怎么快速阅读mysql,怎么快速阅读文献
怎么打开mysql数据库文件
Q：朋友想叫我在里面的某个表里增加字段，但我是第一次遇到MySQL的数据库，我装了MySQL-Front
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但是不知道怎么打开，装了MySQL
Server
5.0也不知道如何打开，更不用说往表里加字段了，我把数据库放在
D:\data1\data里，那个表名是“shows.MYD”,
说明：他传过来的没有.SQL文件,都是.frm
和
.MYD
还有
.MYI文件，其它没有了，
请问我该如何才能打开这个表？
如何往里面添加一个
字符型，长度为36
的字段？A：你需要把那个shows.MYD
所在的那个文件夹拷贝到mysql安装目录的data目录下。
如果你是默认安装，应该在c:\Program
Files\MySQL\MySQL
Server
5.0\data\
注意是整个shows那些文件所在的目录。连目录一起拷贝哈。按你的描述，就应该是data目录了。
将d:\data1\下的data目录拷贝到c:\Program
Files\MySQL\MySQL
Server
5.0\data\下面。
完成之后，重启mysql看看，可以运行services.msc
在里面找到mysql
重新启动mysql。（前提是你安装的时候配置了mysql服务，我想你应该配置了吧）
重启之后
进入命令行，
然后mysql
-uroot
-p
进入mysql
show
databases;
看看能不能看到一个叫data数据库。
如果能看到，恭喜你，
继续下面的命令。
如果不行，看后面的方法B。
use
dataalter
table
shows
add
列名
类型
长度
等等举例：增加一个int型名为id的列
alter
table
shows
add
id
int(11)
not
null
default
'0';
alter
table
shows
add
name
varchar(32)
not
null
default
'';
如果需要指定列的位置，假如加入的列在number列后面。那么
alter
table
shows
add
id
int(11)
not
null
default
'0'
after
number;方法B。
如果按之前说的文件拷贝方式，重启进入mysql后看不到data
这个数据库，那么可能是你们的mysql版本不一致造成的，应该说这个可能性很大。
那么，你让你朋友给你导出数据库内容。
用mysqldump命令。
mysqldump
-uroot
-p
-D
数据库名.表名
sss.sql
你拿到这个sss.sql后
再把它导入到你的mysql数据库。
在cmd下运行
mysql
-uroot
-p
test
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如何快速从mysql中读取大量数据
MySQL数据库支持批量查找，但是批量修改需要结合条件语句。 例如 update 表一 set A=3 where A=5；
python 读取并处理本地mysql怎么加快速度
①设置该字段是索引；
②如果是迁移数据库的话，那就直接导出数据库或者直接复制mysql 目录下面的data相关文件；
③可以分表，100w可以分5个表，每个表20w条数据；
有数据库基础，如何快速精通mysql？
本周内容：455字
阅读时间：3~5分钟
前言
MySQL 是一款免费开源、小型、关系型数据库管理系统。随着该数据库功能不断完善、性能的不断提高，可靠性不断增强。它虽然是免费，但与其他商业数据库一样，具有数据库系统的通用性，提供了数据库的存取、增加、修改、删除或更加复杂的操作。同时MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
下面开始介绍搭建的过程
一、准备环境
系统：
Centos 6.5_64
二、安装过程
1.yum -y install mysql-server
2.设置服务开机启动
3.启动数据库服务
4．设置MySQLroot用户
5．设置root用户密码为
6.登录数据库
7.创建数据库test1
8.建立数据库表格，xm姓名，xb性别，csny出生年龄
9增加数据库条目记录，姓名：李一，性别：男年龄：1988.9.01
书籍推荐
《MySQL 5.7从入门到精通》
本书主要包括MySQL的安装与配置、数据库的创建、数据表的创建、数据类型和运算符、MySQL函数、查询数据、数据表的操作（插入、更新与删除数据）、索引、存储过程和函数、视图、触发器、用户管理、数据备份与恢复、日志以及性能优化等。最后通过两个综合案例的数据库设计，进一步讲述MySQL在实际工作中的应用。
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让阅读成为习惯
如何让mysql速度更快的响应？如何提高读取和查询速度
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate='2005-11-30' and createdate'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
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