如何编写一个mysql数据库脚本

1、首先，选中一个数据库world，为了防止破坏其他的数据库表，这里新建一张数据库表t_people_info，如下图所示。

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2、创建t_people_info数据库表，可以查看下表结构，使用SQL语句或直接点击进行查看表结构。

3、接着，在world数据库找到”事件“菜单项，鼠标右键”创建事件...“，如下图所示，输入事件名称，单击”创建“。

4、就会生成insert_data事件，如下图所示。

5、接着，编写insert_data事件，每10秒钟向t_people_info插入一条数据。

6、最后查看事件的状态，调用事件运行成功。

mysql配置文件怎么写

[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 #表示是本机的序号为1,一般来讲就是master的意思

skip-name-resolve

# 禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，

# 则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求

#skip-networking

back_log = 600

# MySQL能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，

# 然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。

# 如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它。也就是说，如果MySQL的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，

# 以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。

# 另外，这值（back_log）限于您的操作系统对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。

# 你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制（可以检查你的OS文档找出这个变量的最大值），试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。

max_connections = 1000

# MySQL的最大连接数，如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。可以过'conn%'通配符查看当前状态的连接数量，以定夺该值的大小。

max_connect_errors = 6000

# 对于同一主机，如果有超出该参数值个数的中断错误连接，则该主机将被禁止连接。如需对该主机进行解禁，执行：FLUSH HOST。

open_files_limit = 65535

# MySQL打开的文件描述符限制，默认最小1024;当open_files_limit没有被配置的时候，比较max_connections*5和ulimit -n的值，哪个大用哪个，

# 当open_file_limit被配置的时候，比较open_files_limit和max_connections*5的值，哪个大用哪个。

table_open_cache = 128

# MySQL每打开一个表，都会读入一些数据到table_open_cache缓存中，当MySQL在这个缓存中找不到相应信息时，才会去磁盘上读取。默认值64

# 假定系统有200个并发连接，则需将此参数设置为200*N(N为每个连接所需的文件描述符数目)；

# 当把table_open_cache设置为很大时，如果系统处理不了那么多文件描述符，那么就会出现客户端失效，连接不上

max_allowed_packet = 4M

# 接受的数据包大小；增加该变量的值十分安全，这是因为仅当需要时才会分配额外内存。例如，仅当你发出长查询或MySQLd必须返回大的结果行时MySQLd才会分配更多内存。

# 该变量之所以取较小默认值是一种预防措施，以捕获客户端和服务器之间的错误信息包，并确保不会因偶然使用大的信息包而导致内存溢出。

binlog_cache_size = 1M

# 一个事务，在没有提交的时候，产生的日志，记录到Cache中；等到事务提交需要提交的时候，则把日志持久化到磁盘。默认binlog_cache_size大小32K

max_heap_table_size = 8M

# 定义了用户可以创建的内存表(memory table)的大小。这个值用来计算内存表的最大行数值。这个变量支持动态改变

tmp_table_size = 16M

# MySQL的heap（堆积）表缓冲大小。所有联合在一个DML指令内完成，并且大多数联合甚至可以不用临时表即可以完成。

# 大多数临时表是基于内存的(HEAP)表。具有大的记录长度的临时表 (所有列的长度的和)或包含BLOB列的表存储在硬盘上。

# 如果某个内部heap（堆积）表大小超过tmp_table_size，MySQL可以根据需要自动将内存中的heap表改为基于硬盘的MyISAM表。还可以通过设置tmp_table_size选项来增加临时表的大小。也就是说，如果调高该值，MySQL同时将增加heap表的大小，可达到提高联接查询速度的效果

read_buffer_size = 2M

# MySQL读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。

# 如果对表的顺序扫描请求非常频繁，并且你认为频繁扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能

read_rnd_buffer_size = 8M

# MySQL的随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，

# MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySQL会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大

sort_buffer_size = 8M

# MySQL执行排序使用的缓冲大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。

# 如果不能，可以尝试增加sort_buffer_size变量的大小

join_buffer_size = 8M

# 联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享

thread_cache_size = 8

# 这个值（默认8）表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中，

# 如果线程重新被请求，那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程，

# 增加这个值可以改善系统性能.通过比较Connections和Threads_created状态的变量，可以看到这个变量的作用。(–表示要调整的值)

# 根据物理内存设置规则如下：

# 1G  — 8

# 2G  — 16

# 3G  — 32

# 大于3G  — 64

query_cache_size = 8M

#MySQL的查询缓冲大小（从4.0.1开始，MySQL提供了查询缓冲机制）使用查询缓冲，MySQL将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中，

# 今后对于同样的SELECT语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。根据MySQL用户手册，使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。

# 通过检查状态值'Qcache_%'，可以知道query_cache_size设置是否合理：如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，

# 如果Qcache_hits的值也非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小；如果Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，

# 这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。此外，在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲

query_cache_limit = 2M

#指定单个查询能够使用的缓冲区大小，默认1M

key_buffer_size = 4M

#指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写)，到你能负担得起那样多。如果你使它太大，

# 系统将开始换页并且真的变慢了。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为384M或512M。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，

# 可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads/key_read_requests应该尽可能的低，

# 至少是1:100，1:1000更好(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE 'key_read%'获得)。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低

ft_min_word_len = 4

# 分词词汇最小长度，默认4

transaction_isolation = REPEATABLE-READ

# MySQL支持4种事务隔离级别，他们分别是：

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

# 如没有指定，MySQL默认采用的是REPEATABLE-READ，ORACLE默认的是READ-COMMITTED

log_bin = mysql-bin

binlog_format = mixed

expire_logs_days = 30 #超过30天的binlog删除

log_error = /data/mysql/mysql-error.log #错误日志路径

slow_query_log = 1

long_query_time = 1 #慢查询时间 超过1秒则为慢查询

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

performance_schema = 0

explicit_defaults_for_timestamp

#lower_case_table_names = 1 #不区分大小写

skip-external-locking #MySQL选项以避免外部锁定。该选项默认开启

default-storage-engine = InnoDB #默认存储引擎

innodb_file_per_table = 1

# InnoDB为独立表空间模式，每个数据库的每个表都会生成一个数据空间

# 独立表空间优点：

# 1．每个表都有自已独立的表空间。

# 2．每个表的数据和索引都会存在自已的表空间中。

# 3．可以实现单表在不同的数据库中移动。

# 4．空间可以回收（除drop table操作处，表空不能自已回收）

# 缺点：

# 单表增加过大，如超过100G

# 结论：

# 共享表空间在Insert操作上少有优势。其它都没独立表空间表现好。当启用独立表空间时，请合理调整：innodb_open_files

innodb_open_files = 500

# 限制Innodb能打开的表的数据，如果库里的表特别多的情况，请增加这个。这个值默认是300

innodb_buffer_pool_size = 64M

# InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 不像MyISAM.

# 这里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘I/O越少.

# 在一个独立使用的数据库服务器上,你可以设置这个变量到服务器物理内存大小的80%

# 不要设置过大,否则,由于物理内存的竞争可能导致操作系统的换页颠簸.

# 注意在32位系统上你每个进程可能被限制在 2-3.5G 用户层面内存限制,

# 所以不要设置的太高.

还没完，字数受限制，这里有详细的参数说明：

MySQL分页的sql语言怎么写？

1、首先我们建立一个表表的数据，这个表里有25条数据，id从1到25。（下图是部分截图）

2、要分页数据，首先我们假设一页有10条数据，我们可以用mysql的limit关键字来限定返回多少条数据。并且用orderby来排序数据，这里用id来排序。所以第一页的sql可以如图这样写。

3、执行后得到的数据如图，就是id从1到10的前10条数据，因为我们是按id升序来排序的。

4、上面第一页的sql是简化的写法，完整的写法如图，得到的结果和上图的一模一样。代码里limit0,10的意思是从第一条数据开始，取10条数据。（注意的是第一条数据是从0开始的）

5、那么第二页的数据，关键是要知道是从哪一条数据开始，可以用这个公式得到：(页码-1) *每页显示多少条，即（2-1)*10=10,所以sql语句如图,limit10,10。

6、执行后，结果正确，得到id从11到20的10条数据。

7、同理第三页数据的sql如图，br/就是limit20,10。

8、查询的结果如图，因为这页只剩下5条数据了，所以只显示5条数据。如果你有更多页的数据，后面的数据只需要按上面的公式，得到从哪行开始，就可以写对应的sql语句了。

mysql 查询怎么写

我按照您的要求写了一个：

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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