由于需要,从4.0直接升级到5.0,查看了一下changelog,发现主要有以下变化: 一、从 4.0 到 4.1 的主要变化 如果在4.1.0到4.1.3版本的MySQL中创建了包含 TIMESTAMP 字段的 InnoDB表。则在升级到4.1.4及更高时需要重建表,因为存储格式发生变化了。 字符串根
由于需要,从4.0直接升级到5.0,查看了一下changelog,发现主要有以下变化:
一、从 4.0 到 4.1 的主要变化
如果在4.1.0到4.1.3版本的MySQL中创建了包含 TIMESTAMP 字段的 InnoDB表。则在升级到4.1.4及更高时需要重建表,因为存储格式发生变化了。
字符串根据标准SQL来比较:比较之前不删除末尾的空格,以前用末尾空格扩展了比较短的字符串。现在的结果是
'a' > 'a\t',以前则不这样。可以用 mysqlcheck 来检查一下数据表。
TIMESTAMP 返回 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS' 格式的字符串。在MySQL 4.0中,可以增加选项 --new 来获得ySQL 4.1中这方面的特性。
在MySQL4.1.1前,语句解析器不是那么严格,它在处理字符串转时间转换时会忽略第一个数字前的其他字符。在4.1.1之后,就比较严格了,返回结果是 DATE, DATETIME, 或 TIME 类型的函数的结果会被转换成时间型
二、再看从 4.1 到 5.0 的主要变化
◆InnoDB 和 MyISAM 表中空格结尾的 TEXT 字段索引顺序改变了。因此需要运行"CHECK TABLE" 语句修复数据表,如果出现错误,就运行 "OPTIMIZE TABLE" 或 "REPAIR TABLE" 语句修复,甚至重新转储(用mysqldump)。
◆MySQL 5.0.15开始,如何处理 BINARY 字段中填充的值已经改变了。填充的值现在是0x00 而非空格了,并且在取值的时候不会去除末尾的空格。
◆从MySQL 5.0.3开始,DECIMAL 的实现方式已经改变了,5.0对 DECIMAL的格式限制严格多了。在MySQL 5.0.3到5.0.5之间版本的 MyISAM 和 InnoDB 表中创建的 DECIMAL字段升级到5.0.6之后会发生崩溃。从5.0.3开始,DECIMAL 用更有效的格式来存储。5.0.3开始,在计算 DECIMAL 值和舍入精确值的时候采用精确数学。
◆在以前,等待超时的锁会导致 InnoDB回滚当前全部事务,从5.0.13开始,就只回滚最近的SQL语句了。
◆在4.1.13/5.0.8以前,DATETIME 的加0后就转换成 YYYYMMDDHHMMSS 格式,现在变为YYYYMMDDHHMMSS.000000 格式了
◆4.1中,FLOAT 或 DOUBLE 之间的比较碰巧没问题,但在5.0中可能就不行了
◆从5.0.3开始,VARCHAR 和 VARBINARY 字段中末尾的空格不再删除
◆增加了一个新的启动选项 innodb_table_locks,它导致 LOCK TABLE 时也可以请求InnoDB 表锁。这个选项默认打开,不过可能在 AUTOCOMMIT=1 和 LOCK TABLES应用中会导致死锁。看来,我只需主要关注 时间(TIMESTAMP, DATETIME
升级步骤如下:
执行
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
直接拷贝 MyISAM 表文件
用 mysqldump 导出 Innodb 类型的表
整个过程都很顺利,新系统启动之后,发现如下2个问题:
新增了关键字 INOUT,因此需要检查表结构中还有其他什么字段使用关键字了
DATE_FORMAT 函数要求严谨多了,
DATE_FORMAT('2006/11/24 09:14:00', '%Y-%m-%d %T')
和DATE_FORMAT('2006/11/2409:14:00', '%Y-%m-%d %T')
的结果完全不一样,在 4.0 中,能兼容这两种格式,而在 5.0 中,只能正确的使用前者了,后者则会有问题。这也应该是上面提到的时间类型发生的变化所致。
到此为止,升级基本结束,大致检查了 DECIMAL 类型也没问题,剩下的就是检查其他的了。
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Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

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