MySQL默认采用的是MyISAM。
MyISAM不支持事务，而InnoDB支持。InnoDB的AUTOCOMMIT默认是打开的，即每条SQL语句会默认被封装成一个事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好是把多条SQL语句显示放在begin和commit之间，组成一个事务去提交。
InnoDB支持数据行锁定，MyISAM不支持行锁定，只支持锁定整个表。即MyISAM同一个表上的读锁和写锁是互斥的，MyISAM并发读写时如果等待队列中既有读请求又有写请求，默认写请求的优先级高，即使读请求先到，所以MyISAM不适合于有大量查询和修改并存的情况，那样查询进程会长时间阻塞。因为MyISAM是锁表，所以某项读操作比较耗时会使其他写进程饿死。
InnoDB支持外键，MyISAM不支持。
InnoDB的主键范围更大，最大是MyISAM的2倍。
InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。全文索引是指对char、varchar和text中的每个词（停用词除外）建立倒排序索引。MyISAM的全文索引其实没啥用，因为它不支持中文分词，必须由使用者分词后加入空格再写到数据表里，而且少于4个汉字的词会和停用词一样被忽略掉。
MyISAM支持GIS数据，InnoDB不支持。即MyISAM支持以下空间数据对象：Point,Line,Polygon,Surface等。
没有where的count(*)使用MyISAM要比InnoDB快得多。因为MyISAM内置了一个计数器，count(*)时它直接从计数器中读，而InnoDB必须扫描全表。所以在InnoDB上执行count(*)时一般要伴随where，且where中要包含主键以外的索引列。为什么这里特别强调“主键以外”？因为InnoDB中primary index是和raw data存放在一起的，而secondary index则是单独存放，然后有个指针指向primary key。所以只是count(*)的话使用secondary index扫描更快，而primary key则主要在扫描索引同时要返回raw data时的作用较大。

前段时间，将线上MySQL数据库升级到了5.7。考虑到可能产生的不兼容性，在升级之前，确实也是战战兢兢，虽然测试环境，开发环境早在半年前就已提前升级。

基于前期的调研和朋友的反馈，与开发相关的主要有两点：

sql_mode

MySQL 5.6中，其默认值为”NO_ENGINE_SU BSTITUTION”，可理解为非严格模式，譬如，对自增主键插入空字符串”，虽然提示warning，但并不影响自增主键的生成。

但在MySQL 5.7中，其就调整为了严格模式，对于上面这个，其不会提示warning，而是直接报错。

分组求最值

分组求最值的某些写法在MySQL5.7中得不到预期结果，这点，相对来说比较隐蔽。

其中，第一点是可控的，毕竟可以调整参数。而第二点，却是不可控的，没有参数与之相关，需要开发Review代码。

下面具体来看看

测试数据

mysql> select * from emp;
+——-+———-+——–+——–+
| empno | ename    | sal    | deptno |
+——-+———-+——–+——–+
|  1001 | emp_1001 | 100.00 |    10 |
|  1002 | emp_1002 | 200.00 |    10 |
|  1003 | emp_1003 | 300.00 |    20 |
|  1004 | emp_1004 | 400.00 |    20 |
|  1005 | emp_1005 | 500.00 |    30 |
|  1006 | emp_1006 | 600.00 |    30 |
+——-+———-+——–+——–+
6 rows in set (0.00 sec)

其中，empno是员工编号，ename是员工姓名，sal是工资，deptno是员工所在部门号。

业务的需求是，求出每个部门中工资最高的员工的相关信息。

在MySQL5.6中，我们可以通过下面这个SQL来实现，

SELECT
deptno,ename,sal
FROM
( SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC ) t
GROUP BY
deptno;

结果如下，可以看到，其确实实现了预期效果。

+——–+———-+——–+
| deptno | ename    | sal    |
+——–+———-+——–+
|    10 | emp_1002 | 200.00 |
|    20 | emp_1004 | 400.00 |
|    30 | emp_1006 | 600.00 |
+——–+———-+——–+

再来看看MySQL5.7的结果，竟然不一样。

+——–+———-+——–+
| deptno | ename    | sal    |
+——–+———-+——–+
|    10 | emp_1001 | 100.00 |
|    20 | emp_1003 | 300.00 |
|    30 | emp_1005 | 500.00 |
+——–+———-+——–+

实际上，在MySQL5.7中，对该SQL进行了改写，改写后的SQL可通过explain(extended) + show warnings查看。

mysql> explain select deptno,ename,sal from (select * from emp order by sal desc) t group by deptno;
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+—————–+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra          |
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+—————–+
|  1 | SIMPLE      | emp  | NULL      | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    6 |  100.00 | Using temporary |
+—-+————-+——-+————+——+—————+——+———+——+——+———-+—————–+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show warnings\G
*************************** 1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: /* select#1 */ select `slowtech`.`emp`.`deptno` AS `deptno`,`slowtech`.`emp`.`ename` AS `ename`,`slowtech`.`emp`.`sal` AS `sal` from `slowtech`.`emp` group by `slowtech`.`emp`.`deptno`
1 row in set (0.00 sec)

从改写后的SQL来看，其消除了子查询，导致结果未能实现预期效果，官方也证实了这一点，https://bugs.mysql.com/bug.php?id=80131

很多人可能不以为然，认为没人会这样写，但在大名鼎鼎的stackoverflow中，该实现的点赞数就有116个-由此可见其受众之广，仅次于后面提到的“方法二”（点赞数206个）。
https://stackoverflow.com/questions/12102200/get-records-with-max-value-for-each-group-of-grouped-sql-results

需要注意的是，该SQL在5.7中是不能直接运行的，其会提示如下错误：

ERROR 1055 (42000): Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column ‘t.ename’ which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by

这个与sql_mode有关，在MySQL 5.7中，sql_mode调整为了

ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION

其中，ONLY_FULL_GROUP_BY与group by语句有关，其要求select列表里只能出现分组列（即group by后面的列）和聚合函数（sum，avg，max等），这也是SQL92的标准。

但在工作中，却经常看到开发写出下面这种SQL。

mysql> select deptno,ename,max(sal) from emp group by deptno;
+——–+———-+———-+
| deptno | ename    | max(sal) |
+——–+———-+———-+
|    10 | emp_1001 |  200.00 |
|    20 | emp_1003 |  400.00 |
|    30 | emp_1005 |  600.00 |
+——–+———-+———-+
3 rows in set (0.01 sec)

实在不明白，这里的ename在业务层有何意义，毕竟，他并不是工资最高的那位员工。

分组求最值，MySQL的实现方式

其实分组求最值是一个很普遍的需求。在工作中，也经常被开发同事问到。 下面具体来看看，MySQL中有哪些实现方式。

方法1

SELECT
e.deptno,
ename,
sal
FROM
emp e,
( SELECT deptno, max( sal ) maxsal FROM emp GROUP BY deptno ) t
WHERE
e.deptno = t.deptno
AND e.sal = t.maxsal;

方法2

SELECT
a.deptno,
a.ename,
a.sal
FROM
emp a
LEFT JOIN emp b ON a.deptno = b.deptno
AND a.sal < b.sal
WHERE
b.sal IS NULL;

这两种实现方式，其实是通用的，不仅适用于MySQL，也适用于其它主流关系型数据库。

方法3
MySQL 8.0推出了分析函数，其也可实现类似功能。

SELECT
deptno,
ename,
sal
FROM
(
SELECT
deptno,
ename,
sal,
LAST_VALUE ( sal ) OVER ( PARTITION BY deptno ORDER BY sal ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) maxsal
FROM
emp
) a
WHERE
sal = maxsal;

三种实现方式的性能对比

因上面测试案例的数据量太小，三种实现方式的结果都是秒出，仅凭执行计划很难直观地看出实现方式的优劣。

下面换上数据量更大的测试数据，官方示例数据库employees中的dept_emp表，https://github.com/datacharmer/test_db

表的相关信息如下，其中emp_no是员工编号，dept_no是部门编号，from_date是入职日期。

mysql> show create table dept_emp\G
*************************** 1. row ***************************
Table: dept_emp
Create Table: CREATE TABLE `dept_emp` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`dept_no` char(4) NOT NULL,
`from_date` date NOT NULL,
`to_date` date NOT NULL,
KEY `dept_no` (`dept_no`,`from_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from dept_emp;
+———-+
| count(*) |
+———-+
|  331603 |
+———-+
1 row in set (0.09 sec)

mysql> select * from dept_emp limit 1;
+——–+———+————+————+
| emp_no | dept_no | from_date  | to_date    |
+——–+———+————+————+
|  10001 | d005    | 1986-06-26 | 9999-01-01 |
+——–+———+————+————+
1 row in set (0.00 sec)

方法1

mysql> select d.dept_no,d.emp_no,d.from_date from dept_emp d, (select dept_no,max(from_date) max_hiredate from dept_emp group by dept_no) t where d.dept_no=t.dept_no and d.from_date=t.max_hiredate;
…
12 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select d.dept_no,d.emp_no,d.from_date from dept_emp d, (select dept_no,max(from_date) max_hiredate from dept_emp group by dept_no) t where d.dept_no=t.dept_no and d.from_date=t.max_hiredate;
+—-+————-+————+————+——-+—————+———+———+————————–+——+———-+———————-
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key    | key_len | ref                      | rows | filtered | Extra
+—-+————-+————+————+——-+—————+———+———+————————–+——+———-+———————-
|  1 | PRIMARY    | <derived2> | NULL      | ALL  | NULL          | NULL    | NULL    | NULL                    |    9 |  100.00 | Using where
|  1 | PRIMARY    | d          | NULL      | ref  | dept_no      | dept_no | 19      | t.dept_no,t.max_hiredate |    5 |  100.00 | NULL
|  2 | DERIVED    | dept_emp  | NULL      | range | dept_no      | dept_no | 16      | NULL                    |    9 |  100.00 | Using index for group-by
+—-+————-+————+————+——-+—————+———+———+————————–+——+———-+———————-

方法2

mysql> explain select a.dept_no,a.emp_no,a.from_date from dept_emp a left join dept_emp b on a.dept_no=b.dept_no and a.from_date < b.from_date where b.from_date is null;
+—-+————-+——-+————+——+—————+———+———+——————–+——–+———-+————————–+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key    | key_len | ref                | rows  | filtered | Extra                    |
+—-+————-+——-+————+——+—————+———+———+——————–+——–+———-+————————–+
|  1 | SIMPLE      | a    | NULL      | ALL  | NULL          | NULL    | NULL    | NULL              | 331008 |  100.00 | NULL                    |
|  1 | SIMPLE      | b    | NULL      | ref  | dept_no      | dept_no | 16      | slowtech.a.dept_no |  41376 |    19.00 | Using where; Using index |
+—-+————-+——-+————+——+—————+———+———+——————–+——–+———-+————————–+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

方法3

mysql> select dept_no,emp_no,from_date from ( select dept_no,emp_no,from_date,last_value(from_date) over(partition by dept_no order by from_date rows between unbounded preceding and unbounded following) max_hiredate from dept_emp) a where from_date=max_hiredate;
…
12 rows in set (1.57 sec)

mysql> desc select dept_no,emp_no,from_date from ( select dept_no,emp_no,from_date,last_value(from_date) over(partition by dept_no order by from_date rows between unbounded preceding and unbounded following) max_hiredate from dept_emp) a where from_date=max_hiredate;
+—-+————-+————+————+——+—————+——+———+——+——–+———-+—————-+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | filtered | Extra          |
+—-+————-+————+————+——+—————+——+———+——+——–+———-+—————-+
|  1 | PRIMARY    | <derived2> | NULL      | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 331008 |  100.00 | Using where    |
|  2 | DERIVED    | dept_emp  | NULL      | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 331008 |  100.00 | Using filesort |
+—-+————-+————+————+——+—————+——+———+——+——–+———-+—————-+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

从执行时间上看，

方法1的时间最短，在有复合索引(deptno, fromdate)的情况下，结果瞬间就出来了，即使在没有索引的情况下，也只消耗了0.75s。

方法2的时间最长，3个小时还是没出结果。同样的数据，同样的SQL，放到Oracle查，也消耗了87分49秒。

方法3的时间比较固定，无论是否存在索引，都维持在1.5s左右，比方法1的耗时要久。

这里，对之前提到的，MySQL 5.7中不再兼容的实现方式也做了个测试，在没有任何索引的情况下，其稳定在0.7s（性能并不弱，怪不得有人使用），而同等情况下，方法1稳定在0.5s（哈，MySQL 5.6竟然比8.0还快）。但与方法1不同的是，其无法通过索引进行优化。

从执行计划上看，

方法1， 先将group by的结果放到临时表中，然后再将该临时表作为驱动表，来和dept_emp表进行关联查询。驱动表小（只有9条记录），关联列又有索引，无怪乎，结果能秒出。

方法2， 两表关联。其犯了SQL优化中的两个大忌。

1. 驱动表太大，其有331603条记录。

2. 被驱动表虽然也有索引，但从执行计划上看，其只使用了复合索引  (dept_no, from_date)中的dept_no，而dept_no的选择率又太低，毕竟只有9个部门。

方法3， 先把分析的结果放到一个临时表中，然后再对该临时表进行处理。其进行了两次全表扫描，一次是针对dept_emp表，一次是针对临时表。

所以，对于分组求最值的需求，建议使用方法1，其不仅符合SQL规范，查询性能上也是最好的，尤其是在联合索引的情况下。

PS：

经大神指点，对之前提到的，MySQL 5.7中不再兼容的实现方式，实际可以通过调整optimizer_switch来加以规避

set optimizer_switch=’derived_merge=off’;

derived_merge是MySQL 5.7引入的，其会试图将Derived Table（派生表，from后面的子查询），视图引用，公用表表达式（Common table expressions）与外层查询进行合并。如，

SELECT *
FROM t1 JOIN (SELECT t2.f1 FROM t2) AS derived_t2
ON t1.f2=derived_t2.f1
WHERE t1.f1 > 0;

改写为

SELECT *
FROM t1 JOIN (SELECT DISTINCT f1 FROM t2) AS derived_t2
ON t1.f1=derived_t2.f1;

MariaDB是一个开源的关系数据库管理系统，向后兼容，二进制替换MySQL。它由MySQL的一些原始开发人员以及社区中的许多人开发。随着CentOS 7的发布，MySQL被MariaDB取代为默认的数据库系统。

如果出于任何原因需要安装MySQL，请查看如何在CentOS 7教程上安装MySQL。如果您的应用程序没有任何特定要求，您应该坚持使用MariaDB，这是CentOS 7中的默认数据库系统。

在本教程中，我们将向您展示如何使用官方MariaDB存储库在CentOS 7上安装MariaDB的最新版本。在默认的CentOS仓库中提供的MariaDB服务器版本是5.5版本，不是最新的MariaDB稳定版本。

安装MariaDB

在撰写本文时，MariaDB的最新版本是10.3版本。

创建一个名为MariaDB.repo的存储库文件并添加以下内容：

/etc/yum.repos.d/MariaDB.repo

# MariaDB 10.3 CentOS repository list – created 2018-05-27 07:02 UTC
# http://downloads.mariadb.org/mariadb/repositories/
[mariadb]
name = MariaDB
baseurl = http://yum.mariadb.org/10.3/centos7-amd64
gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDB
gpgcheck=1

如果您需要安装任何其他版本的MariaDB，请在此[页面]（https://downloads.mariadb.org/mariadb/repositories/）上为您需要的MariaDB版本生成一个存储库。

我们将使用yum安装MariaDB服务器和客户端软件包，与其他CentOS软件包相同，方法是键入以下命令：

sudo yum install MariaDB-server MariaDB-client

Yum可能会提示您导入MariaDB GPG密钥：

Retrieving key from https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDB
Importing GPG key 0x1BB943DB:
Userid    : “MariaDB Package Signing Key <package-signing-key@mariadb.org>”
Fingerprint: 1993 69e5 404b d5fc 7d2f e43b cbcb 082a 1bb9 43db
From      : https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDB

键入y并按Enter键。

安装完成后，启用并启动MariaDB服务：

sudo systemctl enable mariadb
sudo systemctl start mariadb

一旦MySQL服务启动，我们可以通过输入以下内容来检查它的状态：

sudo systemctl status mariadb

输出示例：

● mariadb.service – MariaDB 10.3.7 database server
Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/mariadb.service; enabled; vendor preset: disabled)
Drop-In: /etc/systemd/system/mariadb.service.d
└─migrated-from-my.cnf-settings.conf
Active: inactive (dead)
Docs: man:mysqld(8)
https://mariadb.com/kb/en/library/systemd/

并打印MariaDB服务器版本，其中包含：

mysql -V

mysql  Ver 15.1 Distrib 10.3.7-MariaDB, for Linux (x86_64) using readline 5.1

保护MariaDB安全

运行mysql_secure_installation命令来提高MariaDB安装的安全性：

sudo mysql_secure_installation

脚本会提示您设置root用户密码，删除匿名用户，限制root用户对本地计算机的访问权限，并删除测试数据库。 所有步骤都有详细说明，建议对所有问题回答“是”（是）。

从命令行连接到MariaDB

要通过终端连接到MariaDB服务器，我们将使用MariaDB客户端。

您可以通过键入以root用户身份登录到MariaDB服务器：

mysql -u root -p

系统将提示您输入在运行mysql_secure_installation脚本时以前设置的root密码。

一旦你输入密码，你将会看到MariaDB shell，如下所示：

Welcome to the MariaDB monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MariaDB connection id is 8
Server version: 10.3.7-MariaDB MariaDB Server

Copyright (c) 2000, 2018, Oracle, MariaDB Corporation Ab and others.

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

Oracle已经发布了他们的开源关系数据库管理系统MySQL 8。这个版本引入了许多改进，最受关注的可能是基于文档的存储，开发人员可以在同一个数据库中使用传统关系数据和“NoSQL”文档数据。该版本还提升了性能，增强了安全性，并改变了默认字符集以促进“移动优先”开发。

MySQL在MySQL 5.7中引入了对JSON的支持，现在在8.0里带来了MySQL文档存储，开发人员可以将无模式JSON文档集合与关系表放在一起使用。MySQL文档存储由一系列技术组成，一个新的客户端协议、X协议以及让MySQL服务器能够使用X协议的X插件。新的X DevAPI是一组异步API，用于在X协议上执行CRUD和SQL操作。MySQL连接器是一组驱动程序，开发人员可以基于驱动程序使用Java、Python、Node、.Net和C ++等主流开发语言来调用API和文档存储。文档存储中还有一个MySQL Shell，提供了交互式的Javascript、Python或SQL接口来支持MySQL服务器的开发和管理。

Geir Høydalsvik自2008年以来一直在MySQL数据库团队中工作，他告诉InfoQ：“文档存储和关系数据库的结合是一个关键特性。用户现在可以拥有一个坚实的数据库系统，可以同时服务于SQL和NoSQL”。

MySQL并不是开源领域中第一个支持关系数据和基于文档数据的数据库，比如PostgreSQL已经推出该特性一段时间了。

与之前的版本相比，MySQL 8.0还带来了显着的性能改进。发行说明指出，MySQL 8.0速度是5.7的两倍。基准测试数据显示，在以每秒查询数量作为衡量手段的情况下，随着用户数量的增加，性能出现差异。基准测试数据还显示，MySQL 8实现了每秒高达180万次查询的新纪录。数据字典元数据的整合提高了可靠性，这些元数据之前以多种文件格式进行存储，并存储在多个位置，现在则存储在一组SQL表中，并使用默认的InnoDB存储引擎。

MySQL 8带来了多项安全性改进，其中之一引入了SQL角色。与大多数应用程序一样，MySQL 8中的角色代表一个指定的授权集合。现在可以在单个会话中创建、授予、删除和应用MySQL角色。数据库还提供了一个新的SQL函数ROLES_GRAPHML()，它返回一个代表角色子图的graphml文档。另一个安全增强是对密码重用的限制。MySQL已经支持密码过期策略，该策略强制要求用户在一段时间之后更改密码，而新版本可以控制用户设置的密码是否有效。这限制了密码重用，从而强制用户在每次更改密码时提供新的增强密码。

默认字符集已从latin-1改为utf8mb4。在移动世界中，emojis和各种各样的字符集需要共存，Unicode/UTF-8编码已经变得无处不在，所以做出了这一变化。由于性能原因，以前的utf8mb3已被弃用。

移动应用的特征之一是使用用户的位置来提供内容，MySQL 8.0基于现有的GIS支持，引入了地理和空间参考系统（SRS）。

8.0版还带来了一些SQL增强功能。其中之一是引入公共表表达式（CTE），这是ANSI SQL 99（又名“SQL 3”）规范的一部分。它们是带有名称的临时结果集，存在于单个语句的作用域内，可以在语句的其他部分进行引用。还增加了一些窗口函数，用于降低代码复杂度。

发布白皮书中可以找到有关MySQL 8的全部细节。

查看英文原文：MySQL Version 8 Adds Document Store, Performance and Security Improvements

如果刚接触Oracle的话，教科书上一下用这个用户名登陆，一下子用那个用户名登陆，他们有什么区别呢？很想搞清楚的是我们该怎么选择用哪个用户名登录呢？

答：主要是为了区别权限的作用。！

system 和 sys 是DBA 系统管理员身份，SCOTT是普通身份。
当你想要修改database 参数，调整期性能，查看隐含参数等操作的时候，就需要system 或 sys 身份登录，以便有修改权限。
普通身份登录，就相当于你只能用数据库，而不能用它来调整oracle的性能。普通身份所拥有的权限（例如：Select，Creat 等）都是 system 或 sys 赋予他的权限。

总之，系统用户可以做一切活动，而普通用户只能用它所具有的权限。

所以一般用SCOTT访问SQLPLUS是数据库 以免权限太高 造成误删等情况

在日常的网站维护和管理中，会用到非常多的SQL语句，
熟练使用对网站管理有很多好处，尤其是站群管理的时候。

下面列一些常用的命令做备记。

1、显示数据库 
show databases
显示表
show tables;

 2、创建用户 
创建root用户密码为123

use mysql; 
grant all on *.* to root@'%' identified by '123' with grant option; 
commit;

 3、修改密码 

grant all on *.* to xing@'localhost' identified by '123456' with grant option; 
update user set password = password('newpwd') where user = 'xing' and host='localhost'; 
flush privileges;

 4、创建数据库testdb：

create database testdb;

 5、预防性创建数据库： 

create database if not testdb;

 6、创建表： 

use testdb; 
create table table1( 
username varchar(12), 
password varchar(20));

 7、预防性创建表aaa： 

create table if not exists aaa(ss varchar(20));

 8、查看表结构： 

describe table1;

 9、插入数据到表table1： 

insert into table1(username,password) values 
('leizhimin','lavasoft'), 
('hellokitty','hahhahah'); 
commit;

 10、查询表table1： 

select * from table1;

 11、更改数据：

update table1 set password='hehe' where username='hellokitty'; 
commit;

 12、删除数据： 

delete from table1 where username='hellokitty'; 
commit;

13、给表添加一列： 

alter table table1 add column( 
 sex varchar(2) comment '性别', 
 age date not null comment '年龄' 
); 
commit;

14、修改表结构

从查询创建一个表table1：

create table tmp as 
select * from table1;

15、删除表table1： 

drop table if exists table1; 
drop table if exists tmp;

16、备份数据库testdb 

mysqldump -h 192.168.3.143 -u root -p pwd -x --default-character-set=gbk >C:\testdb.sql

17、删除数据库testdb 

drop database testdb;

18、恢复testdb数据库 
首先先建立testdb数据库，然后用下面命令进行本地恢复

mysql -u root -pleizhimin testdb <C:\testdb.sql

这18个MYSQL命令都是管理员在日常维护中经常会用到的，熟练使用这些命令会使你的工作非常轻松