Mysql 创建用户大法

MySQL用户创建详解
本文介绍了在MySQL中创建用户的三种常见方法:使用GRANT命令、CREATE USER语句以及直接操作MySQL授权表。每种方法都有其特定的应用场景和注意事项。

一般一个使用mysql数据库的网站都要在mysql中创建一个用户来对数据库进行各种操作,这样可以增强安全性。创建mysql用户的方法有好几种:

 

1.grant 命令来创建,比如创建一个test的用户(密码为test),能在本地对test数据库下的所有表进行查看,插入,修改,删除的操作,则命令如下:

grant select,insert,update,delete on test.* to 'test'@'localhost' identified by 'test' with grant option;
flush privileges;

 

注意: 写道
1.如果要给予用户所有操作权限,则为 all privileges,其他要给什么权限就列出来,中间用逗号隔开
2.on 后面为授权的数据库及表,支持*(即所有),如全部数据库则为*.*,“.”前面为数据库名称,后面为表名称
3.to 后面的为用户名,要用引号,@后面为限制访问数据库的地址localhost本地,%指的任意地址,如果指定的地址则输入相对应的ip地址
4. by 后面的是密码了,要引起来

 

2.CREATE USER

CREATE USER user [IDENTIFIED BY [PASSWORD] 'password'] [, user [IDENTIFIED BY [PASSWORD] 'password']] ...

 

CREATE USER用于创建新的MySQL账户。要使用CREATE USER,您必须拥有mysql数据库的全局CREATE USER权限,或拥有INSERT权限。对于每个账户,CREATE USER会在没有权限的mysql.user表中创建一个新记录。如果 账户已经存在,则出现错误。使用自选的IDENTIFIED BY子句,可以为账户给定一个密码。user值和 密码的给定方法和GRANT语句一样。特别是,要在纯文本中指定密码,需忽略PASSWORD关键词。要把 密码指定为由PASSWORD()函数返回的混编值,需包含关键字PASSWORD。

 

3.直接操作MySQL授权表
除了GRANT,你可以直接用INSERT语句创建相同的账户,然后使用FLUSH PRIVILEGES告诉服务器重载授权表。

mysql> INSERT INTO user -> VALUES('localhost','monty',PASSWORD('some_pass'), 
-> 'Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y');
mysql> INSERT INTO user -> VALUES('%','monty',PASSWORD('some_pass'), 
-> 'Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y','Y');
mysql> INSERT INTO user SET Host='localhost',User='admin', -> Reload_priv='Y', Process_priv='Y';
mysql> INSERT INTO user (Host,User,Password) -> VALUES('localhost','dummy','');mysql> FLUSH PRIVILEGES;

 

当你用INSERT创建账户时使用FLUSH PRIVILEGES的原因是告诉服务器重读授权表。否则,只有重启服务器后更改方会被注意到。使用 GRANT,则不需要使用FLUSH PRIVILEGES。

用INSERT使用PASSWORD()函数是为了加密密码。GRANT语句为你加密密码,因此不需要PASSWORD()。

'Y'值启用账户权限。对于admin账户,还可以使用更加可读的INSERT扩充的语法(使用SET)。

在为dummy账户的INSERT语句中,只有user表中的Host、User和Password列记录为指定的值。没有一个权限列为显式设置,因此MySQL将它们均指定为 默认值'N'。这样等同于GRANT USAGE的操作。

请注意要设置超级用户账户,只需要创建一个权限列设置为'Y'的user表条目。user表权限为全局权限,因此其它 授权表不再需要条目。

 

其他的方法都大同小异,一般第一种方法用的最多。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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