog日志的基础名称(前缀)，具体的binlog文件名需要再该basename的基础上加上编号(编号从000001开始)。
log_bin_index：binlog的索引文件，里面记录了当前服务器关联的binlog文件有哪些。
MySQL服务器中提供了多种格式来记录二进制日志，具体格式及特点如下： 
编辑
show variables like '%binlog_format%'
如果我们需要配置二进制日志的格式，只需要在 /etc/my.cnf 中配置 binlog_format 参数即可
查看：
由于日志是以二进制方式存储的，不能直接读取，需要通过二进制日志查询工具 mysqlbinlog 来查
看，具体语法：
mysqlbinlog [ 参数选项 ] logfilename 参数选项： -d 指定数据库名称，只列出指定的数据库相关操作。 -o 忽略掉日志中的前n行命令。 -v 将行事件(数据变更)重构为SQL语句 -vv 将行事件(数据变更)重构为SQL语句，并输出注释信息
删除：
对于比较繁忙的业务系统，每天生成的binlog数据巨大，如果长时间不清除，将会占用大量磁盘空
间。可以通过以下几种方式清理日志： 
编辑
也可以在mysql的配置文件中配置二进制日志的过期时间，设置了之后，二进制日志过期会自动删除
show variables like '%binlog_expire_logs_seconds%';
2.3 查询日志
查询日志中记录了客户端的所有操作语句，而二进制日志不包含查询数据的SQL语句。默认情况下， 查询日志是未开启的。
如果需要开启查询日志，可以修改MySQL的配置文件 /etc/my.cnf 文件，添加如下内容：
#该选项用来开启查询日志 ， 可选值 ： 0 或者 1 ； 0 代表关闭， 1 代表开启 general_log=1 #设置日志的文件名 ， 如果没有指定， 默认的文件名为 host_name.log general_log_file=mysql_query.log
开启了查询日志之后，在MySQL的数据存放目录，也就是 /var/lib/mysql/ 目录下就会出现
mysql_query.log 文件。之后所有的客户端的增删改查操作都会记录在该日志文件之中，长时间运
行后，该日志文件将会非常大。
2.4 慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过参数 long_query_time 设置值并且扫描记录数不小于
min_examined_row_limit 的所有的SQL语句的日志，默认未开启。long_query_time 默认为
10 秒，最小为 0， 精度可以到微秒。
如果需要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件 /etc/my.cnf 中配置如下参数：
#慢查询日志 slow_query_log=1 #执行时间参数 long_query_time=2
默认情况下，不会记录管理语句，也不会记录不使用索引进行查找的查询。可以使用 log_slow_admin_statements和 更改此行为 log_queries_not_using_indexes，如下所述。
#记录执行较慢的管理语句 log_slow_admin_statements =1 #记录执行较慢的未使用索引的语句 log_queries_not_using_indexes = 1
上述所有的参数配置完成之后，都需要重新启动MySQL服务器才可以生效。
3.主从复制
3.1 概述
主从复制是指将主数据库的 DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中，然后对这
些日志重新执行（也叫重做），从而使得从库和主库的数据保持同步。
MySQL支持一台主库同时向多台从库进行复制， 从库同时也可以作为其他从服务器的主库，实现链状复制。
编辑
MySQL 复制的优点主要包含以下三个方面：
主库出现问题，可以快速切换到从库提供服务。
实现读写分离，降低主库的访问压力。
可以在从库中执行备份，以避免备份期间影响主库服务。
3.2 原理
MySQL主从复制的核心就是 二进制日志，具体的过程如下： 
编辑
从上图来看，复制分成三步：
1. Master 主库在事务提交时，会把数据变更记录在二进制日志文件 Binlog 中。
2. 从库读取主库的二进制日志文件 Binlog ，写入到从库的中继日志 Relay Log 。
3. slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。
3.3 搭建
编辑
主库配置：
1. 修改配置文件 /etc/my.cnf
#mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 232-1，默认为1 server-id=1 #是否只读,1 代表只读, 0 代表读写 read-only=0 #忽略的数据, 指不需要同步的数据库 #binlog-ignore-db=mysql #指定同步的数据库 #binlog-do-db=db01
2. 重启MySQL服务器
systemctl restart mysqld
3. 登录mysql，创建远程连接的账号，并授予主从复制权限
#创建itcast用户，并设置密码，该用户可在任意主机连接该MySQL服务 CREATE USER 'itcast'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'Root@123456'; #为 'itcast'@'%' 用户分配主从复制权限 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'itcast'@'%';
4. 通过指令，查看二进制日志坐标
show master status ;
编辑
从库配置：
1. 修改配置文件 /etc/my.cnf
#mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 2^32-1，和主库不一样即可 server-id=2 #是否只读,1 代表只读, 0 代表读写 read-only=1
2. 重新启动MySQL服务
systemctl restart mysqld
3. 登录mysql，设置主库配置
CHANGE REPLICATION SOURCE TO SOURCE_HOST='192.168.200.200', SOURCE_USER='itcast', SOURCE_PASSWORD='Root@123456', SOURCE_LOG_FILE='binlog.000004', SOURCE_LOG_POS=663;
上述是8.0.23中的语法。如果mysql是 8.0.23 之前的版本，执行如下SQL：
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.200.200', MASTER_USER='itcast', MASTER_PASSWORD='Root@123456', MASTER_LOG_FILE='binlog.000004', MASTER_LOG_POS=663;
编辑
4. 开启同步操作
start replica ; #8.0.22之后 start slave ; #8.0.22之前
5. 查看主从同步状态
show replica status ; #8.0.22之后 show slave status ; #8.0.22之前
4.分库分表
4.1 简介
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
1. IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。 请求数据太多，带宽
不够，网络IO瓶颈。
2. CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。
为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理
编辑
分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。
4.2 拆分策略
分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下： 
编辑
4.2.1 垂直拆分
1. 垂直分库 
编辑
垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。
特点：
每个库的表结构都不一样。
每个库的数据也不一样。
所有库的并集是全量数据
2. 垂直分表 
编辑
垂直分表：以字段为依据，根据字段属性将不同字段拆分到不同表中。
特点：
每个表的结构都不一样。
每个表的数据也不一样，一般通过一列（主键/外键）关联。
所有表的并集是全量数据。
4.2.2 水平拆分
1. 水平分库
编辑
水平分库：以字段为依据，按照一定策略，将一个库的数据拆分到多个库中。
特点：
每个库的表结构都一样。
每个库的数据都不一样。
所有库的并集是全量数据。
2. 水平分表
编辑
水平分表：以字段为依据，按照一定策略，将一个表的数据拆分到多个表中。
特点：
每个表的表结构都一样。
每个表的数据都不一样。
所有表的并集是全量数据。
在业务系统中，为了缓解磁盘IO及CPU的性能瓶颈，到底是垂直拆分，还是水平拆分；具体是分
库，还是分表，都需要根据具体的业务需求具体分析。
4.3 实现技术
shardingJDBC：
基于AOP原理，在应用程序中对本地执行的SQL进行拦截，解析、改写、路由处理。需要自行编码配置实现，只支持java语言，性能较高。
MyCat：
数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。
编辑
4.3.1 MyCat介绍
Mycat是开源的、活跃的、基于Java语言编写的MySQL数据库中间件。可以像使用mysql一样来使用mycat，对于开发人员来说根本感觉不到mycat的存在。
开发人员只需要连接MyCat即可，而具体底层用到几台数据库，每一台数据库服务器里面存储了什么数据，都无需关心。 具体的分库分表的策略，只需要在MyCat中配置即可。 
编辑
优势： 性能可靠稳定 ，强大的技术团队 ，体系完善 ，社区活跃
安装：
Mycat是采用java语言开发的开源的数据库中间件，支持Windows和Linux运行环境，下面介绍
MyCat的Linux中的环境搭建。我们需要在准备好的服务器中安装如下软件：MySQL ，JDK ，Mycat
目录介绍：
bin : 存放可执行文件，用于启动停止mycat
conf：存放mycat的配置文件
lib：存放mycat的项目依赖包（jar）
logs：存放mycat的日志文件
概念介绍：
编辑
4.3.2 分片规则
范围分片：
根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况， 来决定该数据属于哪一个分片。 
编辑
取模分片：
根据指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果， 来决定该数据属于哪一个分片。
编辑
一致性哈希分片：
所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。
编辑
枚举分片：
通过在配置文件中配置可能的枚举值, 指定数据分布到不同数据节点上, 本规则适用于按照省份、性
别、状态拆分数据等业务 。 
编辑
应用指定算法：
运行阶段由应用自主决定路由到那个分片 , 直接根据字符子串（必须是数字）计算分片号。
编辑
固定哈希分片算法：
该算法类似于十进制的求模运算，但是为二进制的操作，例如，取 id 的二进制低 10 位 与
1111111111 进行位 & 运算，位与运算最小值为 0000000000，最大值为1111111111，转换为十
进制，也就是位于0-1023之间。
编辑
特点：
如果是求模，连续的值，分别分配到各个不同的分片；但是此算法会将连续的值可能分配到相同的
分片，降低事务处理的难度。
可以均匀分配，也可以非均匀分配。
分片字段必须为数字类型。
字符串哈希解析算法：
截取字符串中的指定位置的子字符串, 进行hash算法， 算出分片 
编辑
按天分片算法：
按照日期及对应的时间周期来分片。 
编辑
自然月分片：
使用场景为按照月份来分片, 每个自然月为一个分片
编辑
4.3.3 MyCat监控与管理
MyCat原理：
编辑
在MyCat中，当执行一条SQL语句时，MyCat需要进行SQL解析、分片分析、路由分析、读写分离分析等操作，最终经过一系列的分析决定将当前的SQL语句到底路由到那几个(或哪一个)节点数据库，数据库将数据执行完毕后，如果有返回的结果，则将结果返回给MyCat，最终还需要在MyCat中进行结果合并、聚合处理、排序处理、分页处理等操作，最终再将结果返回给客户端。
而在MyCat的使用过程中，MyCat官方也提供了一个管理监控平台MyCat-Web（MyCat-eye）。
Mycat-web 是 Mycat 可视化运维的管理和监控平台，弥补了 Mycat 在监控上的空白。帮 Mycat
分担统计任务和配置管理任务。Mycat-web 引入了 ZooKeeper 作为配置中心，可以管理多个节
点。Mycat-web 主要管理和监控 Mycat 的流量、连接、活动线程和内存等，具备 IP 白名单、邮
件告警等模块，还可以统计 SQL 并分析慢 SQL 和高频 SQL 等。为优化 SQL 提供依据。
5.读写分离
读写分离,简单地说是把对数据库的读和写操作分开,以对应不同的数据库服务器。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，这样能有效地减轻单台数据库的压力。
通过MyCat即可轻易实现上述功能，不仅可以支持MySQL，也可以支持Oracle和SQL Server。
编辑
一主一从读写分离：
MySQL的主从复制，是基于二进制日志（binlog）实现的。 
编辑
双主双从：
一个主机 Master1 用于处理所有写请求，它的从机 Slave1 和另一台主机 Master2 还有它的从
机 Slave2 负责所有读请求。当 Master1 主机宕机后，Master2 主机负责写请求，Master1 、
Master2 互为备机。架构图如下:
编辑
6.MySQL运维常用技巧
6.1 系统数据库
Mysql数据库安装完成后，自带了一下四个数据库，具体作用如下：
编辑
6.2 常用工具
6.2.1 mysql
该mysql不是指mysql服务，而是指mysql的客户端工具。
语法 ： mysql [options] [database] 选项 ： -u, --user=name #指定用户名 -p, --password[=name] #指定密码 -h, --host=name #指定服务器IP或域名 -P, --port=port #指定连接端口 -e, --execute=name #执行SQL语句并退出
-e选项可以在Mysql客户端执行SQL语句，而不用连接到MySQL数据库再执行，对于一些批处理脚本，这种方式尤其方便。
示例：
mysql -uroot –p123456 db01 -e "select * from stu";
6.2.2 mysqladmin
mysqladmin 是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。
通过帮助文档查看选项： mysqladmin --help
语法: mysqladmin [options] command ... 选项: -u, --user=name #指定用户名 -p, --password[=name] #指定密码 -h, --host=name #指定服务器IP或域名 -P, --port=port #指定连接端口
示例：
mysqladmin -uroot –p1234 drop 'test01'; mysqladmin -uroot –p1234 version;
6.2.3 mysqlbinlog
由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog 日志管理工具。
语法 ： mysqlbinlog [options] log-files1 log-files2 ... 选项 ： -d, --database=name 指定数据库名称，只列出指定的数据库相关操作。 -o, --offset=# 忽略掉日志中的前n行命令。 -r,--result-file=name 将输出的文本格式日志输出到指定文件。 -s, --short-form 显示简单格式， 省略掉一些信息。 --start-datatime=date1 --stop-datetime=date2 指定日期间隔内的所有日志。 --start-position=pos1 --stop-position=pos2 指定位置间隔内的所有日志。
6.2.4 mysqlshow
mysqlshow 客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。
语法 ： mysqlshow [options] [db_name [table_name [col_name]]] 选项 ： --count 显示数据库及表的统计信息（数据库，表 均可以不指定） -i 显示指定数据库或者指定表的状态信息 示例： #查询test库中每个表中的字段书，及行数 mysqlshow -uroot -p2143 test --count #查询test库中book表的详细情况 mysqlshow -uroot -p2143 test book --count
6.2.5 mysqldump
mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句。
语法 ： mysqldump [options] db_name [tables] mysqldump [options] --database/-B db1 [db2 db3...] mysqldump [options] --all-databases/-A 连接选项 ： -u, --user=name 指定用户名 -p, --password[=name] 指定密码 -h, --host=name 指定服务器ip或域名 -P, --port=# 指定连接端口 输出选项： --add-drop-database 在每个数据库创建语句前加上 drop database 语句 --add-drop-table 在每个表创建语句前加上 drop table 语句 , 默认开启 ; 不 开启 (--skip-add-drop-table) -n, --no-create-db 不包含数据库的创建语句 -t, --no-create-info 不包含数据表的创建语句 -d --no-data 不包含数据 -T, --tab=name 自动生成两个文件：一个.sql文件，创建表结构的语句；一 个.txt文件，数据文件
示例:
A. 备份db01数据库
mysqldump -uroot -p1234 db01 > db01.sql
备份出来的数据包含：
删除表的语句
创建表的语句
数据插入语句
如果我们在数据备份时，不需要创建表，或者不需要备份数据，只需要备份表结构，都可以通过对应的参数来实现。
B. 备份db01数据库中的表数据，不备份表结构(-t)
mysqldump -uroot -p1234 -t db01 > db01.sql
C. 将db01数据库的表的表结构与数据分开备份(-T)
mysqldump -uroot -p1234 -T /root db01 score
6.2.6 mysqlimport/source
1). mysqlimport
mysqlimport 是客户端数据导入工具，用来导入mysqldump 加 -T 参数后导出的文本文件。
语法 ： mysqlimport [options] db_name textfile1 [textfile2...] 示例 ： mysqlimport -uroot -p2143 test /tmp/city.txt
2). source
如果需要导入sql文件,可以使用mysql中的source 指令 :
语法 ： source /root/xxxxx.sql
