FATAL ERROR: Could not find mysqld

The following directories were searched:

/usr/libexec
/usr/sbin
/usr/bin

If you compiled from source, you need to run ‘make install’to copy the software into the correct location ready for operation.

If you are using a binary release, you must either be at the top of the level of the extracted archivem or pass the –basedir option pointing to that location.

解决办法：
scripts/mysql_install_db –user=mysql –basedir=/usr/local/mysql
（这里mysql是所使用的用户名，basedir是mysql的安装目录）

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本着出错要查出其原因的原则，查看了mysql的出错日志（出错日志所在路径，请根据您自己机子的实际情况查找），发现错误信息：File ‘./mysql-bin.index’ not found (Errcode: 13)，查看数据库文件，mysql-bin.index确实存在。

查看数据库文件的权限，发现全都变成了 drwx—— 2 1001 1001。突然想起之前重建过mysql用户，造成数据库文件的权限用户信息丢失。重新授权即可。

sudo chown -R  mysql var/
sudo chgrp -R  mysql var/

再次启动mysql，成功！

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修改phpmyadmin/libraries/config.default.php中的$cfg['blowfish_secret']的值为任意字符串

/**
 * The 'cookie' auth_type uses blowfish algorithm to encrypt the password. If
 * at least one server configuration uses 'cookie' auth_type, enter here a
 * pass phrase that will be used by blowfish. The maximum length seems to be 46
 * characters.
 *
 * @global string $cfg['blowfish_secret']
 */
$cfg['blowfish_secret'] = 'yourpassword';

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/opt/ruby/bin/ruby extconf.rb
checking for rb_thread_blocking_region()… no
checking for mysql_query() in -lmysqlclient… no
checking for main() in -lm… yes
checking for mysql_query() in -lmysqlclient… no
checking for main() in -lz… yes
checking for mysql_query() in -lmysqlclient… no
checking for main() in -lsocket… no
checking for mysql_query() in -lmysqlclient… no
checking for main() in -lnsl… yes
checking for mysql_query() in -lmysqlclient… no
checking for main() in -lmygcc… no
checking for mysql_query() in -lmysqlclient… no
*** extconf.rb failed ***
Could not create Makefile due to some reason, probably lack of
necessary libraries and/or headers. Check the mkmf.log file for more
details. You may need configuration options.

解决方法

既然要安装 mysql2 驱动，我们完全可以抛开bundle，而使用传统的gem的安装方式，并指明mysql的以下几个选项即可
sudo gem install mysql2 — –with-mysql-dir=/opt/mysql –with-mysql-include=/opt/mysql/include/mysql –with-mysql-lib=/opt/mysql/lib/mysql/

然后再运行 bundle intall顺利完成其它gem组件的安装。看到网上有的解决方法是安装mysql-deve这个库，其实知道原因后对症下药即可，本博没有安装mysql-deve，仅是指明了mysql的相关选项，即可解决问题。

PS：bundle这个gem真的被集成到rails3.0里了。

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mysql 纵向扩展性 缺点
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当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

	OLTP	OLAP
用户	操作人员,低层管理人员	决策人员,高级管理人员
功能	日常操作处理	分析决策
DB 设计	面向应用	面向主题
数据	当前的, 最新的细节的, 二维的分立的	历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的
存取	读/写数十条记录	读上百万条记录
工作单位	简单的事务	复杂的查询
用户数	上千个	上百个
DB 大小	100MB-GB	100GB-TB

OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是 满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是”维”这个概念。

“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义 为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

维几个基本概念1、维——维是人们观察问题的特定角度，例如：时间维、地理维、产品维。2、维层次——人们在观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存 在细节程度不同的多个描述方面，我们称这多个描述方面为维的层次。例　时间维：日期，月份，季度，年不同层次。3、维成员——维的一个取值成为该维的一个 维成员。　　如果维已经分成了多层次的，则维成员就是不同维层次取值的组合。例如：某公司销售数据在省、市、县，地理维有三个层次，则“山东省潍坊市昌邑 县”就构成地理维的一个维成员。维成员并不一定要在维的每一个层次上都取值，例如：山东省，山东省潍坊市，潍坊市昌邑县都是地理维的维成员。4、多维数据 集——数据立方体或超立方多维数据集是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。多维数据集可以用一个多维数组表示。

OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。

钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则 是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。
OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和 维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了”星 型模式”。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为”雪花模式”。

MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成”立方块（Cube）”的结构,在MOLAP 中对”立方块”的”旋转”、”切块”、”切片”是产生多维数据报表的主要技术。

HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。

还有其他的一些实现OLAP 的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。

OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品 的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的 多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织 起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数 据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织 和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可 以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

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