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用mysqldump对MySQL数据库进行数据备份与恢复

MySQL 版本：4.1

　　环境介绍：主库 192.168.0.205 从库 192.168.0.206

　　1、主库创建/etc/my.cnf，修改[mysqld]里边的键值增加

　　server-id=1 
　　log-bin=binlog_name 

　　2、主库增加用户，用于从库读取主库日志。

　　grant replication slave,reload,super on *.* to ’slave’@’192.168.0.206’ identified by ’123456’

　　3、从库连接主库进行测试。

/opt/mysql/bin/mysql -u slave -p -h 192.168.0.205 

　　4、停从库，修改从库/etc/my.cnf，增加选项：

[mysqld] 

server-id=2 

master-host=192.168.0.205 

master-user=slave 

master-password=123456 

　　5、启动从库，进行主从库数据同步

/opt/mysql/share/mysql/mysql start 
/opt/mysql/bin/mysql -u root -p  
mysql>load data from master; 

　　说明：这一步也可以用数据库倒入或者直接目录考过来。

　　6、进行测试：

　　主库创建表，

mysql>create database sampdb; 

mysql>create table new (name char(20),phone char(20)); 

mysql>insert into new (’abc,’0532555555’); 

　　打开从库，察看：

/opt/mysql/bin/mysql -u root -p 

mysql>show database; 

mysql 

sampdb 

test 

mysql>use sampdb; 

mysql>show tables; 

new 

说明主从数据库创建成功。 

　　7、主从数据库相关命令：

slave stop; slave start ;  开始停止从数据库。 
show slave status\G;  显示从库正读取哪一个主数据库二进制日志 

　　purge master logs to ’binlog.000004’; 此命令非常小心，删除主数据库没用的二进制日志文件。如果误删除，那么从库就没有办法自动更新了。

　　change master； 从服务器上修改参数使用。

http://www.dwww.cn/new/20063201849301317.html

关系数据库设计之时是要遵守一定的规则的。尤其是数据库设计范式 现简单介绍1NF（第一范式），2NF（第二范式），3NF（第三范式）和BCNF，另有第四范式和第五范式留到以后再介绍。 在你设计数据库之时，若能符合这几个范式，你就是数据库设计的高手。

第一范式（1NF）：在关系模式R中的每一个具体关系r中，如果每个属性值 都是不可再分的最小数据单位，则称R是第一范式的关系。例：如职工号，姓名，电话号码组成一个表（一个人可能有一个办公室电话 和一个家里电话号码） 规范成为1NF有三种方法：
一是重复存储职工号和姓名。这样，关键字只能是电话号码。
二是职工号为关键字，电话号码分为单位电话和住宅电话两个属性
三是职工号为关键字，但强制每条记录只能有一个电话号码。
以上三个方法，第一种方法最不可取，按实际情况选取后两种情况。

第二范式（2NF）：如果关系模式R（U，F）中的所有非主属性都完全依赖于任意一个候选关键字，则称关系R 是属于第二范式的。
例：选课关系 SCI（SNO，CNO，GRADE，CREDIT）其中SNO为学号， CNO为课程号，GRADEGE 为成绩，CREDIT 为学分。 由以上条件，关键字为组合关键字（SNO，CNO）
在应用中使用以上关系模式有以下问题：
a.数据冗余，假设同一门课由40个学生选修，学分就 重复40次。
b.更新异常，若调整了某课程的学分，相应的元组CREDIT值都要更新，有可能会出现同一门课学分不同。
c.插入异常，如计划开新课，由于没人选修，没有学号关键字，只能等有人选修才能把课程和学分存入。
d.删除异常，若学生已经结业，从当前数据库删除选修记录。某些门课程新生尚未选修，则此门课程及学分记录无法保存。
原因：非关键字属性CREDIT仅函数依赖于CNO，也就是CREDIT部分依赖组合关键字（SNO，CNO）而不是完全依赖。
解决方法：分成两个关系模式 SC1（SNO，CNO，GRADE），C2（CNO，CREDIT）。新关系包括两个关系模式，它们之间通过SC1中的外关键字CNO相联系，需要时再进行自然联接，恢复了原来的关系

第三范式（3NF）：如果关系模式R（U，F）中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递信赖，则称关系R是属于第三范式的。
例：如S1（SNO，SNAME，DNO，DNAME，LOCATION） 各属性分别代表学号，
姓名，所在系，系名称，系地址。
关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。但这关系肯定有大量的冗余，有关学生所在的几个属性DNO，DNAME，LOCATION将重复存储，插入，删除和修改时也将产生类似以上例的情况。
原因：关系中存在传递依赖造成的。即SNO -> DNO。 而DNO -> SNO却不存在，DNO -> LOCATION, 因此关键辽 SNO 对 LOCATION 函数决定是通过传递依赖 SNO -> LOCATION 实现的。也就是说，SNO不直接决定非主属性LOCATION。
解决目地：每个关系模式中不能留有传递依赖。
解决方法：分为两个关系 S（SNO，SNAME，DNO），D（DNO，DNAME，LOCATION）
注意：关系S中不能没有外关键字DNO。否则两个关系之间失去联系。

BCNF：如果关系模式R（U，F）的所有属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于R的任何候选关键字，那么称关系R是属于BCNF的。或是关系模式R，如果每个决定因素都包含关键字（而不是被关键字所包含），则RCNF的关系模式。
例：配件管理关系模式 WPE（WNO，PNO，ENO，QNT）分别表仓库号，配件号，职工号，数量。有以下条件
a.一个仓库有多个职工。
b.一个职工仅在一个仓库工作。
c.每个仓库里一种型号的配件由专人负责，但一个人可以管理几种配件。
d.同一种型号的配件可以分放在几个仓库中。
分析：由以上得 PNO 不能确定QNT，由组合属性（WNO，PNO）来决定，存在函数依赖（WNO，PNO） -> ENO。由于每个仓库里的一种配件由专人负责，而一个人可以管理几种配件，所以有组合属性（WNO，PNO）才能确定负责人，有（WNO，PNO）-> ENO。因为 一个职工仅在一个仓库工作，有ENO -> WNO。由于每个仓库里的一种配件由专人负责，而一个职工仅在一个仓库工作，有 （ENO，PNO）-> QNT。
找一下候选关键字，因为（WNO，PNO） -> QNT，（WNO，PNO）-> ENO ，因此 （WNO，PNO）可以决定整个元组，是一个候选关键字。根据ENO->WNO，（ENO，PNO）->QNT，故（ENO，PNO）也能决定整个元组，为另一个候选关键字。属性ENO，WNO，PNO 均为主属性，只有一个非主属性QNT。它对任何一个候选关键字都是完全函数依赖的，并且是直接依赖，所以该关系模式是3NF。
分析一下主属性。因为ENO->WNO，主属性ENO是WNO的决定因素，但是它本身不是关键字，只是组合关键字的一部分。这就造成主属性WNO对另外一个候选关键字（ENO，PNO）的部 分依赖，因为（ENO，PNO）-> ENO但反过来不成立，而P->WNO，故（ENO，PNO）-> WNO 也是传递依赖。
虽然没有非主属性对候选关键辽的传递依赖，但存在主属性对候选关键字的传递依赖，同样也会带来麻烦。如一个新职工分配到仓库工作，但暂时处于实习阶段，没有独立负责对某些配件的管理任务。由于缺少关键字的一部分PNO而无法插入到该关系中去。又如某个人改成不管配件了去负责安全，则在删除配件的同时该职工也会被删除。
解决办法：分成管理EP（ENO，PNO，QNT），关键字是（ENO，PNO）工作EW（ENO，WNO）其关键字是ENO
缺点：分解后函数依赖的保持性较差。如此例中，由于分解,函数依赖（WNO，PNO）-> ENO 丢失了, 因而对原来的语义有所破坏。没有体现出每个仓库里一种部件由专人负责。有可能出现 一部件由两个人或两个以上的人来同时管理。因此，分解之后的关系模式降低了部分完整性约束。

一个关系分解成多个关系，要使得分解有意义，起码的要求是分解后不丢失原来的信息。这些信息不仅包括数据本身，而且包括由函数依赖所表示的数据之间的相互制约。进行分解的目标是达到更高一级的规范化程度，但是分解的同时必须考虑两个问题：无损联接性和保持函数依赖。有时往往不可能做到既有无损联接性，又完全保持函数依赖。需要根据需要进行权衡。

1NF直到BCNF的四种范式之间有如下关系：
BCNF包含了3NF包含2NF包含1NF

小结：
目地：规范化目的是使结构更合理，消除存储异常，使数据冗余尽量小，便于插入、删除和更新
原则：遵从概念单一化 "一事一地"原则，即一个关系模式描述一个实体或实体间的一种联系。规范的实质就是概念的单一化。
方法：将关系模式投影分解成两个或两个以上的关系模式。
要求：分解后的关系模式集合应当与原关系模式"等价"，即经过自然联接可以恢复原关系而不丢失信息，并保持属性间合理的联系。

注意：一个关系模式结这分解可以得到不同关系模式集合，也就是说分解方法不是唯一的。最小冗余的要求必须以分解后的数据库能够表达原来数据库所有信息为前提来实现。其根本目标是节省存储空间，避免数据不一致性，提高对关系的操作效率，同时满足应用需求。实际上，并不一定要求全部模式都达到BCNF不可。有时故意保留部分冗余可能更方便数据查询。尤其对于那些更新频度不高，查询频度极高的数据库系统更是如此。

在关系数据库中，除了函数依赖之外还有多值依赖，联接依赖的问题，从而提出了第四范式，第五范式等更高一级的规范化要求。在此，以后再谈。

各位朋友，你看过后有何感想，其实，任何一本数据库基础理论的书都会讲这些东西，考虑到很多网友是半途出家，来做数据库。特找一本书大抄特抄一把，各位有什么问题，也别问我了，自已去找一本关系数据库理论的书去看吧，说不定，对各位大有帮助。说是说以上是基础理论的东西，请大家想想，你在做数据库设计的时候有没有考虑过遵过以上几个范式呢，有没有在数据库设计做得不好之时，想一想，对比以上所讲，到底是违反了第几个范式呢？
我见过的数据库设计，很少有人做到很符合以上几个范式的，一般说来，第一范式大家都可以遵守，完全遵守第二第三范式的人很少了，遵守的人一定就是设计数据库的高手了，BCNF的范式出现机会较少，而且会破坏完整性，你可以在做设计之时不考虑它，当然在ORACLE中可通过触发器解决其缺点。以后我们共同做设计之时，也希望大家遵守以上几个范式。

一、什么是索引？

索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。

假设我们创建了一个名为people的表：

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分：

可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引，MySQL将在索引中排序name列：

对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\'Mike\';”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。

二、索引的类型

　　MySQL提供多种索引类型供选择：

• 普通索引
  这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
  • 创建索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
  • 修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);
  • 创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

• 唯一性索引
  这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建：
  • 创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
  • 修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);
  • 创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

• 主键
  主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

• 全文索引
  MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建，也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引，要了解更多信息，请参见MySQL documentation。

三、单列索引与多列索引

索引可以是单列索引，也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表：

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！

那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

四、最左前缀

多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀（Leftmost Prefixing）的概念体现出来。继续考虑前面的例子，现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时，MySQL将使用fname_lname_age索引：

• firstname，lastname，age
• firstname，lastname
• firstname

从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引：

下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。

• table：这是表的名字。
• type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明：
  
  “对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。”
  
  在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。
  
  如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。
  
• possible_keys：
  可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。
  
• Key：
  它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。
  
• key_len：
  索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。
  
• ref：
  它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。
  
• rows：
  MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。
  
• Extra：
  这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。
  

七、索引的缺点

到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。

首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。

第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。

【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。