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MySQL是一个开源且免费的数据库系统，适合于中小规模应用，管理超大规模的数据库比较困难。因其免费，目前被广泛用于网站的后台数据库系统。其相比商业的数据库系统如Microsoft的 SQL Server、甲骨文的Oracle、IBM的DB2，当然其最大的优势是免费，其次比较小巧，但功能和性能一点也不差，做网站和PHP是绝配。当然和Access相比，MySQL专业的多了，Access只是一个微型且性能稳定性比较差的数据库，这些数据库系统工作的原理都是差不多的，以表的形式存储数据
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mysql向数据库中添加数据
一、添加MySQL数据库1.点击“数据库(MySQLDatabases)”,进入到数据库设置界面: 2.在“生成新的数据库”下输入数据库名,然后点击“生成数据库”按钮: 3.数据库已经添加,点击 “回到/返回”,回到数据库设置页面: 二、添加MySQL用户 1.在添加新用户下,填写用户名和密码,最后点击“生成用户”: 2.MySQL用户添加成功,点击“返回”回到数据库设置页面: 三、关联MySQL数据库和用户 1.在“向数据库添加用户”下,选择刚才添加的MySQL数据库和用户,点击“添加”: 2.勾选MySQL用户的权限,一般都是我们自己使用,建议全选,点击更改: 3.MySQL数据库和用户关联成功 ,点击“返回”回到数据库设置页面: 4.此时在“当前数据库”就可以看到关联号的MySQL数据库和用户: 到这里为止,cPanel成功添加了MySQL数据库,本文演示创建的数据库信息如下: 服务器一般为 7640 向mysql数据库中插入数据时显示“Duplicate entry 1′ for key ‘PRIMARY ”错误 在一张数据表中是不能同时出现多个相同主键的数据的 这就是错误的原因,解决的方法: 1.可以将这张表设置成无主键(mysql支持,其他不清楚)不推荐使用这种方法,一般数据表都是需要有主键的。 2.可以设置一个自增的id号作为主键,其余数据就可以相同了!
方法如下：
1、首先打开Mysql命令行编辑器，连接Mysql数据库；
2、使用所要操作的数据库，先显示一下数据库中的表；
3、显示一下表结构，了解一下表中的列；
4、向表插入数据，insert into 表名 （列名） values （值）;
5、查询表可以看到所插入的数据，select * from 表名；
6、可以再插入一个数据，显示一下。
扩展资料：
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
由于其社区版的性能卓越，搭配 PHP 和 Apache 可组成良好的开发环境。
与其他的大型数据库，例如 Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于 MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。
Linux作为操作系统，Apache 或Nginx作为 Web 服务器，MySQL 作为数据库，PHP/Perl/Python作为服务器端脚本解释器。由于这四个软件都是免费或开放源码软件（FLOSS)，因此使用这种方式不用花一分钱（除开人工成本）就可以建立起一个稳定、免费的网站系统，被业界称为“LAMP“或“LNMP”组合。
MyISAMMySQL 5.0 之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务
InnoDB事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定, MySQL 5.5 起成为默认数据库引擎
BDB源 自 Berkeley DB，事务型数据库的另一种选择，支持Commit 和Rollback 等其他事务特性
Memory所有数据置于内存的存储引擎，拥有极高的插入，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在 MySQL 重新启动时丢失
Merge将一定数量的 MyISAM 表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用
Archive非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive 拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差
Federated将不同的 MySQL 服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用
Cluster/NDB高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大，安全和性能要求高的应用
CSV： 逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。它会在数据库子目录里为每个数据表创建一个 .csv 文件。这是一种普通文本文件，每个数据行占用一个文本行。CSV 存储引擎不支持索引。
BlackHole：黑洞引擎，写入的任何数据都会消失，一般用于记录 binlog 做复制的中继
EXAMPLE 存储引擎是一个不做任何事情的存根引擎。它的目的是作为 MySQL 源代码中的一个例子，用来演示如何开始编写一个新存储引擎。同样，它的主要兴趣是对开发者。EXAMPLE 存储引擎不支持编索引。
另外，MySQL 的存储引擎接口定义良好。有兴趣的开发者可以通过阅读文档编写自己的存储引擎。
参考资料来源：百度百科：mySQL
在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。
这条 SQL 语句的执行流程：
1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4
5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束
这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。
如果执行的语句是 ，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。
覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。
但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。
2.2 最左前缀原则
B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。
可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。
2.3 索引下推
以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的
通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。
2.4 隐式类型转化
隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：
修改表结构，修改字段数据类型。
修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。
3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
3.2 扫描行数
MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。
MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。
在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：
on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。
off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。
由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。
可以用 来重新统计索引信息，进行修正。
3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。
