在WINDOWS上想鏈接在LINUX上的MYSQL有什么方法

小編給大家分享一下在WINDOWS上想鏈接在LINUX上的MYSQL有什么方法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

雙擊mysqlsh

為什么要有mysql shell，這是ORACLE 的一個計劃，這個工具支持社區和企業版的MYSQL，首先這個工具并不是只針對DBA，或者說白的，他的對象是更廣闊的開發人員和會寫程序的DBA們。

下圖就是ORACLE 對MYSQL Shell 的定位。

怎么說，如果用過MONGODB的話，就深有體會會JS的優點，操作MONGODB 可以入行云流水一般。，那mysql shell的功能可是要更廣，看下圖。

原理先不多講，直接使用， 目前MYSQL Shell 自帶了PYTHON3.7 ，以下的案例大部分在 Python中調用一些 MYSQL SHELL 的命令，最后在總結。

打開下載的文件，其中有一個可以執行的文件

雙擊然后\py, 然后輸入 連接 mysql 的連接字符串， \connect -mc 用戶名：密碼@IP或域名：端口號

然后就進來了。

\connect -mc shell:1234.Com@192.168.198.210:3306

另外下面是一個例子，如何使用 mysql shell 中的 py模塊來遍歷一下數據庫的庫名。

from mysqlsh import mysqlx

mySession = mysqlx.get_session('shell:1234.Com@192.168.198.210')

schemaList = mySession.get_schemas()

print('Available schemas in this session:\n')

for schema in schemaList:

        print(schema.name)

mySession.close()

寫到這里，我個人的感覺沒有對這個shell of mysql有一個整體的了解，不了解的原因沒有從ORACLE 整體的觀點來看這個mysql shell, 他到底要服務于什么人群，目的是什么。

從上面的英文介紹來看，MYSQL SHELL 并不是要替換我們現在常用的已知的方式。MYSQL SHELL 面對的人群

1 程序員，尤其不會寫SQL 語句的那些人

2 自動化，或者想他通過程序的方式來自動化管理MYSQL 一部分功能的人

3 將MYSQL 部分管理簡單化得人，尤其與集群方面有關（個人感覺，就是要簡化操作，繼續降低MYSQL 的操作復雜度）

在說白一點，MYSQL的野心是不小的，他首先的目標要開始轉向 Document store. 說白了MYSQL 8 要開始分割 MONGODB 的市場，尤其是輕量級使用MONGODB 的那部分，然后你習慣，在依賴。為什么可以從官方給的例子來說的名字，我們只有對MONGODB 的表的稱呼叫 collection，看看MYSQL 對非二維表格的文檔的操作叫什么。

然后就是面對自己的高可用的業務，INNODB CLUSTER 和 Group Replication ，將高可用的方式進一步程序化。

下面看幾個CRUD 的例子

from mysqlsh import mysqlx

mySession = mysqlx.get_session({'host': '192.168.198.210', 'port': 33060,'user': 'shell', 'password': '1234.Com'})

myDb = mySession.get_schema('employees')

myTable = myDb.get_table('dept_emp')

myResult = myTable.select(['emp_no', 'dept_no']).limit(1).execute()

print(myResult.fetch_all())

上邊是操作普通的表，實際上如果操作 JSON 文檔有怎樣

from mysqlsh import mysqlx

mySession = mysqlx.get_session({'host': '192.168.198.210', 'port': 33060,'user': 'shell', 'password': '1234.Com'})

myDb = mySession.get_schema('test')

myColl = myDb.create_collection('Mongo_json')

myColl.add({'_id': '1', 'name': 'Laurie', 'age': 19}).execute()

myColl.add({'_id': '2', 'name': 'Nadya', 'age': 54}).execute()

myColl.add({'_id': '3', 'name': 'Lukas', 'age': 32}).execute()

docs = myColl.find('name like :param1 AND age < :param2').limit(1).bind('param1','L%').bind('param2',20).execute()

doc = docs.fetch_one()

print(doc)

myDb.drop_collection('my_collection')

從上邊的例子來看，PYTHON 操作下的MYSQL 活脫脫的變成讓我有點熟悉的MONGODB 

此時腦洞來了忽然理解了，MYSQL 8 真的不簡單，不是5.8 是8是有道理的野心不小，MYSQL 再也不是那個“單純”的孩子。

這是要做一個生態，讓MYSQL 借程序員之手，要開始大舉進攻 JSON 半結構化得市場，要和誰爭地盤不言而喻了。并且這樣的方式操作起來，還真叫人喜歡。如果推廣開來，那........

因為MYSQL SHELL 并不光支持PYTHON ，還有JS 那是 MONGODB 操作的根本語言。

在看看 X DevAPI 的help 。

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