Eva向BleepingComputer 透露，他们找到了一些 Firebase 实例，这些实例要么完全没有设置安全规则，要么配置不当，从而允许对数据库的读取权限。...在这些网站中，他们甚至发现了一家银行。 对于每一个暴露的数据库，Eva 的脚本 Catalyst 会检验哪些类型的数据是可获取的，并抽取了 100 条记录作为样本进行分析。...包含已曝光用户记录样本的数据库 来源：xyzeva 所有详细信息都整理在一个私人数据库中，该数据库提供了公司因安全设置不当而暴露的用户敏感信息的数量概览： 姓名：84221169 条（约 8400 万条...在 Firestore 数据库中，如果管理员设置了一个名为 ‘password’ 的字段，并将密码数据以明文形式存储在其中，那么用户的密码就有可能暴露。...为了自动检查 Firebase 中的读取权限，研究小组使用了 Eva 的另一个脚本，该脚本会抓取网站或其 JavaScript，以便访问 Firebase 集合（Cloud Firestore NoSQL
我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。 为什么这是一个问题？...2.表格关系不清晰 数据库中缺少外键的另一个不太明显的负面影响是，不了解该模式的人很难找到正确的表并找出表关系。这可能会导致严重的数据库查询和报告问题。 为什么数据库可以没有外键？...这仅仅是我在各种渠道（主要是互联网论坛）都能找到的许多开发人员、架构师为什么不使用它们的理由。 我个人（和许多其他经验丰富的数据库专家）建议在任何可能的地方使用它们（不会导致更多的问题）。...这些工具负责参照完整性，并与RDBMS一起创建更高级别的数据库引擎。这些框架可以自己创建数据库表，而不总是创建外键。使用这些工具的开发人员很少会干扰自动生成的模式，并且不需要外键。...SQL Server就是一个很好的例子 - 它不能在同一台服务器上的两个数据库上创建key。而且这种架构在大型系统中很常见。
关于FirebaseExploiter FirebaseExploiter是一款针对Firebase数据库的安全漏洞扫描与发现工具，该工具专为漏洞Hunter和渗透测试人员设计，在该工具的帮助下，...广大研究人员可以轻松识别出Firebase数据库中存在的可利用的安全问题。...，以及工具支持的所有参数选项： 工具运行 扫描一个指定域名并检测不安全的Firebase数据库： 利用Firebase数据库漏洞，并写入自己的JSON文档： 以正确的JSON格式创建自己的...exploit.json文件，并利用目标Firebase数据库中的安全漏洞。...检查漏洞利用URL并验证漏洞： 针对目标Firebase数据库添加自定义路径： 针对文件列表中的目标主机扫描不安全的Firebase数据库： 利用列表主机中Firebase数据库漏洞： 许可证协议
在梳理数据库表关系结构时，表多的情况如何将mysql数据库的表关系导入到powerdesigner中，这就有必要去做一个了解。...本小节来写一下 通过sql脚本导入的方式 1 在navicate中导出数据库的数据结构sql文件 2 在powerdesigner的逆向工程中进行导入： 选择数据库的类型和版本 选择用户脚本
另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ ? 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
近几年来，Docker 在企业环境的应用端具有很大的潜力，在这一点上我想大家是有目共睹的，无状态的服务采用容器化已经是一种大趋势，那么问题来了，作为系统核心的数据库是否需要容器化？...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。
RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。 DBA：数据量多少？ RD：5000w左右。 DBA：读写吞吐量呢？ RD：读QPS约200，写QPS约30左右。...答：大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈，如果希望： 线性提升数据库读性能 通过消除读写锁冲突提升数据库写性能 此时可以使用分组架构。...答：水平切分，也是一种常见的数据库架构，一般来说： 每个数据库之间没有数据重合，没有类似binlog同步的关联 所有数据并集，组成全部数据 会用算法，来完成数据分割，例如“取模” 一个水平切分集群中的每一个数据库...一句话总结，水平切分主要解决“数据库数据量大”问题，在数据库容量扛不住的时候，通常水平切分。...三、为什么不喜欢读写分离 对于互联网大数据量，高并发量，高可用要求高，一致性要求高，前端面向用户的业务场景，如果数据库读写分离： 数据库连接池需要区分：读连接池，写连接池 如果要保证读高可用，读连接池要实现故障自动转移
另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...我的星球是否适合你？ 点击阅读原文看看我们都聊过啥？
如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？节省时间来专注于真正重要的业务目标。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 微信图片_20200808204051.jpg 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...在网络服务中，IO多路复用起的作用是「一次性把多个连接的事件通知业务代码处理」。至于这些事件的处理方式，到底是业务代码循环着处理、丢到队列里，还是交给线程池处理，由业务代码决定。...的协议的连接处理和解析稍微改一下： 将IO模式调整为Non-Blocking，这样就可以挂到IO多路复用的内核上（select、epoll、kqueue……） 在Non-Blocking实现的基础之上实现数据库协议的编码和解析...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
导读：今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。 前言 这是一个非常好的问题。...这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...的协议的连接处理和解析稍微改一下： 将IO模式调整为Non-Blocking，这样就可以挂到IO多路复用的内核上（select、epoll、kqueue……） 在Non-Blocking实现的基础之上实现数据库协议的编码和解析...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
当您的应用程序运行缓慢时，反射操作是指责数据库查询。 毫无疑问，一些更为奢侈的拖延可能会因为缺失的指数或不必要的锁定而被指责，但还有其他潜在恶作剧，包括网络和应用本身。...一般来说，SQL Server应用程序的性能问题有两个主要原因： 网络问题 - 与将SQL应用程序客户端连接到数据库的“管道”的速度和容量有关 处理时间慢 - 在管道的末端，涉及要求处理的速度和效率。...接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...确保没有其他的东西在同一时间触发数据库，所以你只捕获你的流量。 捕获跟踪中的工作负载后，使用File |将其保存到跟踪表 另存为| 跟踪表。...为此，您还需要运行靠近数据库的应用程序，捕获Wireshark中的数据包，并检查应用程序使用的带宽。同样，请确保您没有运行任何其他本地SQL应用程序，而不是您尝试捕获的其他本地SQL应用程序。
我的接口返回的数据顺序总是不固定问题描述====我在开发突发奇想。将表头信息也给查出来一并返回给前端了。但是正因为这一举动却带来嘲讽。...说我的接口顺序不对问题定位====首先说明下这个问题是刚入行时遇到的。当时很是困惑，当然啦现在看来真的是贻笑大方了。刚入行那会一直都是使用Mybatis 框架实现数据的获取的。...突然接到一个需求是要求将数据列按照一定顺序返回。前端直接按照我返回的顺序进行渲染。刚接到需求觉得很简单，将数据依次写入就行了。关于具体需求我们就不深究了。下面梳理下当时发现问题及解决的一个过程吧。...问题分析====下面我们向HashMap 中添加如下元素 。然后当我们map进行输出的时候是先横向遍历。当遇到有纵向数据是在纵向遍历。...对应刚入行的我还是很有成就感的。时隔多年现在又重新收拾了下自己的bug。 决定一探究竟为什么LinkedHashMap 可以实现按照写入顺序排序。通过结构图我们清楚看到他是HashMap的子类。
在策划 2022 年 3 月 24-25 日北京 ArchSummit 全球架构师峰会之初，我采访了字节跳动数据平台负责人罗旋，请他来讲讲字节跳动数据平台建设的历程和技术细节。...决策敏捷：这是字节典型的 A/B 测试文化，“遇事不决用 A/B”，用客观代替主观，辅助一线快速决策，而不是依靠冗长的层层拍板的办法。这也使得我们的 A/B 产品每天同时进行的测试就达上万场。...一方面数据 BP 团队，依靠我们的平台能力对不同的业务提供数据解决方案；另一方面，数据 BP 团队也能从业务中获取到更多发展诉求，进而使得我们的平台能力不断迭代并得以优化。...未来的大数据开发者们应该具备哪些能力？ 罗旋：我目前主要关注的大数据技术方向包括：实时化、智能化以及安全隐私合规。...对于关心未来发展的大数据开发者来说，我觉得首先需要有过硬的计算机基础技术储备，这是通用的能力。
问题猜想 同事反馈问题的时候，带了自己的猜想：是不是数据库字段设置为datetime导致？是不是Mybatis逆向工程生成的代码中类型不一致导致的？...同事还要把datetime改为varchar……马上被我制止了，说：先排查问题，再说解决方案，下午我也抽时间看看。 问题核查 第一步，检查数据库字段类型，是datetime的，没问题。...经过上面三步的排查，核实了数据库字段和代码中类型没问题。单元测试也复现了问题，同事没有欺骗我，总要眼见为实，哈哈~ 于是基本确定是时区问题。...为什么是这样呢？ 为了验证时区问题，在时区错误的数据库中，创建了一个字段，该字段类型为datetime，默认值为CURRENT_TIMESTAMP。...神奇不？为什么同样是CST时区，系统自动生成的时间是正确的，而代码插入的时间就有时差问题呢？ 到底是Mysql将CST时区理解为美国时间了，还是Mybatis、连接池或驱动程序将其理解为美国时间了？
前面的一至八篇我们一直在研究如何从网站上快速、方便的获取数据，并将获取到的数据存储在数据库中。...但是将数据存储在数据中并不是我们的目的，获取和存储数据的目的是为了更好的利用这些数据，利用这些数据的前提首先需要从数据库按一定的格式来读取数据，这一篇主要介绍如何实现通过 RESTful API 来获取数据库中的数据...在这个示例中我们需要创建一个 Flask 的实例、初始化数据库控制和 API 控制框架。...app.config.from_object 从配置文件中读取相关的配置内容，在配置文件中完成数据及 flask 的配置。...在 get 函数中，通过传入的 id 编号，从数据库中读出该元件的完整信息，并转换为 json 数据返回给客户端，当 id 不存在是将返回一个 404 错误。
用外键不好么，不太好，但也注意，不是不可以，是不建议。 那么这里的不建议，其实也有两说的。 1、如果你为了追求正确性优先于性能的话，可以使用。...那么外键为什么有性能问题呢 1、数据库需要额外的维护外键自身的内部管理； 2、外键相当于把数据的一致性事务的实现，全部交给了数据库服务器来完成； 3、有了外键以后，当做一些涉及到外键字段的增，删，改操作时...，需要触发相关操作去检查，而不得不消耗资源； 4、每次更新数据，都需要额外的检查另外一张表的数据，容易造成死锁； 总结： 1、互联网行业场景中不推荐使用外键，用户量大，并发度高，如果使用外键，数据库服务器很容易产生性能瓶颈...2、传统行业可以使用，强调数据强一致性，而且用户数量有限，可控。 基于此，互联网场景中都是不建议使用外键的，外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群。...有了这个约束的存在，原则上就能保证表与表之间数据“始终完整、一致”的关系。 但是在我们平时的实际需求中，通常保证“最终完整、一致” 就可以了，甚至可以容忍一些 “最终不完整、不一致”。
但是在搭建配置好Redis服务器后很多朋友应该会发现和有这样的疑问，为什么Redis默认建立了16个数据库，如下图所示。 ?...一、16个数据库的由来 Redis是一个字典结构的存储服务器，一个Redis实例提供了多个用来存储数据的字典，客户端可以指定将数据存储在哪个字典中。...这与在一个关系数据库实例中可以创建多个数据库类似（如下图所示），所以可以将其中的每个字典都理解成一个独立的数据库。 ?...以MySQL实例为例 Redis默认支持16个数据库，可以通过调整Redis的配置文件redis/redis.conf中的databases来修改这一个值，设置完毕后重启Redis便完成配置。 ?...比如可以使用0号数据库存储某个应用生产环境中的数据，使用1号数据库存储测试环境中的数据，但不适宜使用0号数据库存储A应用的数据而使用1号数据库B应用的数据，不同的应用应该使用不同的Redis实例存储数据
二、数据库设计 ?....**.utile * @Author: huat * @Date: 2019/12/12 14:48 * @Version: 1.0 */ @Service//将这个类注入到spring容器中...PasswordEncoder passwordEncoder(){ return new BCryptPasswordEncoder(); } /** * 将账号密码设置在数据库当中...configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception { auth //将UserDetailsService放到容器中...loginPage("/intoLogin")//登陆页请求的接口 .successHandler(authenticationSuccessHandler)//登陆成功后返回的数据
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