今天安装mysql遇到很多麻烦，想象原因，自己还是linux的初学者，同时受挫时总是要把问题的复杂系数放大。
1 安装冲突
根据《linux程序设计》上的指导，从官网下载了mysql-server-xx，mysql-devel-xx，mysql-client-xx，mysql-share-xx，然后执行
rpm -i *.rpm
结果二十几行conflict提示，说有文件与mysql-server-xx的安装冲突。好吧，先解决容易的，顺利安装其他三个。
rpm -qa | grep MySQL
确认mysql-server-xx导致，之后
rpm -e MySQL-xx
提示因为dependence，执行失败，发现依赖MySQL-xx的文件还被依赖，一个个卸载怕导致太多问题，干脆强制执行吧
rpm -e --force MySQL-xx
之后再执行一次server的安装，成功啦！
2 连接服务器
执行以下service mysql start，连接失败
google发现很多地方提到/etc/my.cnf，可是我的对应的目录下却没有，按着别人的指点，去/usr/share/mysql下面copy了一个my-small.cnf到/etc下面并改名my.cnf
但是执行 service mysql start还是失败。
最后在mysql官网发现，这种情况可能与SELinux相关，按着上面的测试方法，
enforce 0
service mysql start
连接成功了，到此才知道是谁惹的祸
然后我就启动了SELinux manager，然后把它 ......
一般建模可能都会用到：powerdesigner
但是，在建表的时候，我一直没有找到：
DEFAULT CHARACTER SET
COLLATE
两个选项。因此，想了个方法，点击：工具栏-》database-》edit current DBMS
然后，选中：MYSQL50::Script\Objects\Table\Options
在options末尾添加：
ENGINE = %s : list = BDB | HEAP | ISAM | InnoDB | MERGE | MRG_MYISAM | MYISAM, default = MYISAM
DEFAULT CHARACTER SET = %s : list = utf8 | gbk, default = utf8
COLLATE = %s : list = utf8_bin | utf8_general_ci | gbk_bin | gbk_chinese_ci, default = utf8_bin
第一个：存储引擎
第二个：字符集
第三个：带bin是区分大小写，ci不区分
点击ok保存，回到工作区，双击某表，在：
Physicial Options中，可以看到刚刚添加的选项，这样就可以按照自己的方式来操作了。 ......
配置主从：
两台服务器mysql版本一样，
Server version: 5.1.16-beta-log MySQL Community Server
配置基本一样、启动参数一样
主的可以访问从的，
但是
从那边怎么连接主的，都是失败：
[root@2006 htmlfile]# mysql -h192.168.xx.xxx -uxxx -pxxx --default-character-set=GBK --reconnect
ERROR 2003 (HY000): Can't connect to MySQL server on '192.168.xx.xxx(111)
后来查看：
主的：
netstat -an | grep 3306
tcp 0 0 127.0.0.1:3306 0.0.0.0:* LISTEN
从的数据库是：
netstat -an | grep 3306
tcp 0 0 0.0.0.0:3306 0.0.0.0:* LISTEN
原因：
msyql默认的bind-address是127.0.0.1，
这样的话就算你创建的用户有可以remote� ......
以下这篇文章论述上在什么情况下子查询比一般的内连接查询更加快速
http://www.mysqlperformanceblog.com/2010/03/18/when-the-subselect-runs-faster/
以下是我对mysql的order by和limit优化的建议，要适表的数据量和用来过滤列的唯一值的个数而定
（1）where子句中用来过滤结果的列所在索引的cadinality很小，即用相关的列条件过滤所得到的结果集很大时，用子查询更快
形式如：select * from table where column in (select column from table where column=?) order by column_id limit m,n
（2）当过滤所得到的结果集很小时，不用子查询更快(因为如果用子查询，先进行排序，可能排在前面的n条记录全不是满足子查询条件的，因此可能扫描更多的行；但当过滤的结果集很大时，排在前面的满足条件的行出现的机率也大，因此可能扫描更少的行）
形式如：select * from table where column=? order by column_id limit m,n ......
dblp数据库中引用信息很少，平均一篇论文引用0.2篇。使用dblp做实验数据集的某篇论文提到，可以随机添加引用信息。受此启发，我打算为每一篇论文都添加20篇随机引用，于是就写出了如下的sql语句：
String sql = "insert into citation(pId1,pId2) values( (select pId from papers limit ?,1),(select pId from papers
limit ?,1))";
使用preparedstatement，以batch方式提交数据库。
第一个参数是paper的rowid信息，从0~N（N为papers的total row）。第二个参数是java生成的20个不重复的随机数，范围是0-N。然后嵌套在for循环里，每1w条数据提交给数据库一次。
这段代码巧妙运用limit的特性完成随机选tuple，本来是暗暗得意的。自以为把所有的select都交给数据库去做了，省去了通过jdbc的多次连接，应该是很快就可以运行完成的� ......
组成LVS最重要的部分有三个：请求分发服务器、处理服务器、共享存储。
典型的Web集群并不需要共享存储，只有请求分发服务器和处理服务器，如下图所示：
如果完成请求需要基于数据，那么共享存储就是LVS必须的组件了。LVS邮件服务器集群如下所示：
目前能应用于LVS的MySQL集群只能是NDB Cluster，因为MySQL众多的存储引擎中，只有NDB Cluster实现了共享存储的功能。
在NDB Cluster中，SQL Node相当于处理服务器，Data Node相当于共享存储。LVS可以让应用程序的开发更加简单，开发人员并不需要知道执行SQL的数据库服务器到底是哪一个，但是可以获得自己想要的数据。而NDB Cluster提供的数据拆分和扩容功能，保证了数据库的可扩展性。
美中不足的是，NDB Cluster的性能实在太差。即使LVS负载均衡做得很好很强大，NDB Cluster也会成为瓶颈。
根据我的观察发现，LVS的架构非常适用于CPU-bound的应用场景。虽然共享存储的引入使得LVS能够支持有状态的连接，但是LVS并不适用于IO-bound的应用。因为不管负载如何均衡，最终瓶颈在于共享存储之上。而共享存储如何拓展，LVS并不关心。也许只有NDB Cluster提升了IO性能之后，LVS才能真正在MySQL方面应用起来。
非常感谢章博士的分� ......
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