show variables like '%lower_case_table_names%'; windows 系统默认大小写不敏感，但是 linux 系统是大小写敏感的。
my.cnf 这个配置文件 [mysqld] 中加入 lower_case_table_names = 1 ，然后重启服务器。
| 属性设置 | 描述 |
|---|---|
| 大小写敏感 | |
| 1 | 大小写不敏感。创建的表，数据库都是以小写形式存放在磁盘上，对于 sql 语句都是转换为小写对表和 DB 进行查找 |
| 2 | 创建的表和 DB 依据语句上格式存放，凡是查找都是转换为小写进行 |
-- 创建用户
create user ahzoo identified by '123456';
-- 查看用户和权限的相关信息
select host,user,password,select_priv,insert_priv,drop_priv from mysql.user
-- 修改当前用户密码
set password =password('1234');
-- 修改其他用户密码
update mysql.user set password=password('123456') where user='ouo';
-- 所有通过user表的操作，都必须使用下面命令才能生效
flush privileges;
-- 修改用户名
update mysql.user set user='ahzoo' where user='ouo';
flush privileges;
-- 删除用户
drop user ouo;
-- 注意：删除用户时，不建议使用下面命令进行删除，因为系统会有残留信息保留
delete from user where user='ouo'
flush privileges;
<font color=#03a9f4 size=5 face= "楷体"> 权限管理: </font>
授予权限
grant 权限 1,权限 2,…权限 n on 数据库名称.表名称 to 用户名@用户地址 identified by '密码';
-- 授予数据库下所有表，所有权限
grant all privileges on testDB.* to ahzoo@localhost identified by '123456';
-- 授予所有库、表增删改查权限
grant select,insert,delete,drop on *.* to ahzoo@localhost identified by '123456';
-- 对网络用户授权；@'%' 表示对非本地主机用户授权，不包括localhost
grant all privileges on *.* to ouo@'%' identified by '123456'
-- 查看权限
show grants;
取消权限
revoke [权限 1,权限 2,…权限 n] on 库名.表名 from 用户名@用户地址;
revoke all privileges on testDB.* from ahzoo@localhost;
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快 Col2 的查找，可以维护一个 右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指 针，这样就可以运用 二叉查找在一定的复杂度内获取到相应数据，从而快速的检索出符合条件的记录。 一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。
<font color=#03a9f4 size=5 face= "楷体"> 索引优势： </font>
一颗 b 树，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示)，如磁盘块 1 包含数据项 17 和 35，包含指针 P1、P2、P3，P1 表示小于 17 的磁盘块，P2 表示在 17 和 35 之间的磁盘块，P3 表示大于 35 的磁盘块。
真实的数据存在于叶子节点即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。
非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中。
<font color=#03a9f4 size=5 face= "楷体"> 查找过程： </font>
如果要查找数据项 29，那么首先会把磁盘块 1 由磁盘加载到内存，此时发生一次 IO，在内存中用二分查找确定 29在 17 和 35 之间，锁定磁盘块 1 的 P2 指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的 IO）可以忽略不计，通过磁盘块 1的 P2 指针的磁盘地址把磁盘块 3 由磁盘加载到内存，发生第二次 IO，29 在 26 和 30 之间，锁定磁盘块 3 的 P2 指针，通过指针加载磁盘块 8 到内存，发生第三次 IO，同时内存中做二分查找找到 29，结束查询，总计三次 IO。
真实的情况是，3 层的 b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次 IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次 IO，那么总共需要百万次的 IO，显然成本非常非常高。
<font color=#03a9f4 size=5 face= "楷体"> B+Tree 与 B-Tree 的区别： </font>
1、B-树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中。
2、在 B-树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而 B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看 B- 树的性能好像要比 B+树好，而在实际应用中却是 B+树的性能要好些。因为 B+树的非叶子节点不存放实际的数据，这样每个节点可容纳的元素个数比 B-树多，树高比 B-树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管 B+树找到一个记录所需的比较次数要比 B-树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故。
<font color=#03a9f4 size=5 face= "楷体"> 为什么 B+树比 B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引： </font>
-- 创建
CREATE [UNIQUE] INDEX [indexName] ON table_name(column))
-- 删除
DROP INDEX [indexName] ON tableName;
-- 查看
SHOW INDEX FROM tableName;
-- 使用Alter命令:
-- 该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为 NULL:
ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
-- 添加普通索引，索引值可出现多次:
ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list)
--该语句指定了索引为 FULLTEXT ，用于全文索引:
ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list)
-- 在表创建时直接创建索引
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name)
);
-- 单独创建索引：
CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(customer_name);
-- 随表一起创建：
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_no)
);
-- 单独建唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no
-- 随表创建
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
-- 单独建主键索引：
ALTER TABLE customer add PRIMARY KEY customer(customer_no)
-- 删除建主键索引：
ALTER TABLE customer drop PRIMARY
-- 随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_name),
KEY (customer_no,customer_name)
);
-- 单独建索引：
CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);
select *…而是使用select a,b,c….。
1、使用不等于(!= 或者<>)时，有时会无法使用索引会导致全表扫描。
2、字段的 is null 可以用到索引 而 is not null 不会使用索引。
3、不能使用前缀进行模糊匹配：
... like '%a%' √... like '%a' √... like 'a%' ×
使用 union all 或者 union 来替代or示例：
假设abc为索引
-- 索引被使用：
where a = 3;
where a = 3 and b = 5;
where a = 3 and b = 5 and c = 4;
-- 索引未被使用：
where a <> 3;
where abs(a) =3;
where b = 3;
where b = 3 and c = 4;
where c = 4;
-- 使用到a索引，但是未使用b、c索引
where a = 3 and c = 5；
where a = 3 and b > 4 and c = 5;
where a is null and b is not null;
not in 和 not exists，使用 left join on xxx i。
-- 两个排序方式都是desc：
select * from mytest where name='ahzoo' order by deptid desc, name desc
如果排序的字段，顺序有差异，就需要将差异的部分，进行一次倒置顺序，因此还是需要手动排序的。
-- 两个排序方式相反，一个是降序一个是升序
select * from mytest where name='ahzoo' order by deptid desc, name asc
有没有办法在这个简单的get方法中添加超时选项？我正在使用法拉第3.3。Faraday.get(url)四处寻找，我只能先发起连接后应用超时选项，然后应用超时选项。或者有什么简单的方法？这就是我现在正在做的:conn=Faraday.newresponse=conn.getdo|req|req.urlurlreq.options.timeout=2#2secondsend 最佳答案 试试这个:conn=Faraday.newdo|conn|conn.options.timeout=20endresponse=conn.get(url
我想在Ruby中创建一个用于开发目的的极其简单的Web服务器(不，不想使用现成的解决方案)。代码如下:#!/usr/bin/rubyrequire'socket'server=TCPServer.new('127.0.0.1',8080)whileconnection=server.acceptheaders=[]length=0whileline=connection.getsheaders想法是从命令行运行这个脚本，提供另一个脚本，它将在其标准输入上获取请求，并在其标准输出上返回完整的响应。到目前为止一切顺利，但事实证明这真的很脆弱，因为它在第二个请求上中断并出现错误:/usr/b
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