MySQL 使用经验合辑

一. MySQL Dump:

命令行下具体用法如下:  mysqldump -u用戶名 -p密码 -d 數據库名 表名 脚本名;

1、导出數據库為dbname的表结构(其中用戶名為root,密码為dbpasswd,生成的脚本名為db.sql)

mysqldump -uroot -pdbpasswd -d dbname >db.sql;

2、导出數據库為dbname某张表(test)结构

mysqldump -uroot -pdbpasswd -d dbname test>db.sql;

3、导出數據库為dbname所有表结构及表數據(不加-d)

mysqldump -uroot -pdbpasswd  dbname >db.sql;

4、导出數據库為dbname某张表(test)结构及表數據(不加-d)

mysqldump -uroot -pdbpasswd dbname test>db.sql;

EG: 

mysqldump  -h XXXX.XXX.XXX.XX -uUSERNAME_XXXX -pPASSWORD_XXX DBNAME TABLENAME>file.sql;

 

二. MySQL查询随机一行数据:

SELECT AAA.ID, AAA.Name, AAA.Age 
FROM MySqlTable AS AAA JOIN ( 
     SELECT ROUND(RAND() * 
            ((SELECT MAX(ID) FROM MySqlTable)-(SELECT MIN(ID) FROM MySqlTable))+ 
            (SELECT MIN(ID) FROM MySqlTable) 
     ) AS RandomID) AS BBB 
WHERE AAA.ID >= BBB.RandomID 
ORDER BY AAA.ID LIMIT 1; 

 在7W的数据量下,  查询平均花费 0.0014 秒(已测)

 

三. MySQL 查询缓存:select @@query_cache_type;

1. 要么打开缓存;

2. 要么关闭缓存;

3. 要么使用SQL的显示缓存 select SQL_CACHE user_name from users where user_id = '100';

http://blog.sina.com.cn/s/blog_75ad10100101by7j.html

 

四. MySQ Lleft(right)join筛选条件在on and与where差异:

http://xianglp.iteye.com/blog/868957

 

五. MySQL计算集合之间的差集和交集;

普通做法就是IN; 但是大数据下太慢; 所以1, 2:

1. 差集;

SELECT ID FROM (
SELECT DISTINCT A.AID AS ID FROM TABLE_A A
UNION ALL
SELECT DISTINCT B.BID AS ID FROM TABLE_B B
)TEMP GROUP BY ID HAVING COUNT(ID) = 1

 2. 交集;

SELECT ID FROM (
SELECT DISTINCT A.AID AS ID FROM TABLE_A A
UNION ALL
SELECT DISTINCT B.BID AS ID FROM TABLE_B B
)TEMP GROUP BY ID HAVING COUNT(ID) = 2

 3. .... LEFT JOIN解决问题:

http://www.cnblogs.com/cy163/archive/2008/11/03/1325400.html

 

六. MySQL死锁解决:

JAVA异常:

2014-02-11 12:20:29,947 - SYS [http-bio-52000-exec-9] ERROR  Log4jUtil.exception(Log4jUtil.java:47) 

- PreparedStatementCallback; SQL []; Deadlock found when trying to get lock; 

try restarting transaction; nested exception is com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock;  try restarting transaction

mysql> show processlist ;

mysql> kill mysqlprocessid;

原因: 数据批量更新时,执行一个Update语句时, 使用了一个耗时较大的SQL, SQL中用了IN, IN中的数据大约是2000条;

 

七. mysql group by order by

select * from test group by category_id order by `date`
 
select * from (select * from `test` order by `date` desc) `temp`  group by category_id order by `date` desc
第一个SQL,是基于 category_id分组后, 取分组的数据为顺序排列的第一条数据.  最后在根据每个组的数据基于date排序;
第二个SQL, 是取category_id分组中date最大的值的行, 最后再根据每个组基于date排序
 
八. 循环插入表数据
#创建测试的test表
DROP TABLE IF EXISTS test; 
CREATE TABLE test( 
    ID INT(10) NOT NULL, 
    `Name` VARCHAR(20) DEFAULT '' NOT NULL, 
    PRIMARY KEY( ID ) 
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET utf8; 

#创建生成测试数据的存储过程
DROP PROCEDURE IF EXISTS pre_test; 
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE pre_test() 
BEGIN 
DECLARE i INT DEFAULT 0; 
SET autocommit = 0; 
WHILE i<10000000 DO 
INSERT INTO test ( ID,`Name` ) VALUES( i, CONCAT( 'Carl', i ) ); 
SET i = i+1; 
IF i%2000 = 0 THEN 
COMMIT; 
END IF; 
END WHILE; 
END; //
DELIMITER ;

#执行存储过程生成测试数据
CALL pre_test();
 
九. 查询排名:
/*表结构*/
CREATE TABLE  `t1` (                   
          `xingming` char(10) default NULL,   
          `chengji` decimal(6,2) default NULL,
           `mingci` int(3) NOT NULL,            
          KEY `t1` (xingming,chengji)            
        ) ;
/*数据*/
insert into t1 (xingming,chengji)
      values
      ('张一',50),
      ('张二',80),
      ('张三',70),
      ('张四',20),
      ('张五',90),
      ('张六',90),
      ('张七',70);
/*思路
排名是这样的
先按分数排序
如果分数一样,则并列第几名
分数不一样,则是他的顺序号
用三个变量实现
@chengji  保存成绩
@mingci 保存名次
@shunxu 保存顺序
*/
set @chengji=0;
set @mingci=1;
set @shunxu=0;
/*sql语句*/
update t1,
(select xingming,chengji,
@shunxu:=@shunxu+1,
if(chengji=@chengji,@mingci,@mingci:=@shunxu) as mingci,
@chengji:=chengji
from t1 order by chengji desc) as t2
set t1.mingci=t2.mingci
WHERE t1.xingming=t2.xingming and t1.chengji=t2.chengji;


select xingming,chengji,mingci from t1 order by mingci desc;
/*查询结果
"张四"	"20.00"	"7"
"张一"	"50.00"	"6"
"张三"	"70.00"	"4"
"张七"	"70.00"	"4"
"张二"	"80.00"	"3"
"张五"	"90.00"	"1"
"张六"	"90.00"	"1"
*/
 同理, 给每行数据返回中添加自增的ID的SQL;
SET    @VAR_Rank=0;
SELECT AA.DataColumn,
       @VAR_Rank:=@VAR_Rank+1 AS ID
FROM   TABLE_XXXXX AA
where  AA.DataColumn>1000
ORDER  BY AA.DataColumn ASC
LIMIT  100
 http://bbs.youkuaiyun.com/topics/250014224
   十. 数据库表数据备份:
#!/bin/bash

da=`date '+%Y%m%d'`
#echo "$da"
mysqldump -udbusername -ppasswd110 -h127.0.0.1 dbname tablename > /data/tablename/tablename_$da.sql
 
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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