一、操作步骤：
连接MySQL数据库
$link = mysql_connect($db_config['host'], $db_config['user'], $db_config['pwd'])
//$db_config['host']=主机IP
//$db_config['user']=数据库用户名
//$db_config['pwd']=数据库密码
判断是否连接成功
if (!$link) {
die('Could not connect: ' . mysql_error());
}
//连接成功返回一个连接标识符，否则返回false
选择数据库
mysql_select_db($db_config['dbname'], $link) or die('Can\'t use foo : ' . mysql_error());
//$db_config['dbname']=数据库名
//选择一个数据库，等同于"use 库名"语句
//返回值为布尔类型
设置字符集
mysql_set_charset("utf8"); 等同于mysql_query("set names utf8");
准备SQL语句
$sql = "SELECT * FROM tb";
向MySQL服务发送SQL语句
mysql_query($sql，$link)； -- 发送一条sql语句
//sql语句若是查询，则返回结果集，其他则返回bool值表示执行是否成功。
解析处理结果集
释放结果集，关闭数据库连接
其它操作函数
mysql_affected_rows()：取得前一次 MySQL 操作所影响的记录行数，关联的 INSERT，UPDATE 或 DELETE 查询所影响的记录行数
mysql_insert_id()：取得上一步 INSERT 操作产生的 ID
Mysql数据库优化要点
1.给查询比较频繁的字段添加索引，比如新闻的标题，就要创建Normal索引，
2.如果没有特需要，数据表类型就用MyISAM，如果需要支持事务，行级锁之类的特殊功能就要用I�nnoDB，因为MyISAM的查询效率比InnoDB高。
3.WHERE查询条件里面，如果筛选出来的结果集数量比较少的条件要往前写，条件多的要往后写。有利于查询优化。
4.字段请求，少用通配符*，一般用什么字段就取什么字段，即SELECT后面的字段名，用得着什么就写什么，用不着的就不写。可以减少请求的数据量，数据量回发给PHP的少，占用内存也就不大，自然也就可以优化了查询速度。如果MYSQL交给PHP的数据量比较多，最有可能的情况就是把PHP的默认使用内存(默认8M的内存)占满。程序会直接抛出一个内存溢出的错误！
5.如果数据量特别大，又是比较单一的应用，比如纯新闻站点，单从查询优化方面讲，可以使用第三方插件，比如xunsearch(迅搜)，可以实现上亿条数据秒搜的查询效率(全文索引的一个插件)，官网：， xunsearch的原理是类似于百度等关键词词库索引。另外基于Sphinx+MySQL，也可以实现千万级数据全文检索。
6.如果应用比较复杂的应用，模块比较多也比较杂乱，第三插件的应用成本可能也比较大，则最好采用“分库，分表，分服务器”的集群处理方案。再加上负载均衡解决并发请求问题。大型应用一般就是这种方案解决的。靠拿大量的资金堆服务器堆出来的。大型网站都是靠钱堆的，不是单靠优化PHP，优化MYSQL优化出来的。
7.能用小整型绝对不用大整型，能用4个字符串长度的，绝对不设计成8个字符串。
8.适当设计数据冗余，将A表中的一些值重新在B表里面再存一份，这样可以避免关联查询。只查B表就可以得到需要的数据了，就不需要再关联从A表中取出关联的数据了。比如A表是学生表，B表是学校表，如果查完B表要显示学生姓名，而学生姓名存在A表中，B表中以前只有学生ID，没有学生姓名，这时候这种需求就建议将A表中的学生姓名在B表中再建个字段再存一份，这就是数据冗余思想。
9.将多条记录化为一条记录的方案：即多个值存到一个字段里，例如：投票系统中的用户信息。本来每个用户投一次需要生成一行新的记录，但是如果每天每个被投票对象只能被投100票，这种情况就不需要生成新记录，将多个值不断用PHP处理，然后UPDATE放在同一个字段里就可以了。
任务
创建增，删，查，改，连接数据库五个函数，最后通过函数的调用完成MySQL的增删查改的功能；
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