总算是弄清楚yum安装的过程了,之前写过二进制包安装的,这里用yum安装,环境都是一样的,Centos7.2+MySQL5.7.18.本文主要介绍了Linux下MySQL5.7.18 yum方式从卸载到安装过程图解,需要的朋友可以参考下,希望能帮助到大家。
每一步都参考了不少文章,后面会一一列举出来,因为本机已经安装过了,索性按照步骤一步一步卸载完成之后再重新安装。
本文通过一系列相对山寨的方式来实现,对于像本人一样接触linux时间不长的用户,相对也比较容易理解和接受,比如直接在Windows下面下载文件拖动到linux系统中而不是wget命令下载,直接通过winscp编辑器的编辑功能,而不是vim命令编辑.
卸载
操作系统版本
rpm -qa | grep -i mysql rpm -qa | grep -i mysql命令查看已经安装过的组件。
使用yum -y remove命令卸载已经安装的MySQL组件,使用下面的命令,对于上面已经安装的分别卸载,
yum -y remove mysql-community-libs-5.7.18-1.el7.x86_64 yum -y remove mysql-community-common-5.7.18-1.el7.x86_64 yum -y remove mysql-community-client-5.7.18-1.el7.x86_64 yum -y remove mysql57-community-release-el7-10.noarch yum -y remove mysql-community-server-5.7.18-1.el7.x86_64
多的图就不截了,截一个示例一下。
再次使用rpm -qa | grep -i mysql查看已安装的组件,已经完全卸载了。
whereis mysql查询之前安装生成的目录,分别移除。
安装
下载MySQL的repo源,至于这个文件是干啥的,个人理解起来就是自动帮你配置MySQL安装组件的yum源的。
这个文件可以在Windows下面下载,然后在上传至linux服务器中,也可以在linux服务器中直接下载,也是需要安装的。
这个文件下载下来之后,通过winscp拖到linux服务器的根目录下
Linux下上面下载的文件
安装MySQL的repo包
rpm -ivh mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
中间会有一些简单的提示,输入Y之后,一切都是全自动安装。
yum install mysql-community-server
安装完成
修改Root初始密码
安装之后会在etc下生成一个my.cnf文件,在my.cnf中加入一个skip-grant-tables = 1配置,跳过初始化密码验证要求。
systemctl启动mysql服务
连接至MySQL服务,因为配置了跳过密码要求,输入mysql -u -p之后回车,提示输入密码的时候继续回车就可以连接至mysql了。
修改MySQL的Root密码
update user set authentication_string=PASSWORD('newpassword') where User='root';
利用这个语句修改root用户可远程访问,update user set host = '%' where user = 'root'
重启之后,可以用预制的密码登陆连接至MySQL
整个过程还是比较简单的,熟悉的话,也就是几分钟的事
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以上是Linux下MySQL5.7.18 yum方式从卸载到安装图文详解的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

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MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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