本文目录一览：
- 1、掌握Python 操作 MySQL 数据库
- 2、mysql的事务四个特性以及事务的四个隔离级别
- 3、MySQL数据库表被锁、解锁，删除事务
- 4、云数据库MySQL的优势是什么？有什么优惠活动吗？
- 5、什么是MySql数据库
掌握Python 操作 MySQL 数据库
本文Python 操作 MySQL 数据库需要是使用到 PyMySQL 驱动
Python 操作 MySQL 前提是要安装好 MySQL 数据库并能正常连接使用，安装步骤详见下文。
注意： 安装过程我们需要通过开启管理员权限来安装，否则会由于权限不足导致无法安装。
首先需要先下载 MySQL 安装包， 官网下载地址 下载对应版本即可,或直接在网上拉取并安装：
权限设置：
初始化 MySQL：
启动 MySQL：
查看 MySQL 运行状态：
Mysql安装成功后，默认的root用户密码为空，你可以使用以下命令来创建root用户的密码：
登陆：
创建数据库：
查看数据库：
PyMySQL 模块使用 pip命令进行安装：
假如系统不支持 pip 命令，可以使用以下方式安装：
pymysql .connect 函数：连接上数据库
输出结果显示如下：表面数据库连接成功
使用 pymysql 的 connect() 方法连接数据库，connect 参数解释如下：
conn.cursor():获取游标
如果要操作数据库，光连接数据是不够的，咱们必须拿到操作数据库的游标，才能进行后续的操作，游标的主要作用是用来接收数据库操作后的返回结果，比如读取数据、添加数据。通过获取到的数据库连接实例 conn 下的 cursor() 方法来创建游标，实例如下：
输出结果为：
cursor 返回一个游标实例对象，其中包含了很多操作数据的方法，如执行sql语句，sql 执行命令： execute() 和 executemany()
execute(query,args=None):
executemany(query,args=None)：
其他游标对象如下表：
完整数据库连接操作实例如下：
以上结果输出为：
创建表代码如下：
如下所示数据库表创建成功：
插入数据实现代码：
插入数据结果：
Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。
查询数据代码如下：
输出结果：
DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常，下表列出了这些错误和异常:
本文给大家介绍 Python 如何连接 Mysql 进行数据的增删改查操作，文章通过简洁的代码方式进行示例演示，给使用 Python 操作 Mysql 的工程师提供支撑。
mysql的事务四个特性以及事务的四个隔离级别
分别是原子性、一致性、隔离性、持久性。
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。举例来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是1000，那么不管A和B之间如何转账、转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是1000，这就是事务的一致性。
隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如同时操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。
持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务已经正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成。否则的话就会造成我们虽然看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。这是不允许的。
在数据库操作中，在并发的情况下可能出现如下问题：
正是为了解决以上情况，数据库提供了几种隔离级别。
数据库事务的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted(未授权读取、读未提交)、Read committed（授权读取、读提交）、Repeatable read（可重复读取）、Serializable（序列化），这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻象读这几类问题。
虽然数据库的隔离级别可以解决大多数问题，但是灵活度较差，为此又提出了悲观锁和乐观锁的概念。
悲观锁，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度。因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制。也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统的数据访问层中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据。
商品t_items表中有一个字段status，status为1代表商品未被下单，status为2代表商品已经被下单（此时该商品无法再次下单），那么我们对某个商品下单时必须确保该商品status为1。假设商品的id为1。
如果不采用锁，那么操作方法如下：
但是上面这种场景在高并发访问的情况下很可能会出现问题。例如当第一步操作中，查询出来的商品status为1。但是当我们执行第三步Update操作的时候，有可能出现其他人先一步对商品下单把t_items中的status修改为2了，但是我们并不知道数据已经被修改了，这样就可能造成同一个商品被下单2次，使得数据不一致。所以说这种方式是不安全的。
在上面的场景中，商品信息从查询出来到修改，中间有一个处理订单的过程，使用悲观锁的原理就是，当我们在查询出t_items信息后就把当前的数据锁定，直到我们修改完毕后再解锁。那么在这个过程中，因为t_items被锁定了，就不会出现有第三者来对其进行修改了。需要注意的是，要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。我们可以使用命令设置MySQL为非autocommit模式： set autocommit=0;
设置完autocommit后，我们就可以执行我们的正常业务了。具体如下：
上面的begin/commit为事务的开始和结束，因为在前一步我们关闭了mysql的autocommit，所以需要手动控制事务的提交。
上面的第一步我们执行了一次查询操作： select status from t_items where id=1 for update; 与普通查询不一样的是，我们使用了 select…for update 的方式，这样就通过数据库实现了悲观锁。此时在t_items表中，id为1的那条数据就被我们锁定了，其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样我们可以保证当前的数据不会被其它事务修改。需要注意的是，在事务中，只有 SELECT ... FOR UPDATE 或 LOCK IN SHARE MODE 操作同一个数据时才会等待其它事务结束后才执行，一般 SELECT ... 则不受此影响。拿上面的实例来说，当我执行 select status from t_items where id=1 for update; 后。我在另外的事务中如果再次执行 select status from t_items where id=1 for update; 则第二个事务会一直等待第一个事务的提交，此时第二个查询处于阻塞的状态，但是如果我是在第二个事务中执行 select status from t_items where id=1; 则能正常查询出数据，不会受第一个事务的影响。
使用 select…for update 会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认Row-Level Lock，所以只有「明确」地指定主键或者索引，MySQL 才会执行Row lock (只锁住被选取的数据) ，否则MySQL 将会执行Table Lock (将整个数据表单给锁住)。举例如下：
1、 select * from t_items where id=1 for update;
这条语句明确指定主键（id=1），并且有此数据（id=1的数据存在），则采用row lock。只锁定当前这条数据。
2、 select * from t_items where id=3 for update;
这条语句明确指定主键，但是却查无此数据，此时不会产生lock（没有元数据，又去lock谁呢？）。
3、 select * from t_items where name='手机' for update;
这条语句没有指定数据的主键，那么此时产生table lock，即在当前事务提交前整张数据表的所有字段将无法被查询。
4、 select * from t_items where id0 for update; 或者 select * from t_items where id1 for update; （注：在SQL中表示不等于）
上述两条语句的主键都不明确，也会产生table lock。
5、 select * from t_items where status=1 for update; （假设为status字段添加了索引）
这条语句明确指定了索引，并且有此数据，则产生row lock。
6、 select * from t_items where status=3 for update; （假设为status字段添加了索引）
这条语句明确指定索引，但是根据索引查无此数据，也就不会产生lock。
乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以只会在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。实现乐观锁一般来说有以下2种方式：
MySQL数据库表被锁、解锁，删除事务
在程序员的职业生涯中，总会遇到数据库表被锁的情况，前些天就又撞见一次。由于业务突发需求，各个部门都在批量操作、导出数据，而数据库又未做读写分离，结果就是：数据库的某张表被锁了！
用户反馈系统部分功能无法使用，紧急排查，定位是数据库表被锁，然后进行紧急处理。这篇文章给大家讲讲遇到类似紧急状况的排查及解决过程，建议点赞收藏，以备不时之需。
用户反馈某功能页面报502错误，于是第一时间看服务是否正常，数据库是否正常。在控制台看到数据库CPU飙升，堆积大量未提交事务，部分事务已经阻塞了很长时间，基本定位是数据库层出现问题了。
查看阻塞事务列表，发现其中有锁表现象，本想利用控制台直接结束掉阻塞的事务，但控制台账号权限有限，于是通过客户端登录对应账号将锁表事务kill掉，才避免了情况恶化。
下面就聊聊，如果当突然面对类似的情况，我们该如何紧急响应？
想象一个场景，当然也是软件工程师职业生涯中会遇到的一种场景：原本运行正常的程序，某一天突然数据库的表被锁了，业务无法正常运转，那么我们该如何快速定位是哪个事务锁了表，如何结束对应的事物？
首先最简单粗暴的方式就是：重启MySQL。对的，网管解决问题的神器——“重启”。至于后果如何，你能不能跑了，要你自己三思而后行了！
重启是可以解决表被锁的问题的，但针对线上业务很显然不太具有可行性。
下面来看看不用跑路的解决方案：
遇到数据库阻塞问题，首先要查询一下表是否在使用。
如果查询结果为空，那么说明表没在使用，说明不是锁表的问题。
如果查询结果不为空，比如出现如下结果：
则说明表（test）正在被使用，此时需要进一步排查。
查看数据库当前的进程，看看是否有慢SQL或被阻塞的线程。
执行命令：
该命令只显示当前用户正在运行的线程，当然，如果是root用户是能看到所有的。
在上述实践中，阿里云控制台之所以能够查看到所有的线程，猜测应该使用的就是root用户，而笔者去kill的时候，无法kill掉，是因为登录的用户非root的数据库账号，无法操作另外一个用户的线程。
如果情况紧急，此步骤可以跳过，主要用来查看核对：
如果情况紧急，此步骤可以跳过，主要用来查看核对：
看事务表INNODB_TRX中是否有正在锁定的事务线程，看看ID是否在show processlist的sleep线程中。如果在，说明这个sleep的线程事务一直没有commit或者rollback，而是卡住了，需要手动kill掉。
搜索的结果中，如果在事务表发现了很多任务，最好都kill掉。
执行kill命令：
对应的线程都执行完kill命令之后，后续事务便可正常处理。
针对紧急情况，通常也会直接操作第一、第二、第六步。
这里再补充一些MySQL锁相关的知识点：数据库锁设计的初衷是处理并发问题，作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则，而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。MySQL中表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（metadata lock，MDL)。
表锁是在Server层实现的，ALTER TABLE之类的语句会使用表锁，忽略存储引擎的锁机制。表锁通过lock tables… read/write来实现，而对于InnoDB来说，一般会采用行级锁。毕竟锁住整张表影响范围太大了。
另外一个表级锁是MDL（metadata lock），用于并发情况下维护数据的一致性，保证读写的正确性，不需要显式的使用，在访问一张表时会被自动加上。
常见的一种锁表场景就是有事务操作处于：Waiting for table metadata lock状态。
MySQL在进行alter table等DDL操作时，有时会出现Waiting for table metadata lock的等待场景。
一旦alter table TableA的操作停滞在Waiting for table metadata lock状态，后续对该表的任何操作（包括读）都无法进行，因为它们也会在Opening tables的阶段进入到Waiting for table metadata lock的锁等待队列。如果核心表出现了锁等待队列，就会造成灾难性的后果。
通过show processlist可以看到表上有正在进行的操作（包括读），此时alter table语句无法获取到metadata 独占锁，会进行等待。
通过show processlist看不到表上有任何操作，但实际上存在有未提交的事务，可以在information_schema.innodb_trx中查看到。在事务没有完成之前，表上的锁不会释放，alter table同样获取不到metadata的独占锁。
处理方法：通过 select * from information_schema.innodb_trxG, 找到未提交事物的sid，然后kill掉，让其回滚。
通过show processlist看不到表上有任何操作，在information_schema.innodb_trx中也没有任何进行中的事务。很可能是因为在一个显式的事务中，对表进行了一个失败的操作（比如查询了一个不存在的字段），这时事务没有开始，但是失败语句获取到的锁依然有效，没有释放。从performance_schema.events_statements_current表中可以查到失败的语句。
处理方法：通过performance_schema.events_statements_current找到其sid，kill 掉该session，也可以kill掉DDL所在的session。
总之，alter table的语句是很危险的（核心是未提交事务或者长事务导致的），在操作之前要确认对要操作的表没有任何进行中的操作、没有未提交事务、也没有显式事务中的报错语句。
如果有alter table的维护任务，在无人监管的时候运行，最好通过lock_wait_timeout设置好超时时间，避免长时间的metedata锁等待。
关于MySQL的锁表其实还有很多其他场景，我们在实践的过程中尽量避免锁表情况的发生，当然这需要一定经验的支撑。但更重要的是，如果发现锁表我们要能够快速的响应，快速的解决问题，避免影响正常业务，避免情况进一步恶化。所以，本文中的解决思路大家一定要收藏或记忆一下，做到有备无患，避免突然状况下抓瞎。
云数据库MySQL的优势是什么？有什么优惠活动吗？
云数据库MySQL便宜易用，无需购置数据库服务器硬件或软件，即开即用。而且无缝兼容原生数据库引擎，无需二次学习，大幅降低构建与使用成本。而且安全可靠，可以提供备份恢复功能与高可用架构，以及敏感信息传输加密及数据存储加密技术，保障数据与业务服务的安全可靠。此外，具备超高性能，可以提供实践经验得知的最优默认参数值、弹性扩展的可读实例，以及移动云配套的高性能IaaS基础设施，保障数据库的超高性能。目前，云数据库MySQL参与了云领校园（）这一活动，可以免费试用三个月。
什么是MySql数据库
MySQL数据库:
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。
MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。
MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。
数据库简介:
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。
由于MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。
MySQL这个名字，起源不是很明确。一个比较有影响的说法是，基本指南和大量的库和工具带有前缀“my”已经有10年以上，而且不管怎样，MySQL AB创始人之一的Monty Widenius的女儿也叫My。这两个到底是哪一个给出了MySQL这个名字至今依然是个迷，包括开发者在内也不知道。
MySQL的海豚标志的名字叫“sakila”，它是由MySQL AB的创始人从用户在“海豚命名”的竞赛中建议的大量的名字表中选出的。获胜的名字是由来自非洲斯威士兰的开源软件开发者Ambrose Twebaze提供。根据Ambrose所说，Sakila来自一种叫SiSwati的斯威士兰方言，也是在Ambrose的家乡乌干达附近的坦桑尼亚的Arusha的一个小镇的名字。
MySQL，虽然功能未必很强大，但因为它的开源、广泛传播，导致很多人都了解到这个数据库。它的历史也富有传奇性。
MySQL数据库历史:
MySQL的历史最早可以追溯到1979年，那时Oracle也才小打小闹，微软的SQL Server影子都没有。有一个人叫Monty Widenius, 为一个叫TcX的小公司打工，并用BASIC设计了一个报表工具，可以在4M主频和16KB内存的计算机上运行。过了不久，又将此工具，使用C语言重写，移植到Unix平台，当时，它只是一个很底层的面向报表的存储引擎。这个工具叫做Unireg。
可是，这个小公司资源有限，Monty天赋极高，面对资源有限的不利条件，他反而更能发挥潜能，总是力图写出最高效的代码。并因此养成了习惯。与Monty同在一起的还有一些别的同事，很少有人能坚持把那些代码持续写到20年后，而Monty却做到了。
1990年，TcX的customer 中开始有人要求要为它的API提供SQL支持，当时，有人想到了直接使用商用数据库算了，但是Monty觉得商用数据库的速度难令人满意。于是，他直接借助于mSQL的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但不巧的是，效果并不太好。于是, Monty雄心大起，决心自己重写一个SQL支持。
1996年，MySQL 1.0发布,只面向一小拨人，相当于内部发布。到了96年10月，MySQL 3.11.1发布了，呵呵，没有2.x版本。最开始，只提供了Solaris下的二进制版本。一个月后，Linux版本出现了。
紧接下来的两年里，MySQL依次移植到各个平台下。它发布时，采用的许可策略，有些与众不同：允许免费商用，但是不能将MySQL与自己的产品绑定在一起发布。如果想一起发布，就必须使用特殊许可，意味着要花银子。当然，商业支持也是需要花银子的。其它的，随用户怎么用都可以。这种特殊许可为MySQL带来了一些收入，从而为它的持续发展打下了良好的基础。（细想想，PostgreSQL曾经有几年限入低谷，可能与它的完全免费，不受任何限制有关系）。
MySQL3.22应该是一个标志性的版本，提供了基本的SQL支持。
MySQL关系型数据库于1998年1月发行第一个版本。它使用系统核心提供的多线程机制提供完全的多线程运行模式，提供了面向C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python以及Tcl等编程语言的编程接口（APIs），支持多种字段类型并且提供了完整的操作符支持查询中的SELECT和WHERE操作。
MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。
1999-2000年，有一家公司在瑞典成立了，叫MySQL AB (AB是瑞典语“股份公司”的意思)。 雇了几个人,与Sleepycat合作，开发出了 Berkeley DB引擎, 因为BDB支持事务处理，所以，MySQL从此开始支持事务处理了。
2000年4月，MySQL对旧的存储引擎进行了整理，命名为MyISAM。同时，2001年，Heikiki Tuuri向MySQL提出建议，希望能集成他们的存储引擎InnoDB，这个引擎同样支持事务处理，还支持行级锁。
如今，遗憾的是，BDB和InnoDB好像都被Oracle收购了，为了消灭竞争对手，哪怕是开源的，都是不择手段。
MySQL与InnoDB的正式结合版本是4.0。
到了MySQL5.0，2003年12月，开始有View,存储过程之类的东东，当然，其间, bug也挺多。
在2008年1月16号 MySQL被Sun公司收购。
最近，MySQL的创始人Monty Widenius已经向Sun提交了辞呈。head都要走了。
据说，被Sun收购的公司多薄命，不知道MySQL今后前途如何，希望一路走好。相信MySQL的生命力还是很长久的。
时至今日 mysql 和 php 的结合绝对是完美.很多大型的网站也用到mysql数据库.mysql的发展前景是非常光明的!
MySQL常用命令:
1:使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库：
mysql SHOW DATABASES;
2:2、创建一个数据库MYSQLDATA
mysql CREATE DATABASE MYSQLDATA;
3:选择你所创建的数据库
mysql USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功！)
4:查看现在的数据库中存在什么表
mysql SHOW TABLES;
5:创建一个数据库表
mysql CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1));
6:显示表的结构：
mysql DESCRIBE MYTABLE;
7:往表中加入记录
mysql insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”);
8:用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt）
mysql LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE;
9:导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql）
mysqluse database;
mysqlsource d:/mysql.sql;
10:删除表
mysqldrop TABLE MYTABLE;
11:清空表
mysqldelete from MYTABLE;
12:更新表中数据
mysqlupdate MYTABLE set sex=”f” where name=’hyq’;
全局管理权限对应解释：
FILE: 在MySQL服务器上读写文件。
PROCESS: 显示或杀死属于其它用户的服务线程。
RELOAD: 重载访问控制表，刷新日志等。
SHUTDOWN: 关闭MySQL服务。
数据库/数据表/数据列权限：
ALTER: 修改已存在的数据表(例如增加/删除列)和索引。
CREATE: 建立新的数据库或数据表。
DELETE: 删除表的记录。
DROP: 删除数据表或数据库。
INDEX: 建立或删除索引。
INSERT: 增加表的记录。
SELECT: 显示/搜索表的记录。
UPDATE: 修改表中已存在的记录。
特别的权限：
ALL: 允许做任何事(和root一样)。
USAGE: 只允许登录–其它什么也不允许做。
MySQL数据库导入方法:
MySQL数据库的导入,有两种方法：
1) 先导出数据库SQL脚本，再导入；
2) 直接拷贝数据库目录和文件。
在不同操作系统或MySQL版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。
所以一般推荐用SQL脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。
2. 方法一 SQL脚本形式
操作步骤如下：
2.1. 导出SQL脚本
在原数据库服务器上，可以用phpMyAdmin工具，或者mysqldump命令行，导出SQL脚本。
2.1.1 用phpMyAdmin工具
导出选项中，选择导出“结构”和“数据”，不要添加“DROP DATABASE”和“DROP TABLE”选项。
选中“另存为文件”选项，如果数据比较多，可以选中“gzipped”选项。
将导出的SQL文件保存下来。
2.1.2 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。
2.2. 创建空的数据库
通过主控界面/控制面板，创建一个数据库。假设数据库名为abc，数据库全权用户为abc_f。
2.3. 将SQL脚本导入执行
同样是两种方法，一种用phpMyAdmin（mysql数据库管理）工具，或者mysql命令行。
2.3.1 用phpMyAdmin工具
从控制面板，选择创建的空数据库，点“管理”，进入管理工具页面。
在"SQL"菜单中，浏览选择刚才导出的SQL文件，点击“执行”以上载并执行。
注意：phpMyAdmin对上载的文件大小有限制，php本身对上载文件大小也有限制，如果原始sql文件
比较大，可以先用gzip对它进行压缩，对于sql文件这样的文本文件，可获得1:5或更高的压缩率。
gzip使用方法：
# gzip xxxxx.sql
得到
xxxxx.sql.gz文件。
提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。
3 直接拷贝
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 准备原始文件
用tar打包为一个文件
3.2 创建空数据库
3.3 解压
在临时目录中解压，如：
cd /tmp
tar zxf 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/*
Mssql转换mysql的方法:
1.导表结构
使用MySQL生成create脚本的方法。找到生成要导出的脚本，按MySQL的语法修改一下到MySQL数据库中创建该表的列结构什么的。
2.导表数据
在MSSQL端使用bcp导出文本文件:
bcp “Select * FROM dbname.dbo.tablename;” queryout tablename.txt -c -Slocalhostdb2005 -Usa
其中”"中是要导出的sql语句,-c指定使用t进行字段分隔,使用n进行记录分隔,-S指定数据库服务器及实例,-U指定用户名,-P指定密码.
在MySQL端使用mysqlimport 导入文本文件到相应表中
mysqlimport -uroot -p databasename /home/test/tablename.txt
其中-u指定用户名,-p指定密码,databasename指定数据库名称,表名与文件名相同
MySQL备份与恢复:
MySQL备份恢复数据的一般步骤
备份一个数据库的例子：
1、备份前读锁定涉及的表
mysqlLOCK TABLES tbl1 READ,tbl1 READ,…
如果，你在mysqldump实用程序中使用--lock-tables选项则不必使用如上SQL语句。
2、导出数据库中表的结构和数据
shellmysqldump --opt db_namedb_name.sql
3、启用新的更新日志
shellmysqladmin flush-logs
这样可以记录你备份后的数据改变为恢复数据准备。
4、解除表的读锁
mysqlUNLOCK TABLES;
为了加速上述过程，你可以这样做：
shell mysqldump --lock-tables --opt db_namedb_name.sql; mysqladmin flush-logs
但是这样可能会有点小问题。上命令在启用新的更新日志前就恢复表的读锁，
在更新繁忙的站点，可能有备份后的更新数据没有记录在新的日志中。
现在恢复上面备份的数据库
1、对涉及的表使用写锁
mysqlLOCK TABLES tbl1 WRITE,tbl1 WRITE,…
2、恢复备份的数据
shellmysql db_name db_name.sql
3、恢复更新日志的内容
shellmysql --one-database db_name hostname.nnn
假设需要使用的日志名字为hostname.nnn
4、启用新的更新日志
shellmysqladmin flush-logs
5、解除表的写锁
mysqlUNLOCK TABLES;
希望上面的例子能给你启发，因为备份数据的手法多种多样，你所使用的和上面所述可能大不一样，但是对于备份和恢复中，表的锁定、启用新的更新日志的时机应该是类似的，仔细考虑这个问题。
MySQL数据库优化:
选择InnoDB作为存储引擎
大型产品的数据库对于可靠性和并发性的要求较高，InnoDB作为默认的MySQL存储引擎，相对于MyISAM来说是个更佳的选择。
优化数据库结构
组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。
设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。
仅创建你需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新操作的执行时间。
InnoDB的ChangeBuffering特性
InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表操作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目，从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O操作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL5.5及更高版本。
InnoDB页面压缩
InnoDB支持对表进行页面级的压缩。当写入数据页的时候，会有特定的压缩算法对其进行压缩。压缩后的数据会写入磁盘，其打孔机制会释放页面末尾的空块。如果压缩失败，数据会按原样写入。表和索引都会被压缩，因为索引通常是数据库总大小中占比很大的一部分，压缩可以显著节约内存，I/O或处理时间，这样就达到了提高性能和伸缩性的目的。它还可以减少内存和磁盘之间传输的数据量。MySQL5.1及更高版本支持该功能。
注意，页面压缩并不能支持共享表空间中的表。共享表空间包括系统表空间、临时表空间和常规表空间。
使用批量数据导入
在主键上使用已排序的数据源进行批量数据的导入可加快数据插入的过程。否则，可能需要在其他行之间插入行以维护排序，这会导致磁盘I/O变高，进而影响性能，增加页的拆分。关闭自动提交的模式也是有好处的，因为它会为每个插入执行日志刷新到磁盘。在批量插入期间临时转移唯一键和外键检查也可显著降低磁盘I/O。对于新建的表，最好的做法是在批量导入后创建外键/唯一键约束。
一旦你的数据达到稳定的大小，或者增长的表增加了几十或几百兆字节，就应该考虑使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩浪费的空间。对重新组织后的表进行全表扫描所需要的I/O会更少。
优化InnoDB磁盘I/O
增加InnoDB缓冲池大小可以让查询从缓冲池访问而不是通过磁盘I/O访问。通过调整系统变量innodb_flush_method来调整清除缓冲的指标使其达到最佳水平。
MySQL的内存分配
在为MySQL分配足够的内存之前，请考虑不同领域对MySQL的内存需求。要考虑的关键领域是：并发连接——对于大量并发连接，排序和临时表将需要大量内存。在撰写本文时，对于处理3000+并发连接的数据库，16GB到32GB的RAM是足够的。
内存碎片可以消耗大约10%或更多的内存。像innodb_buffer_pool_size、key_buffer_size、query_cache_size等缓存和缓冲区要消耗大约80%的已分配内存。
日常维护
定期检查慢的查询日志并优化查询机制以有效使用缓存来减少磁盘I/O。优化它们，以扫描最少的行数，而不是进行全表扫描。
其他可以帮助DBA检查和分析性能的日志包括：错误日志、常规查询日志、二进制日志、DDL日志(元数据日志)。
定期刷新缓存和缓冲区以降低碎片化。使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩任何可能被浪费的空间。