如何显示MySQL服务器的系统变量?
本篇文章向大家介绍《如何显示MySQL服务器的系统变量?》,主要包括,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
使用 SHOW VARIABLES 显示 MySQL 系统变量值。此语句不需要任何特权。只需要能够连接到服务器即可。
语法
SHOW [GLOBAL | SESSION] VARIABLES [LIKE 'pattern' | WHERE expr]
LIKE 子句(如果存在)告诉 SHOW VARIABLES 要匹配哪些变量名称。要根据更广泛的条件选择行,请使用 WHERE 子句。
SHOW VARIABLES 接受可选的全局或会话变量范围修改 -
当 GLOBAL 用作修饰符时,该语句显示全局系统变量的值。对于 MySQL 的新连接,这些是用于初始化关联会话变量的值。如果变量没有全局值,则不会显示该变量的值。
该语句显示使用 SESSION 修饰符时对当前连接有效的系统变量值。如果变量没有会话值,则会显示该变量的全局值。 SESSION 是 LOCAL 的另一种说法。
如果未指定修饰符,则默认为 SESSION。
SHOW VARIABLES 存在与版本相关的显示宽度限制。使用 SELECT 作为具有未完全显示的极长值的变量的解决方法。例如 -
SELECT @@GLOBAL.innodb_data_file_path;
虽然像 version_comment 这样的只读变量是一个例外,但大多数系统变量都可以在服务器启动时配置。使用 SET 语句,可以在运行时更改很多内容。
这是输出的一部分。您的服务器的名称和值列表可以不同。
mysql> SHOW VARIABLES; +--------------------------------------------+------------------------------+ | Variable_name | Value | +--------------------------------------------+------------------------------+ | activate_all_roles_on_login | OFF | | auto_generate_certs | ON | | auto_increment_increment | 1 | | auto_increment_offset | 1 | | autocommit | ON | | automatic_sp_privileges | ON | | avoid_temporal_upgrade | OFF | | back_log | 151 | | basedir | /usr/ | | big_tables | OFF | | bind_address | * | | binlog_cache_size | 32768 | | binlog_checksum | CRC32 | | binlog_direct_non_transactional_updates | OFF | | binlog_error_action | ABORT_SERVER | | binlog_expire_logs_seconds | 2592000 | | binlog_format | ROW | | binlog_group_commit_sync_delay | 0 | | binlog_group_commit_sync_no_delay_count | 0 | | binlog_gtid_simple_recovery | ON | | binlog_max_flush_queue_time | 0 | | binlog_order_commits | ON | | binlog_row_image | FULL | | binlog_row_metadata | MINIMAL | | binlog_row_value_options | | | binlog_rows_query_log_events | OFF | | binlog_stmt_cache_size | 32768 | | binlog_transaction_dependency_history_size | 25000 | | binlog_transaction_dependency_tracking | COMMIT_ORDER | | block_encryption_mode | aes-128-ecb | | bulk_insert_buffer_size | 8388608 | | max_allowed_packet | 67108864 | | max_binlog_cache_size | 18446744073709547520 | | max_binlog_size | 1073741824 | | max_binlog_stmt_cache_size | 18446744073709547520 | | max_connect_errors | 100 | | max_connections | 151 | | max_delayed_threads | 20 | | max_digest_length | 1024 | | max_error_count | 1024 | | max_execution_time | 0 | | max_heap_table_size | 16777216 | | max_insert_delayed_threads | 20 | | max_join_size | 18446744073709551615 | | thread_handling | one-thread-per-connection | | thread_stack | 286720 | | time_zone | SYSTEM | | timestamp | 1530906638.765316 | | tls_version | TLSv1.2,TLSv1.3 | | tmp_table_size | 16777216 | | tmpdir | /tmp | | transaction_alloc_block_size | 8192 | | transaction_allow_batching | OFF | | transaction_isolation | REPEATABLE-READ | | transaction_prealloc_size | 4096 | | transaction_read_only | OFF | | transaction_write_set_extraction | XXHASH64 | | unique_checks | ON | | updatable_views_with_limit | YES | | version | 8.0.12 | | version_comment | MySQL Community Server - GPL | | version_compile_machine | x86_64 | | version_compile_os | Linux | | version_compile_zlib | 1.2.11 | | wait_timeout | 28800 | | warning_count | 0 | | windowing_use_high_precision | ON | +--------------------------------------------+------------------------------+
当包含 LIKE 子句时,该语句仅显示名称与模式匹配的变量的行。使用 LIKE 子句(如图所示)获取特定变量的行 -
% 是通配符,可在 LIKE 子句中使用,以获取名称与模式匹配的变量列表:
SHOW VARIABLES LIKE '%auto%'; SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%auto%';
输出
+--------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------------+-------+ | auto_attach | ON | | auto_increment_increment | 1 | | auto_increment_offset | 1 | | auto_replicate | OFF | | autocommit | ON | +--------------------------+-------+
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'version%';
输出
+-------------------------+------------------------------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+------------------------------+ | version | 5.1.16-beta | | version_comment | MySQL Community Server (GPL) | | version_compile_machine | i686 | | version_compile_os | pc-linux-gnu | +-------------------------+------------------------------+
要匹配的模式在任何位置接受通配符。要从字面上匹配它,您应该转义,因为它是匹配任何字符的通配符。实际上,很少需要这样做。
使用这些命令,您可以使用 MySQL 显示其所有系统变量。如前所述,使用它们不需要任何特权;所需要的只是与数据库服务器的连接。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于数据库的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
特斯拉的辅助驾驶再次被马斯克吹捧,却引发了法律纠纷
- 上一篇
- 特斯拉的辅助驾驶再次被马斯克吹捧,却引发了法律纠纷
- 下一篇
- MySQL 选项默认值、选项期望值和 = 符号
-
- 数据库 · MySQL | 2天前 |
- MySQL 连接属性影响资源组调度的配置方法
- 388浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 2天前 | MySQL · 性能优化 · 统计信息 · mysql 查询优化 直方图 ANALYZE TABLE
- MySQL 直方图刷新周期与数据漂移控制
- 222浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 2天前 | MySQL · mysql 递归CTE cte_max_recursion_depth
- MySQL 递归 CTE 设置深度上限的安全边界
- 226浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 2天前 |
- MySQL LAG 检测分组数据中的连续变化点
- 248浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 2天前 | MySQL · 索引 · 约束 · MySQL CREATE TABLE LIKE MySQL 复制表结构 MySQL 检查约束 MySQL 索引复制
- MySQL CREATE TABLE LIKE 复制检查约束与索引定义
- 331浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 2天前 |
- MySQL JSON_ARRAYAGG 控制聚合数组的排序与长度
- 265浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 2天前 | MySQL · 性能优化 · 执行计划 · mysql 查询优化 EXPLAIN FORMAT=JSON cost_info
- MySQL EXPLAIN FORMAT=JSON 读取 cost_info 成本信息
- 325浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 445次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 517次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 530次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 478次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 300次使用
-
- MySQL JSON_TABLE 展开数组时如何保留缺失字段
- 2026-09-10 501浏览
-
- MySQL 分区表怎么处理跨分区唯一键:分区列约束与建表取舍
- 2026-08-30 501浏览
-
- MySQL权限管理设置全攻略
- 2026-03-29 501浏览
-
- MySQL分片实现方法及常见方案解析
- 2025-06-24 501浏览
-
- MySQL表空间碎片怎么清理?超详细优化教程
- 2025-06-13 501浏览

