mysql 增加用户

本文介绍如何使用MySQL中的GRANT语句来增加用户并分配权限。包括创建具有全部权限的超级用户、仅能执行特定管理操作的管理员用户以及无具体权限但可用于后续授权的普通用户。

mysql 增加用户

建议使用GRANT语句进行授权

grant 权限 on 数据库对象to 用户

shell> mysql --user=root mysql 

mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO monty@localhost IDENTIFIED BY 'something' WITH GRANT OPTION; 

mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO monty@"%" IDENTIFIED BY 'something' WITH GRANT OPTION; 

mysql> GRANT RELOAD,PROCESS ON *.* TO admin@localhost; 

mysql> GRANT USAGE ON *.* TO dummy@localhost; 

monty:可以从任何地方连接服务器的一个完全的超级用户,但是必须使用一个口令('something'做这个。注意,我们必须对monty@localhost和monty@"%"发出GRANT语句。如果我们增加localhost条目,对localhost的匿名用户条目在我们从本地主机连接接时由mysql_install_db创建的条目将优先考虑,因为它有更特定的Host字段值,所以以user表排列顺序看更早到来。

admin:可以从localhost没有一个口令进行连接并且被授予reload和process管理权限的用户。这允许用户执行mysqladmin reload、mysqladmin refresh和mysqladmin flush-*命令,还有mysqladmin processlist。没有授予数据库有关的权限。他们能在以后通过发出另一个GRANT语句授权。

dummy:可以不用一个口令连接的一个用户,但是只能从本地主机。全局权限被设置为'N'--USAGE权限类型允许你无需权限就可设置一个用户。它假定你将在以后授予数据库相关的权限。



内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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