Mysql版本>=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务，行级锁定，外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。
存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。
InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁： 允许事务对一条行数据进行读取）和 互斥锁（写锁： 允许事务对一条行数据进行删除或更新）， 对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句，InnoDB不会加任何锁。
InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，实际效果跟表锁一样。
（1）在不通过索引条件查询时，InnoDB会锁定表中的所有记录。
（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的。
（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，但都是通过行锁来对数据加锁。
优点：
1、支持事务处理、ACID事务特性；
2、实现了SQL标准的四种隔离级别（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；
3、支持行级锁和外键约束；
4、可以利用事务日志进行数据恢复。
5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改，高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。
6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存。
缺点：
因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。
使用场景：
(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。
2、 MyISAM存储引擎
MySQL<= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。擅长与处理，高速读与写。
功能：
（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表，不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新。
（2）支持表级锁定，不支持高并发；
（3）支持并发插入。写 *** 作中的插入 *** 作，不会阻塞读 *** 作（其他 *** 作）；
优点：
1.高性能读取；
2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；
缺点：
1、锁级别为表锁，表锁优点是开销小，加锁快；缺点是锁粒度大，发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务。
2、此引擎不支持事务，也不支持外键。
3、INSERT和UPDATE *** 作需要锁定整个表；
使用场景：
(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。
InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：
1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性）。
2、InnoDB中不保存表的 具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含 where条件时，两种表的 *** 作是一样的。
3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。
4、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。
5、LOAD TABLE FROM MASTER *** 作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。
6、另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。
1．索引概述
利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描，这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源。
2．索引种类
从索引的定义方式和用途中来看：主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引。
无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。
以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。
关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。
普通索引,index：对关键字没有要求。
唯一索引,unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。
主键索引,primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。
全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。
PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引。
3.索引原则
如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效。
（1）列独立
如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10
（2）左原则
Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引
复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要，只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.
（3）OR的使用
必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。
（4）MySQL智能选择
即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id >1这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。
4.索引的使用场景
（1）索引检索：检索数据时使用索引。
（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，则可能使用到索引。
（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%'
建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）
5.前缀索引
前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。
6.索引失效
（1） 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 > *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（2） 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（3） 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；
（5） 应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；
（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；
（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；
join 的两种算法：BNL 和 NLJ
NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：
select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a
SQL 执行时内部流程是这样的：
1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；
2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；
3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束。
这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行，则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循环联接）。
如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引，还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万+1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多，扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；
BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；
1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；
2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束。
这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行，总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据，则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描。
BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率。
例如：
如果内层循环有100条记录，外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中，内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中，接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推，直到循环结束，将结果集发给client为止。
可以发现，若用NLJ，则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。
JOIN 按照功能大致分为如下三类：
JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。
注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。
mysql 多表连接查询方式，因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。
INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。
两表JOIN优化
a.当无order by条件时，根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化 ；
b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；
1）如果第一行的驱动表为a，则效率会非常高，无需优化；
2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，还是要视情况而定。
在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：
(1). on与 where的执行顺序
ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。
(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同
即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。
(3).尽量避免子查询，而用join
往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。
（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；
（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；
（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；
（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m+n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id
中连接mysql数据库，如何在shell中创建数据库，创建表，插入csv文件，读取mysql数据库，导出mysql数据库为xml或html文件，并分析了核心语句。本文介绍的方法适用于PostgreSQL ，相对mysql而言，shell 中读写PostgreSQL会更简单些。
1. 连接mysql 数据库
shell中连接数据库的方法很简单，只需要指定用户名，密码，连接的数据库名称，然后通过重定向，输入mysql的语句，如下所示：
mysql -u USERNAME -p PASSWORD DATABASENAME <<EOF 2>/dev/null
show databases
EOF
但这并不是一个好办法，任何使用该脚本的用户都能看到该数据库用户的账号和密码，要解决这个问题，可以用mysql
数据库的一个特殊配置文件。mysql 数据库使用$HOME/.my.cnf
文件来读取特殊的启动命令和设置。其中一项设置是由该用户账户发起的mysql 会话的默认密码。要在这个文件中设置默认密码，可以加入下面的内容：
[client]
password = 123456
然后，别忘了修改权限：
chmod 400 .my.cnf
这样就可以通过脚本访问mysql数据库了，如下所示：
#!/bin/bash
MYSQL=`which mysql`
$MYSQL test -u root <<EOF
show databases
show tables
select * from employees where salary >4000
EOF
2. 创建数据库
通过上面的方法连接数据库，再通过重定向输入mysql语句，shell中读写mysql基本就介绍完了。只要把sql语句写对了，通过重定向执行即可，下面来看一个实例：
#!/bin/bash
##############################
# @file create_db_mysql.sh
# @brief create database and tables in mysql
# @author Mingxing LAI
# @version 0.1
# @date 2013-01-20
##############################
USER="root"
DATABASE="students"
TABLE="students"
######################
#crate database
mysql -u $USER <<EOF 2>/dev/null
CREATE DATABASE $DATABASE
EOF
[ $? -eq 0 ] &&echo "created DB" || echo DB already exists
######################
#create table
mysql -u $USER $DATABASE <<EOF 2>/dev/null
CREATE TABLE $TABLE(
id int,
name varchar(100),
mark int,
dept varchar(4)
)
EOF
[ $? -eq 0 ] &&echo "Created table students" || echo "Table students already exist"
######################
#delete data
mysql -u $USER $DATABASE <<EOF 2>/dev/null
DELETE FROM $TABLE
EOF
这个脚本比较简单，就是几条SQL语句，没什么好解释的，下面来看一下，如何读入csv 文件，然后插入到mysql数据库中。
3. 插入csv 文件
上面创建了一个学生表，表中有学生的学号，姓名，成绩，系别，假设有一个csv文件，内容如下：
$cat data
1,Navin M,98,CS
2,Kavya N,70,CS
3,Nawaz O,80,CS
4,Hari S,80,EC
5,Alex M,50,EC
6,Neenu J,70,EC
7,Bob A,30,EC
8,Anu M,90,AE
9,Sruthi,89,AE
10,Andrew,89,AE
为了将csv 文件插入到数据库，我们需要逐行读入，然后给字符串加上双引号，最后生成语句如下：
insert into students VALUES(1, "Navin M", 98, "CS")
要解析csv 文件，最好的工具莫过于awk了，将域的分隔符指定为逗号-F,，awk就自动将各个域拆分出来了，然后在需要双引号的地方打印输出一个双引号，就能够轻松得到下面这样的数据：
1, "Navin M", 98, "CS"
awk 代码如下：
query=`echo $line | awk -F, '{ printf("%s,\"%s\",%s,\"%s\"", $1, $2, $3, $4)}'`
statement=`echo "INSERT INTO $TABLE VALUES($query)"`
echo $statement
当然了，你也可以用其他办法，不过，几乎没有比awk更简单的了，第2种方法如下：
oldIFS=$IFS
IFS=,
values=($line)
values[1]="\"`echo ${values[1]} | tr ' ' '#' `\""
values[3]="\"`echo ${values[3]}`\""
query=`echo ${values[@]} | tr ' #' ', '`
IFS=$oldIFS
statement=`echo "INSERT INTO $TABLE VALUES($query)"`
echo "$statement"
首先通过指定域分隔符，将csv文件解析成一个数组，然后将空格替换成一个特殊的符号"#"（因为后面的替换中，会一次性输出数组，而数组是用空格分隔各字段,我们要将分隔数组的空格替换成逗号，所以这里将数据中的空格替换成"#"）
，给字符串加上双引号，最后再把空格替换成逗号，把"#"替换为空格。这种方法真是让人抓狂，我第一次就没有看明白，尤其是为什么要将空格替换成"#"。
完整的插入数据的程序如下：
#!/bin/bash
#
# @file write_to_db_mysql.sh
# @brief wirte data to database in mysql
# @author Mingxing LAI
# @version 0.1
# @date 2013-01-20
#
USER="root"
DATABASE="students"
TABLE="students"
if [ $# -ne 1 ]then
echo $0 DATAFILE
echo
exit 2
fi
data=$1
while read line
do
# query=`echo $line | awk -F, '{ printf("%s,\"%s\",%s,\"%s\"", $1, $2, $3, $4)}'`
oldIFS=$IFS
IFS=,
values=($line)
values[1]="\"`echo ${values[1]} | tr ' ' '#' `\""
values[3]="\"`echo ${values[3]}`\""
query=`echo ${values[@]} | tr ' #' ', '`
IFS=$oldIFS
statement=`echo "INSERT INTO $TABLE VALUES($query)"`
# echo $statement
mysql -u $USER $DATABASE <<EOF
INSERT INTO $TABLE VALUES($query)
EOF
done <$data
if [[ $? -eq 0 ]]then
echo "Wrote data into DB"
fi
4. 读取数据
知道怎么在shell 中连接mysql ，也知道了怎么在shell中批量执行sql 语句，读取数据，就没有任何难度了。
#!/bin/bash
#
# @file read_db_mysql.sh
# @brief read data from mysql
# @author Mingxing LAI
# @version 0.1
# @date 2013-01-20
#
USER="root"
DATABASE="students"
TABLE="students"
#用tail 去掉表头
depts=`mysql -u $USER $DATABASE <<EOF | tail -n +2
SELECT DISTINCT dept FROM $TABLE
EOF`
for d in $deptsdo
echo Department: $d
result="`mysql -u $USER $DATABASE <<EOF
set @i:=0
SELECT @i:=@i+1 as rank, name, mark FROM students WHERE dept="$d" ORDER BY mark DESC
EOF`"
echo "$result"
echo
done
我们还可以在mysql语句中，使用选项来控制数据的输出格式
-H 输出为html
-X 输出为xml
如下所示：
#!/bin/bash
USER="root"
DATABASE="students"
TABLE="students"
mysql -u $USER $DATABASE -H <<EOF
select * from $TABLE
EOF
html 格式的可读性比较差，输出效果如下：
<TABLE BORDER=1><TR><TH>id</TH><TH>name</TH><TH>mark</TH><TH>dept</TH></TR><TR><TD>1</TD><TD>Navin M</TD><TD>98</TD><TD>CS</TD></TR><TR><TD>2</TD><TD>Kavya N</TD><TD>70</TD><TD>CS</TD></TR><TR><TD>3</TD><TD>Nawaz O</TD><TD>80</TD><TD>CS</TD></TR><TR><TD>4</TD><TD>Hari S</TD><TD>80</TD><TD>EC</TD></TR><TR><TD>5</TD><TD>Alex M</TD><TD>50</TD><TD>EC</TD></TR><TR><TD>6</TD><TD>Neenu J</TD><TD>70</TD><TD>EC</TD></TR><TR><TD>7</TD><TD>Bob A</TD><TD>30</TD><TD>EC</TD></TR><TR><TD>8</TD><TD>Anu M</TD><TD>90</TD><TD>AE</TD></TR><TR><TD>9</TD><TD>Sruthi</TD><TD>89</TD><TD>AE</TD></TR><TR><TD>10</TD><TD>Andrew</TD><TD>89</TD><TD>AE</TD></TR></TABLE>
可读性差也可以理解，因为人家觉得，你没必要修改么，直接以html形式展示数据就可以了。
idnamemarkdept
1Navin M98CS
2Kavya N70CS
3Nawaz O80CS
4Hari S80EC
5Alex M50EC
6Neenu J70EC
7Bob A30EC
8Anu M90AE
9Sruthi89AE
10Andrew89AE
xml形式的数据显示就比较正常了，直接将上面的-H 换成-X,输出如下：
<?xml version="1.0"?>
<resultset statement="select * from students" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<row>
<field name="id">1</field>
<field name="name">Navin M</field>
<field name="mark">98</field>
<field name="dept">CS</field>
</row>
<row>
<field name="id">2</field>
<field name="name">Kavya N</field>
<field name="mark">70</field>
<field name="dept">CS</field>
</row>
</resultset>
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