对于大量数据的导入导出,是件挺麻烦的事,需要考虑很多的细节,这类对于需要大量数据导入导出的朋友可以参考下。
昨日中午帮鲤鱼给某大型团购网站转移数据库服务器,这篇文章本该是昨天转移完成后总结发出来的,但由于一些原因没有及时写出来,现在赶快补上。首先大概环境是这样的,旧数据库服务器mysql版本5.0 centos系统 无web,无ftp,新数据库服务器mysql5.1 centos nginx。
看到这样的环境首先想法是通过phpmyadmin导入导出,但原数据库服务器无web环境,另外数据库文件大约300M,仅靠phpmyadmin无法导入。
下来准备停止mysql,打包数据库目录,然后覆盖的新服务器的数据库目录下,但鲤鱼尝试说拷贝过去有表段存在问题,所以这种方法也放弃。
最后先到老服务器使用命令
代码如下:
mysqldump -u用户名 -p 数据库名 > 数据库名.sql
导出为.sql文件,然后zip压缩后,通过另外一台服务器ssh(scp)中转到新数据库服务器,通过下面的语句导入(本可以使用mysqldump -u用户名 -p 数据库名 代码如下:
mysql -u root -p
mysql>use 数据库
mysql>source /data0/tuan/tuan.sql
这样导入ssh的条目会很多很多,建议找windows服务器挂ssh去执行,我使用公司网络带宽跑满4M,占用我的全部网速。
至此数据库转移已经让我唠叨完了,没有太多的技术性东西,只是给自己记录下,避免忘记,温故而知新嘛。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。

mySqlManagesCharacterSetsetSandCollationsyutusututf-8asthEdeFault,允许ConfigurationAtdataBase,table和columnlevels,AndrequiringCarefullageLignmentToavoidMismatches.1)setDefeaultCharactersetTercharactersetEtCollacterSeteTandColletationForAdataBase.2)conformentcollecharactersettersetertersetcollatertersetcollationcollation

MySQL触发器是与表相关联的自动执行的存储过程,用于在特定数据操作时执行一系列操作。1)触发器定义与作用:用于数据校验、日志记录等。2)工作原理:分为BEFORE和AFTER,支持行级触发。3)使用示例:可用于记录薪资变更或更新库存。4)调试技巧:使用SHOWTRIGGERS和SHOWCREATETRIGGER命令。5)性能优化:避免复杂操作,使用索引,管理事务。

在MySQL中创建和管理用户账户的步骤如下:1.创建用户:使用CREATEUSER'newuser'@'localhost'IDENTIFIEDBY'password';2.分配权限:使用GRANTSELECT,INSERT,UPDATEONmydatabase.TO'newuser'@'localhost';3.修正权限错误:使用REVOKEALLPRIVILEGESONmydatabase.FROM'newuser'@'localhost';然后重新分配权限;4.优化权限:使用SHOWGRA

MySQL适合快速开发和中小型应用,Oracle适合大型企业和高可用性需求。1)MySQL开源、易用,适用于Web应用和中小型企业。2)Oracle功能强大,适合大型企业和政府机构。3)MySQL支持多种存储引擎,Oracle提供丰富的企业级功能。

MySQL相比其他关系型数据库的劣势包括:1.性能问题:在处理大规模数据时可能遇到瓶颈,PostgreSQL在复杂查询和大数据处理上表现更优。2.扩展性:水平扩展能力不如GoogleSpanner和AmazonAurora。3.功能限制:在高级功能上不如PostgreSQL和Oracle,某些功能需要更多自定义代码和维护。


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