让memcached和mysql更好的工作
http://www.itlearner.com/article/2009/4325.shtml
这次是Fotolog
的经验，传说中比Flickr更大的网站
，Fotolog在21台服务
器上部署了51个memcached实例，总计有254G缓存空间可用，缓存了多达175G的内容，这个数量比很多网站的数据库都要大的多，原文是A Bunch of Great Strategies for Using Memcached and MySQL Better Together
，我这里还是选择性的翻译以及按照我的理解补充，感谢Todd Hoff
，总能给我们
一些学习的案例，从这里也能看出国外技术
的开放态度，不似我们，其实就那么点小九九还藏着掖着，好了，进入正题。
一、关于memcached
还不知道这个？那你去面试的时候要吃亏了，赶紧去官方网站看一下http://www.danga.com/memcached/
，另外google一下用法，硬盘总是太慢，把数据存在内存里面吧，如果你只有一台服务器，推荐用一下APC
(Facebook在用)或者eaccelerator
或者Xcache
(国人开发的)，这些产品单机效果更好，如果你需要分布式的缓存方案，那么用memcached吧。
二、memcached如何与mysql并肩作战？
通过数据库分片来解决数据库写扩展的问题把数据库分片，部署到不同的服务器上，免得只有一个主服务器，写操作成为瓶颈以及可能有的“单点故障”，一般的数据库分片主要是按照业务来分，尽可能的拆分业务，不相干的都独立起来
做成服务也好
前端mysql和一堆memcached服务器来应付读的问题应用程序首先从memcached中获取数据，获取不到再从数据库中获得并保存
在memcached中，以前看过一篇文章说好的应用95％的数据从memcache的中获得，3％的数据从mysql的query cache中获得，剩下2％才去查表，对比一下你的应用，差距有多远？
通过mysql复制（master-slave）来解决读的问题
首先mysql数据库通过master-slave读写分离，多个slave来应对应用程序读的操作。
三、为什么不用mysql的query cache？
我们都知道mysql有个query cache，可以缓存上次查询的结果，可实际上帮不上太多的忙，下面是mysql quety cache的不足：
只能有一个实例
意味着你能存储内容的上限就是你服务器的可用内存，一台服务器能有多少内存？你又能存多少呢？
只要有写操作，mysql的query cache就失效
只要数据库内容稍有改变
，那怕改变的是其他行，mysql的query cache也会失效
mysql的query cache只能缓存数据库数据行
意味着其他内容都不行，比如数组，比如对象，而memcached理论上可以缓存任何内容，甚至文�
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今天找到了取mysql表和字段注释的语句
取字段注释
SELECT COLUMN_NAME 列名, DATA_TYPE 字段类型, COLUMN_COMMENT 字段注释
from INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE table_name = 'companies'##表名
AND table_schema = 'testhuicard'##数据库名
AND column_name LIKE 'c_name'##字段名
--------------------------- ......
公司mysql统一用latin1的编码，真是叫人苦不堪言。Django用默认UTF8访问MYSQL数据库。在操作数据库时，不管你怎么转码，最终写到数据库里的中文都是乱码。在网上找了很久，也没解决这个问题。
后来看了一个DJANGO的MYSQL操作的源码，发现了一些问题 先是/d ......
mysql 导出表：
mysqldump -u 用户名 -p --opt 数据库用户名 表名
> 表名.sql
mysql 导出数据库：
mysqldump -u
用户名 -p --opt 数据库用户名
>
数据库
名.sql
mysql 导入表：
>source e:\base\pet.sql;
mysql 导入表数据：
>LOAD DATA LOCAL INFILE 'e:path/pet.txt ......
