PHP删除数据库记录
1、truncate table 表名；不带where参数的delete语句可以删除mysql表中所有内容，使用truncate table也可以清空mysql表中所有内容。效率上truncate比delete快，但truncate删除后不记录mysql日志，不可以恢复数据。
2、delete 语句的定义：删除数据的时候用的大多都是 delete 语句。现在让我们来看一下 delete语句的定义。
3、if (mt_rand(1， 1000) == 1) { //run your sql}其目的就是按照千分之一的概率去执行删除数据的动作。一方面确实可以删除数据，另一方面也避免了每次执行PHP页面都占用数据库资源。
4、可以写个方法，查询所有数据，然后遍历数组，查询的时候分组查询（按照某一字段即可），如果该组数据量1，则删除，只保留一条即可。
mysql数据库sql语句删除语句的使用
删除数据库的sql命令是 mysqladmin。有两种方法可以删除SQLServer中的数据库：；通过管理工具删除；先打开SQLServerManagementStudio并连接数据库服务器。
打开MySQL客户端并连接到相应的数据库。选择要删除数据的数据表。USE database_name；使用DELETE语句删除数据。
可以使用UPDATE语句中的REPLACE函数来删除MySQL一列数据中的某个文字。
在MySQL中，可以使用DELETE语句来删除表的一行或者多行数据。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品。
查看linux的启动信息指令查看linux的uuid
命令查看：blkid 2文件查看：ls-l/dev/disk/by-uuid 3命令查看：vol_id/dev/sda1 UUID的作用及意义 1：它是真正的唯一标志符 UUID为系统中的存储设备提供唯一的标识字符串，不管这个设备是什么类型的。
在控制台使用ps命令“ps-utest”，查看当前系统中test用户运行的所有进程。
通过ps命令的-A或者-e参数来获取系统中所有的进程，这两个参数的作用一样的。通过top命令来获取系统中所有的进程任务。执行top命令后，在tasks一栏会看到总的任务数。
linux查看进程id，为您提供linux查看进程id图文信息，第一登录linux服务器。输入pgrep+进程名称可获取到pid列表。使用ps-ef|grep+进程名也可查看id。使用top命令查看进程pid。通过ls/proc命令查看进程pid。
MySQL新手如何快速入门
要系统、循序渐进的学习 市面上关于 MySQL 的学习资料有很多，建议选取一个系统的资料进行学习，可以是一本书、一个网站等。切记不要这个资料看一点又转向另外一些资料。
自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月 ，推荐《mysql入门很简单》。
首先，学习基本的SQL语法。完成这个后，你就可以编写SQL语句了。这一步推荐：W3Schools的 SQL 教程。其次，学习数据库的主要功能和使用方法，比如用户相关或者权限相关等等。
本回答来自：数据库怎么学？数据库学习零基础入门指导_树懒学堂 数据库知识要点学习新手学习数据库务必把握的知识要点：数据库的安装下载：了解数据库的环境变量，文件目录构造。数据库网络服务器的启动，登陆与登出。
mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?
1、分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。分库解决的是数据库端并发量的问题。分库和分表并不一定两个都要上，比如数据量很大，但是访问的用户很少，我们就可以只使用分表不使用分库。
2、索引的优点 合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
3、mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。
4、在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。
5、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
6、偶尔发现了这篇文章，很经典，文章流量也很大，希望对大家今后开发中也有帮助选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
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