MySQL数据类型
数值类型
MySQL
的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且
MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。
表列出了各种数值类型以及它们的允许范围和占用的内存空间。
类型
大小
范围（有符号）
范围（无符号）
用途
TINYINT
1 字节
(-128，127)
(0，255)
小整数值
SMALLINT
2 字节
(-32 768，32 767)
(0，65 535)
大整数值
MEDIUMINT
3 字节
(-8 388 608，8 388 607)
(0，16 777 215)
大整数值
INT或INTEGER
4 字节
(-2 147 483 648，2 147 483
647)
(0，4 294 967 295)
大整数值
BIGINT
8 字节
(-9 233 372 036 854 775 808，9 223
372 036 854 775 807)
(0，18 446 744 073 709 551
615)
极大整数值
FLOAT
4 字节
(-3.402 823 466 E+38，1.175 494 351
E-38)，0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 351 E+38)
0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823
466 E+38)
单精度
浮点数值
DOUBLE
8 字节
(1.797 693 134 862 315 7
E+308，2.225 073 858 507 201 4 E-308)，0，(2.225 073 858 507 201 4
E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308)
0，(2.225 073 858 507 201 4
E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308)
双精度
浮点数值
DECIMAL
对DECIMAL(M,D)
，如果M>D，为M+2否则为D+2
依赖于M和D的值
依赖于M和D的值
小数值
INT 类型
在 MySQL 中支持的 5 个主要整数类型是
TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT 和
BIGINT。这些类型在很大程度上是相同的，只有它们存储的值的大小是不相同的。
MySQL 以一个可选的显示宽度指示器的形式对 SQL
标准进行扩展，这样当从数据库检索一个值时，可以把这个值加长到指定的长度。例如，指定一个字段的类型为
INT(6)，就可以保证所包含数字少于 6
个的值从数据库中检索出来时能够自动地用空格填充。需要注意的是，使用一个宽度指示器不会影响字段的大小和它可以存储的值的范围。
万一我们需要对一个字段存储一个超出许可范围的数字，MySQL
会根据允许范围最接近它的一端截短后再进行存储。还有一个比较特别的地方是，MySQL
会在不合规定的值插入表前自动修改为 0。
UNSIGNED
修饰符规定字段只保存正值。因为不需要保存数字的正、负符号，可以在储时节约一个“位”
相关文档：
1 modify the /etc/mysql/my.cnf
# Instead of skip-networking the default is now to listen only on
# localhost which is more compatible and is not less secure.
bind-address = 127.0.0.1
#
you see the bind-address, comment it. 注掉它 ......
查询及删除重复记录的方法
(一)
1、查找表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断
select * from people
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断，只留有rowid ......
将SQL语句放到一个文件中然后告诉mysql从该文件读取输入，eg：
shell>mysql db_name < text_file
如果正在运行mysql，可以使用"source"或"\."命令执行SQL脚本文件：
mysql>source filename
mysql>\. filename
例如，要在数据库test中创建表和插入数据，其中创建表和插入数据的SQL语 ......
我们用Master-Slaves架构解决了读压力比较大的应用，而我们用Master-Master架构解决了单点服务问题，提供了系统的可用性。但是有时我们面临巨大的读数据压力，特别是web系统，又需要解决单点服务的问题，为应用提供足够高的可用性。这时我们就需要将这两种架构结合起来。这就是Master-Master-Slaves架构。结构图如下
Maste ......
***function(/*常用函数*/)***
----统计函数----
AVG --求平均值
COUNT --统计数目
MAX --求最大值
MIN --求最小值
SUM --求和
--AVG
use pangu
select avg(e_wage) as dept_avgWage
from employee
group by dept_id
--M ......
