linux下如何导入导出MySQL数据库

本文介绍了三种MySQL数据库迁移的方法:使用mysqldump命令进行导出和导入、直接复制文件以及通过打包解压的方式迁移整个数据库。适用于不同场景的需求。

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一、导出:
用mysqldump命令行
命令格式
mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 数据库名.sql
范例:
mysqldump -u root -p abc > abc.sql
(导出数据库abc到abc.sql文件)

提示输入密码时,输入该数据库用户名的密码。

二、导入:
用mysql命令行
命令格式
mysql -u 用户名 -p 数据库名 < 数据库名.sql
范例:
mysql -u root -p abc < abc.sql
(导入数据库abc从abc.sql文件)

提示输入密码时,输入该数据库用户名的密码。

三、直接COPY
如果数据库比较大,可以考虑用直接拷贝的方法,但不同版本和操作系统之间可能不兼容,要慎用。
3.1 将原始数据库用tar打包为一个文件
tar -zcvf mydb.tar.gz mydb
3.2 创建空数据库

3.3 解压
在临时目录中解压,如:
cd /tmp
tar -zxvf mydb.tar.gz

3.4 拷贝
将解压后的数据库文件拷贝到相关目录
cd mydb/
cp * /var/lib/mysql/mydb/

对于FreeBSD:
cp * /var/db/mysql/mydb/

3.5 权限设置
将拷贝过去的文件的属主改为mysql:mysql,权限改为660
chown mysql:mysql /var/lib/mysql/mydb/*
chmod 660 /var/lib/mysql/mydb/*

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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