linux常用命令 mysql中的两个导入命令的区别mysqlimport和source mysql的导出数据结构干什么用的？

mysql中的两个导入命令的区别mysqlimport和source mysql的导出数据结构干什么用的？

mysqlimport 是操作系统命令，不需要登录数据库；

source需要登录数据库后执行。

导出数据结构是为了导出建库建表命令sql，命令如下：

mysqldump -hhostname -uusername -ppassword -d databasename > d:sqldatabasename.sql

source d:sqldatabasename.sql

即可导入数据库结构，因为databasename.sql中只包含数据库结构的sql语句。

写入mysql数据库的数据量很大，数据库架构该怎么去设计？

对于这种大数据量系统业界已经有不少成熟方案

最简单的是读写分离，写操作只在主库写，配置自动同步到从库。部分读操作改成操作从库，减少主库数据库压力。

还可以让给应用加一个redis缓存，查询时先读缓存，读不到再读数据库。

如果改成这样，压力还是太大，就要考虑分表。

分表思路很多，例如把热点数据放一张表，非热点数据放一张表。或者按用户id尾号做hash，分表分布在不同表。

如果读写要求已经超过单机支撑能力，那就要考虑集群，你可以搜索一下怎么用mycat搭建数据库集群

怎样用mysql查询树结构数据？

当然这种结构就不要追求什么效率了。如果要效率高的，只能改表结构。1：select p2.id from table p1 ，table p2 where p1.id=p2.pid and p1.id=0 2：假设表名是treeSQL codeselect distinct a.id from tree as a inner join tree as b on (a.pid = b.pid) where b.pid >=0select distinct a.id from tree as a inner join tree as b on (a.pid = b.pid) where b.pid >=23.通过程序或数据库的store procedure来实现了。 在mySQL中无法以一句SQL实现。

mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？

mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：

1 分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法

2 读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在 redis中，定期同步

3 表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。大文本字段，可以使用NOSQL数据库

4 优化架构，或优化SQL查询，避免联表查询，尽量不要用count(*)， in，递归等消耗性能的语句

5 用内存缓存，或在前端读的时候，增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

上面是低成本的管理方法，基本几台服务器即可搞定，但是管理起来麻烦一些。

当然，如果整体数据量特别大的话，也不在乎投入费用的话，用集群吧，用TIDB吧

linux常用命令 mysql的底层数据结构 MySQL索引的数据结构

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