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1、打开mysql的客户端 这里使用navicat，连接数据库，等到navicat主页面，双击需要操作的数据库连接。
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2、登录到数据库主页面后，点击左侧的数据库连接，打开数据库，可以看到可以操作的所有数据库。
3、这时有有两个数据库，目标是将数据1的所有数据同步到数据库2上，需要点击主页面上的。
4、打开工具菜单，选择数据库同步菜单，弹出数据同步的对话框，可以选择数据源，目标数据库。
5、选择数据库源和需要操作的数据库后，然后在选择目标数据库连接，目标数据库，然后在选择需要操作的表，点击开始即可。
表对象缓存： 是将某个表对象的字典信息（定义内容）缓存到内存中，用来提高对表的访问效率。某个表被访问过一次后，只要服务器没有关闭且表定义没有被修改的条件下，访问该表，只需要从内存中找到这个已经缓存起来的对象做相应操作即可。
用户访问表时，表对象在缓存时： 通过HASH算法找到TABLE_SHARE，然后每个线程构造各自的实例化TABLE即可。
用户访问表时，当表没有被缓存的情况下： 第一需要打开表，首先需要从系统表中将这个表的所有信息都读入内存中，这些信息包括表名、库名、所有列信息、列的默认值、表的字符集、对应的frm文件路径、所属存储引擎、主键等，将这些信息构造一个TABLE_SHARE结构体，这个结构体是表对象缓存的第一层，所有用户共享访问且为静态不允许修改，它是缓存在table_def_cache（由参数table_definition_cache控制）中的。
而真正与用户打交道的是TABLE_SHARE的衍生品，它对应结构体为TABLE，在被使用前需要将TABLE_SHARE结构体实例化TABLE才能被使用，由每个线程构造各自的实例化TABLE即可。（实例化的TABLE由table_open_cache及table_open_cache_instance控制）
注意1： DDL操作时会将所有instance锁住，而DML操作时instance之间互不干扰。
(DDL statements still require a lock on the entire cache, but such statements are much less frequent than DML statements.)
注意2： 一个线程中如果打开表过多，超过一个instance限制的大小时，是不能跨instance缓存的
(instance大小：table_open_cache / table_open_cache_instances)
表缓存涉及其他参数： 通过下面参数判断table_open_cache参数设置是否合理
table_open_cache_hit：能够从table open cache的free list中找到table则为命中，+1
table_open_cache_misses：与table_open_cache_hit相反，如果找不到则需要重新实例化则+1，通常发生在初始化第一次加载表或超过table_open_cache的设置被淘汰后需要重新实例化。
table_open_cache_overflow：table cache淘汰的数量，每次淘汰+1
opened_tables:已经打开的表数。如果Opened_tables很大，那么table_open_cache的值可能太小了。
open_tables：总的instance (table cache)的总数
之前写过了Go语言gorm框架MySQL实践，其中对gorm框架在操作MySQL的各种基础实践，下面分享一下如何使用gorm框架对MySQL直接进行性能测试的简单实践。
这里我使用了一个原始的Go语言版本的 FunTester 测试框架，现在只有一个基本的方法，实在是因为Go语言特性太强了。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性，将一个 func() 当做性能测试的主题，通过不断运行这个 func() 来实现性能测试。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类，类似 Java 版本的 com.funtester.base.constaint.ThreadBase 抽象类，这样可以设置一些类的属性，绑定一些测试资源，适配更多的测试场景。
下面演示select的性能测试，这里我用了随机ID查询的场景。
这里我使用从35开始递增的ID进行删除。
这里使用了select的用例部分，随机ID，然后更新name字段，随机10个长度的字符串。
这里用到了 FunTester 字段都是随机生成。
到这里可以看出，性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用，这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成，看资料说非常牛逼，我们只需要设置几个参数。这个使用体现很像 HttpClient 设置 HTTP 连接池类似，这里我们也可以看出这些优秀的框架使用起来都是非常简单的。
PS：关于gorm的基础使用的请参考上一期的文章Go语言gorm框架MySQL实践。
我们都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。
table cache 的作用，就是节约读取表结构文件的开销。对于table cache 是否命中，其实table cache 是针对于线程的，每个线程有自己的缓存，只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现，strace 中没有关于表结构文件的 open 操作（只有 stat 操作，定位表结构文件是否存在），也就是说 table cache 不命中，不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是：在不命中 table cache 时，命中了另外一个表结构缓存。
运维建议：
我们读一下 MySQL 的文档，关于 table_open_cache 的建议值公式：建议值 = 最大并发数 * join 语句涉及的表的最大个数。
通过实验我们容易理解：table_cache 是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。另外，一个语句 join 涉及的表，需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小，等于语句 join 涉及的表的最大个数。将这两个数相乘，就得到了 MySQL 的建议值公式。