centos 7 MysSQL 5.6.39 二进制安装

本文详细介绍了如何在CentOS7上使用二进制包安装MySQL5.6,包括环境准备、删除系统自带依赖、创建运行用户、下载与解压MySQL、配置环境变量、设置启动脚本及开机自启、配置文件调整、初始化MySQL及启动测试等步骤。

MySQL 5.6.39 二进制安装

CentOS 7 将默认数据库MySQL替换成了Mariadb
这里会从系统的环境准备开始一步一步安装。

环境准备

系统版本内核版本IP地址
Centos 7.54.18.9-1.el7.elrepo.x86_6410.0.0.3

备注 该系统采用MINI最小化安装,安装之后对系统进行了最基础的优化操作,操作过程点击这里

删除系统自带的依赖包

[root@node soft]# rpm -qa | egrep 'mysql|mariadb'
mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64
[root@node soft]# rpm -qa | egrep 'mysql|mariadb' | xargs rpm -e --nodeps
[root@node soft]# rpm -qa | egrep 'mysql|mariadb'
[root@node soft]# 

创建MySQL运行用户

[root@node soft]# useradd -s /sbin/nologin -M mysql
[root@node soft]# grep mysql /etc/passwd
mysql:x:1000:1000::/home/mysql:/sbin/nologin

下载 MySQL

可以在mirrors.163.com的163源下载,点击我下载

如果上面的下载地址失效了,则可以使用百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1Sln84TrPQhA2jyt_t51X1Q
提取码:oyxj

[root@node ~]# cd /opt/soft/
[root@node soft]# wget http://mirrors.163.com/mysql/Downloads/MySQL-5.6/mysql-5.6.39-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
[root@node soft]# ls
mysql-5.6.39-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
# 解压
[root@node soft]# tar xf mysql-5.6.39-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz 
[root@node soft]# ls
mysql-5.6.39-linux-glibc2.12-x86_64  mysql-5.6.39-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz

配置环境变量

[root@node soft]# mv mysql-5.6.39-linux-glibc2.12-x86_64 /opt/mysql
[root@node soft]# chown -R mysql.mysql /opt/mysql
[root@node soft]# cd /opt/
[root@node opt]# ls
mysql
[root@node opt]# echo 'export PATH=$PATH:/opt/mysql/bin' >> /etc/profile
[root@node opt]# tail -1 /etc/profile
export PATH=$PATH:/opt/mysql/bin
[root@node opt]# source /etc/profile
[root@node opt]# mysql -V
mysql  Ver 14.14 Distrib 5.6.39, for linux-glibc2.12 (x86_64) using  EditLine wrapper

配置MySQL启动脚本并设置开机自启

二进制解压后的目录中,包括了MySQL的启动关闭脚本,可以使用,也可以自己写systemctl管理脚本

[root@node opt]# cd mysql/
[root@node mysql]# pwd
/opt/mysql
[root@node mysql]# cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld
[root@node mysql]# chmod +x /etc/init.d/mysqld 
[root@node mysql]# sed -i 's#/usr/local#/opt#g' /etc/init.d/mysqld
[root@node mysql]# chkconfig --add mysqld
[root@node mysql]# chkconfig mysqld on
[root@node mysql]# chkconfig  | grep mysql

Note: This output shows SysV services only and does not include native
      systemd services. SysV configuration data might be overridden by native
      systemd configuration.

      If you want to list systemd services use 'systemctl list-unit-files'.
      To see services enabled on particular target use
      'systemctl list-dependencies [target]'.

mysqld          0:off   1:off   2:on    3:on    4:on    5:on    6:off

配置文件

[root@node mysql]# pwd
/opt/mysql
# 配置文件
[root@node mysql]# cat my.cnf 
[client]
socket = /tmp/mysql.sock
port=3306

[mysql]
default-character-set=utf8

[mysqld]
basedir=/opt/mysql
datadir=/opt/mysql/data
port=3306
pid-file=/opt/mysql/mysqld.pid
skip-name-resolve
socket = /tmp/mysql.sock
character-set-server=utf8
default-storage-engine=INNODB
explicit_defaults_for_timestamp = true
server-id=1
max_connections=2000
query_cache_size=0
table_open_cache=2000
tmp_table_size=246M
thread_cache_size=300
thread_stack = 192k
key_buffer_size=512M
read_buffer_size=4M
read_rnd_buffer_size=32M
innodb_data_home_dir = /opt/mysql/data
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
innodb_log_buffer_size=16M
innodb_buffer_pool_size=256M
innodb_log_file_size=128M
innodb_thread_concurrency=128
innodb_autoextend_increment=1000
innodb_buffer_pool_instances=8
innodb_concurrency_tickets=5000
innodb_old_blocks_time=1000
innodb_open_files=300
innodb_stats_on_metadata=0
innodb_file_per_table=1
innodb_checksum_algorithm=0
back_log=80
flush_time=0
join_buffer_size=128M
max_allowed_packet=1024M
max_connect_errors=2000
open_files_limit=4161
query_cache_type=0
sort_buffer_size=32M
table_definition_cache=1400
binlog_row_event_max_size=8K
sync_master_info=10000
sync_relay_log=10000
sync_relay_log_info=10000
bulk_insert_buffer_size = 64M
interactive_timeout = 120
wait_timeout = 120
log-bin-trust-function-creators=1
sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES 

[mysqld_safe]
log-error=/opt/mysql/error.log
pid-file=/opt/mysql/mysqld.pid
[root@node mysql]# touch /opt/mysql/error.log
[root@node mysql]# chown -R mysql.mysql /opt/mysql/

MySQL 初始化

[root@node mysql]# pwd
/opt/mysql
[root@node mysql]# ./scripts/mysql_install_db --basedir=/opt/mysql --datadir=/opt/mysql/data --user=mysql
# 下面的提示出现两个 OK 表示初始化成功。

启动 测试

[root@node mysql]# /etc/init.d/mysqld  start
Starting MySQL.. SUCCESS! 
[root@node mysql]# mysql
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 1
Server version: 5.6.39 MySQL Community Server (GPL)

Copyright (c) 2000, 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

mysql>

查看日志

[root@node mysql]# cat error.log
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] Plugin 'FEDERATED' is disabled.
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Using atomics to ref count buffer pool pages
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: The InnoDB memory heap is disabled
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Mutexes and rw_locks use GCC atomic builtins
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Memory barrier is not used
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Compressed tables use zlib 1.2.3
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Using Linux native AIO
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Using CPU crc32 instructions
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Initializing buffer pool, size = 256.0M
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Completed initialization of buffer pool
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Highest supported file format is Barracuda.
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: 128 rollback segment(s) are active.
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: Waiting for purge to start
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] InnoDB: 5.6.39 started; log sequence number 1626686
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] Server hostname (bind-address): '*'; port: 3306
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] IPv6 is available.
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note]   - '::' resolves to '::';
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] Server socket created on IP: '::'.
2018-09-29 17:27:51 19821 [Note] /opt/mysql/bin/mysqld: ready for connections.
Version: '5.6.39'  socket: '/tmp/mysql.sock'  port: 3306  MySQL Community Server (GPL)

至此 使用二进制包安装mysql完成

转载于:https://www.cnblogs.com/winstom/p/9724916.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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