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1、打开任务管理器，启动MySQL服务（点击开始即可）。打开下载好的连接工具Navicat，选择要连接的数据库（MySQL），弹出MySQL-新建连接窗口，点击测试连接，出现连接成功，点击确定。
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2、MySQL服务器的启动与关闭启动MySQL服务器开始 - 运行 输入“cmd”，然后在命令提示符下输入“net start MySQL”指令。
3、mysql连接数据库方法：第一步点击桌面左下角菜单图标。第二步搜索框内输入cmd打开命令提示符。第三步命令窗口中输入mysql数据库服务器命令。第四步电脑显示数据库服务器即可。
1、amoeba相当于一个SQL请求的路由器，目的是为负载均衡、读写分离、高可用性提供机制，而不是完全实现它们。用户需要结合使用MySQL的Replication等机制来实现副本同步等功能。
2、以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。
3、不是很理解，比如说你3台搭建分布式，你通过什么方式区分库表？假设每台服务器上部署一个mysql实例，那你怎么把数据分布到3个mysql里面？是每个mysql里面存不同的表么？如果这样，就还可以接受。这块问题不是很大。
4、hadoop、spark、storm 无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能。
1、MySQL做分布式需要通过ndb的Cluster来实现。MySQLCluster是MySQL适合于分布式计算环境的高实用、高冗余版本。
2、由上一条，建议使用MySQL的Replication机制建立Master-Slave来做副本。我一开始理解有误，使用了amoeba的virtual DB（负载均衡pool）做writePool，结果使得本应插入同一个表中的数据被拆分地写入了不同的物理数据库中。
3、主要解决针对大型网站架构中持久化部分中，大量数据存储以及高并发访问所带来是数据读写问题。分布式是将一个业务拆分为多个子业务，部署在不同的服务器上。集群是同一个业务，部署在多个服务器上。
4、其实按照你想要达到的目标。应该是每两台互做主备，形成3对主备库，然后这3对再组建一个分布式集群。其实和你要做的可能差不多，不过逻辑上还是有差异的。
5、那么两者都是用来处理大批量数据操作的，其工作原理是有很大区别的，分布式会缩短单个任务的执行时间来提升工作效率，而集群强调的是提高单位时间内执行操作数的增加来提高效率。
6、在MySQL集群中.当table引擎为NDBCLUSTER时才做集群，其他非NDBCLUSTER表和一般MySQL数据库表一样，不会共享数据。NDBCLUSTER表数据存储在Data node服务器内存中，Data Node可以为1台或多台服务器，它们之间存放共享数据。
