如何編寫一個mysql數據庫腳本

1、首先，選中一個數據庫world，為了防止破壞其他的數據庫表，這里新建一張數據庫表t_people_info，如下圖所示。

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2、創建t_people_info數據庫表，可以查看下表結構，使用SQL語句或直接點擊進行查看表結構。

3、接著，在world數據庫找到”事件“菜單項，鼠標右鍵”創建事件...“，如下圖所示，輸入事件名稱，單擊”創建“。

4、就會生成insert_data事件，如下圖所示。

5、接著，編寫insert_data事件，每10秒鐘向t_people_info插入一條數據。

6、最后查看事件的狀態，調用事件運行成功。

mysql配置文件怎么寫

[client]

port?=?3306

socket?=?/tmp/mysql.sock

[mysqld]

port?=?3306

socket?=?/tmp/mysql.sock

basedir?=?/usr/local/mysql

datadir?=?/data/mysql

pid-file?=?/data/mysql/mysql.pid

user?=?mysql

bind-address?=?0.0.0.0

server-id?=?1?#表示是本機的序號為1,一般來講就是master的意思

skip-name-resolve

#?禁止MySQL對外部連接進行DNS解析，使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間。但需要注意，如果開啟該選項，

#?則所有遠程主機連接授權都要使用IP地址方式，否則MySQL將無法正常處理連接請求

#skip-networking

back_log?=?600

#?MySQL能有的連接數量。當主要MySQL線程在一個很短時間內得到非常多的連接請求，這就起作用，

#?然后主線程花些時間(盡管很短)檢查連接并且啟動一個新線程。back_log值指出在MySQL暫時停止回答新請求之前的短時間內多少個請求可以被存在堆棧中。

#?如果期望在一個短時間內有很多連接，你需要增加它。也就是說，如果MySQL的連接數據達到max_connections時，新來的請求將會被存在堆棧中，

#?以等待某一連接釋放資源，該堆棧的數量即back_log，如果等待連接的數量超過back_log，將不被授予連接資源。

#?另外，這值（back_log）限于您的操作系統對到來的TCP/IP連接的偵聽隊列的大小。

#?你的操作系統在這個隊列大小上有它自己的限制（可以檢查你的OS文檔找出這個變量的最大值），試圖設定back_log高于你的操作系統的限制將是無效的。

max_connections?=?1000

#?MySQL的最大連接數，如果服務器的并發連接請求量比較大，建議調高此值，以增加并行連接數量，當然這建立在機器能支撐的情況下，因為如果連接數越多，介于MySQL會為每個連接提供連接緩沖區，就會開銷越多的內存，所以要適當調整該值，不能盲目提高設值。可以過'conn%'通配符查看當前狀態的連接數量，以定奪該值的大小。

max_connect_errors?=?6000

#?對于同一主機，如果有超出該參數值個數的中斷錯誤連接，則該主機將被禁止連接。如需對該主機進行解禁，執行：FLUSH?HOST。

open_files_limit?=?65535

#?MySQL打開的文件描述符限制，默認最小1024;當open_files_limit沒有被配置的時候，比較max_connections*5和ulimit?-n的值，哪個大用哪個，

#?當open_file_limit被配置的時候，比較open_files_limit和max_connections*5的值，哪個大用哪個。

table_open_cache?=?128

#?MySQL每打開一個表，都會讀入一些數據到table_open_cache緩存中，當MySQL在這個緩存中找不到相應信息時，才會去磁盤上讀取。默認值64

#?假定系統有200個并發連接，則需將此參數設置為200*N(N為每個連接所需的文件描述符數目)；

#?當把table_open_cache設置為很大時，如果系統處理不了那么多文件描述符，那么就會出現客戶端失效，連接不上

max_allowed_packet?=?4M

#?接受的數據包大小；增加該變量的值十分安全，這是因為僅當需要時才會分配額外內存。例如，僅當你發出長查詢或MySQLd必須返回大的結果行時MySQLd才會分配更多內存。

#?該變量之所以取較小默認值是一種預防措施，以捕獲客戶端和服務器之間的錯誤信息包，并確保不會因偶然使用大的信息包而導致內存溢出。

binlog_cache_size?=?1M

#?一個事務，在沒有提交的時候，產生的日志，記錄到Cache中；等到事務提交需要提交的時候，則把日志持久化到磁盤。默認binlog_cache_size大小32K

max_heap_table_size?=?8M

#?定義了用戶可以創建的內存表(memory?table)的大小。這個值用來計算內存表的最大行數值。這個變量支持動態改變

tmp_table_size?=?16M

#?MySQL的heap（堆積）表緩沖大小。所有聯合在一個DML指令內完成，并且大多數聯合甚至可以不用臨時表即可以完成。

#?大多數臨時表是基于內存的(HEAP)表。具有大的記錄長度的臨時表?(所有列的長度的和)或包含BLOB列的表存儲在硬盤上。

#?如果某個內部heap（堆積）表大小超過tmp_table_size，MySQL可以根據需要自動將內存中的heap表改為基于硬盤的MyISAM表。還可以通過設置tmp_table_size選項來增加臨時表的大小。也就是說，如果調高該值，MySQL同時將增加heap表的大小，可達到提高聯接查詢速度的效果

read_buffer_size?=?2M

#?MySQL讀入緩沖區大小。對表進行順序掃描的請求將分配一個讀入緩沖區，MySQL會為它分配一段內存緩沖區。read_buffer_size變量控制這一緩沖區的大小。

#?如果對表的順序掃描請求非常頻繁，并且你認為頻繁掃描進行得太慢，可以通過增加該變量值以及內存緩沖區大小提高其性能

read_rnd_buffer_size?=?8M

#?MySQL的隨機讀緩沖區大小。當按任意順序讀取行時(例如，按照排序順序)，將分配一個隨機讀緩存區。進行排序查詢時，

#?MySQL會首先掃描一遍該緩沖，以避免磁盤搜索，提高查詢速度，如果需要排序大量數據，可適當調高該值。但MySQL會為每個客戶連接發放該緩沖空間，所以應盡量適當設置該值，以避免內存開銷過大

sort_buffer_size?=?8M

#?MySQL執行排序使用的緩沖大小。如果想要增加ORDER?BY的速度，首先看是否可以讓MySQL使用索引而不是額外的排序階段。

#?如果不能，可以嘗試增加sort_buffer_size變量的大小

join_buffer_size?=?8M

#?聯合查詢操作所能使用的緩沖區大小，和sort_buffer_size一樣，該參數對應的分配內存也是每連接獨享

thread_cache_size?=?8

#?這個值（默認8）表示可以重新利用保存在緩存中線程的數量，當斷開連接時如果緩存中還有空間，那么客戶端的線程將被放到緩存中，

#?如果線程重新被請求，那么請求將從緩存中讀取,如果緩存中是空的或者是新的請求，那么這個線程將被重新創建,如果有很多新的線程，

#?增加這個值可以改善系統性能.通過比較Connections和Threads_created狀態的變量，可以看到這個變量的作用。(–表示要調整的值)

#?根據物理內存設置規則如下：

#?1G??—?8

#?2G??—?16

#?3G??—?32

#?大于3G??—?64

query_cache_size?=?8M

#MySQL的查詢緩沖大小（從4.0.1開始，MySQL提供了查詢緩沖機制）使用查詢緩沖，MySQL將SELECT語句和查詢結果存放在緩沖區中，

#?今后對于同樣的SELECT語句（區分大小寫），將直接從緩沖區中讀取結果。根據MySQL用戶手冊，使用查詢緩沖最多可以達到238%的效率。

#?通過檢查狀態值'Qcache_%'，可以知道query_cache_size設置是否合理：如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，則表明經常出現緩沖不夠的情況，

#?如果Qcache_hits的值也非常大，則表明查詢緩沖使用非常頻繁，此時需要增加緩沖大小；如果Qcache_hits的值不大，則表明你的查詢重復率很低，

#?這種情況下使用查詢緩沖反而會影響效率，那么可以考慮不用查詢緩沖。此外，在SELECT語句中加入SQL_NO_CACHE可以明確表示不使用查詢緩沖

query_cache_limit?=?2M

#指定單個查詢能夠使用的緩沖區大小，默認1M

key_buffer_size?=?4M

#指定用于索引的緩沖區大小，增加它可得到更好處理的索引(對所有讀和多重寫)，到你能負擔得起那樣多。如果你使它太大，

#?系統將開始換頁并且真的變慢了。對于內存在4GB左右的服務器該參數可設置為384M或512M。通過檢查狀態值Key_read_requests和Key_reads，

#?可以知道key_buffer_size設置是否合理。比例key_reads/key_read_requests應該盡可能的低，

#?至少是1:100，1:1000更好(上述狀態值可以使用SHOW?STATUS?LIKE?'key_read%'獲得)。注意：該參數值設置的過大反而會是服務器整體效率降低

ft_min_word_len?=?4

#?分詞詞匯最小長度，默認4

transaction_isolation?=?REPEATABLE-READ

#?MySQL支持4種事務隔離級別，他們分別是：

#?READ-UNCOMMITTED,?READ-COMMITTED,?REPEATABLE-READ,?SERIALIZABLE.

#?如沒有指定，MySQL默認采用的是REPEATABLE-READ，ORACLE默認的是READ-COMMITTED

log_bin?=?mysql-bin

binlog_format?=?mixed

expire_logs_days?=?30?#超過30天的binlog刪除

log_error?=?/data/mysql/mysql-error.log?#錯誤日志路徑

slow_query_log?=?1

long_query_time?=?1?#慢查詢時間?超過1秒則為慢查詢

slow_query_log_file?=?/data/mysql/mysql-slow.log

performance_schema?=?0

explicit_defaults_for_timestamp

#lower_case_table_names?=?1?#不區分大小寫

skip-external-locking?#MySQL選項以避免外部鎖定。該選項默認開啟

default-storage-engine?=?InnoDB?#默認存儲引擎

innodb_file_per_table?=?1

#?InnoDB為獨立表空間模式，每個數據庫的每個表都會生成一個數據空間

#?獨立表空間優點：

#?1．每個表都有自已獨立的表空間。

#?2．每個表的數據和索引都會存在自已的表空間中。

#?3．可以實現單表在不同的數據庫中移動。

#?4．空間可以回收（除drop?table操作處，表空不能自已回收）

#?缺點：

#?單表增加過大，如超過100G

#?結論：

#?共享表空間在Insert操作上少有優勢。其它都沒獨立表空間表現好。當啟用獨立表空間時，請合理調整：innodb_open_files

innodb_open_files?=?500

#?限制Innodb能打開的表的數據，如果庫里的表特別多的情況，請增加這個。這個值默認是300

innodb_buffer_pool_size?=?64M

#?InnoDB使用一個緩沖池來保存索引和原始數據,?不像MyISAM.

#?這里你設置越大,你在存取表里面數據時所需要的磁盤I/O越少.

#?在一個獨立使用的數據庫服務器上,你可以設置這個變量到服務器物理內存大小的80%

#?不要設置過大,否則,由于物理內存的競爭可能導致操作系統的換頁顛簸.

#?注意在32位系統上你每個進程可能被限制在?2-3.5G?用戶層面內存限制,

#?所以不要設置的太高.

還沒完，字數受限制，這里有詳細的參數說明：

MySQL分頁的sql語言怎么寫？

1、首先我們建立一個表表的數據，這個表里有25條數據，id從1到25。（下圖是部分截圖）

2、要分頁數據，首先我們假設一頁有10條數據，我們可以用mysql的limit關鍵字來限定返回多少條數據。并且用orderby來排序數據，這里用id來排序。所以第一頁的sql可以如圖這樣寫。

3、執行后得到的數據如圖，就是id從1到10的前10條數據，因為我們是按id升序來排序的。

4、上面第一頁的sql是簡化的寫法，完整的寫法如圖，得到的結果和上圖的一模一樣。代碼里limit0,10的意思是從第一條數據開始，取10條數據。（注意的是第一條數據是從0開始的）

5、那么第二頁的數據，關鍵是要知道是從哪一條數據開始，可以用這個公式得到：(頁碼-1)?*每頁顯示多少條，即（2-1)*10=10,所以sql語句如圖,limit10,10。

6、執行后，結果正確，得到id從11到20的10條數據。

7、同理第三頁數據的sql如圖，br/就是limit20,10。

8、查詢的結果如圖，因為這頁只剩下5條數據了，所以只顯示5條數據。如果你有更多頁的數據，后面的數據只需要按上面的公式，得到從哪行開始，就可以寫對應的sql語句了。

mysql 查詢怎么寫

我按照您的要求寫了一個：

SELECT?表1.t1,?表1.t2,?表1.t3,?表2.t4,?表2.t5,?Max(表2.t6)?AS?t6之最大值

FROM?表1?INNER?JOIN?表2?ON?表1.t2?=?表2.t5

GROUP?BY?表1.t1,?表1.t2,?表1.t3,?表2.t4,?表2.t5

HAVING?(((表1.t1)[表2]![t4]));

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