但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...当然，这两种解决方案都很好，如果在你的项目中使用它们不会导致冲突，我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。
但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...当然，这两种解决方案都很好，如果在你的项目中使用它们不会导致冲突，我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。
首先为什么要区分短查询和长连接查询，主要还是优化的方法是不一样的，接下来的问题是，我们怎么能区分短查询，一般来说短查询有以下几个特点 1 查询的表比较小，从几行到几万行。...这样的操作会导致一些我们使用索引的问题。 两种方式中，获得数据查询的过程是不同的，第一种是无法走刚刚建立的索引，走的全表扫描，而第二种方式则可以走索引。...除此以外在查询中使用一些查询的方式不严谨的情况下，会导致查询数据的错误。...类型的数据，第一个查询方式中包含的数据是从2020-08-17：00：00：00 到 2020-08-17：23：59：59 秒的数据，而第二个不进行转换查询的数据是从2020-08-17 00：...，两个查询仅仅在scheduled_departure 里面进行了类型的转换，而导致两个查询的结果完全不同。
本文从IT架构以及数据库纬度来分析导致sql执行慢的原因/场景，抛砖引玉，有不足之处还请大家多多提建议。...因为链路的不稳定性，如果在传输过程中发送丢包会导致数据包重传，进而增加数据传输时间。从app端来看，就会觉得sql执行慢。 ?...当我们需要在数据库服务器上恢复一个比较大的实例，而解压缩的过程需要耗费cpu和占用大量io导致数据库实例所在的磁盘io使用率100%，会影响MySQL 从磁盘获取数据的速度，导致大量慢查询。...推荐阅读 聊聊隐式转换 4.3 执行计划错误 由于MySQL优化器本身的不足，选择执行计划时会导致错误的执行计划使sql走了错误的索引或者没有做索引。...所以当有长事务/异常未提交的情况就会因为其他查询需要构建快照导致undo 不能被及时回收。查询遍历的undo越多sql执行的越慢。
我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。最后，向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...对于服务层，我们使用 Twitter 内部的 LDC 查询服务，其前端在 Twitter 数据中心，后端则是 Bigtable 和 BigQuery。...第一步，我们创建了一个单独的数据流管道，将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后，我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。...同时，我们会创建另外一条数据流管道，把被扣除的事件计数导出到 BigQuery。通过这种方式，我们就可以看出，重复事件的百分比和重复数据删除后的百分比变化。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery
等到快中午的时候，业务部门找到我说，两个excel文件做比对，电脑完全卡住了，还是想问问我看看有没有好的办法，从我的角度来看，这些操作用sql语 句完全可以胜任，而且数据量更大都不是问题。...说起来容易，在实际操作中碰到了一个比较有意思的问题。 在备库中准备做这类的大查询，结果抛出了一个错误。...对于这类问题，一个比较快捷的解决方法就是从主库生成备库控制文件，然后启动数据库到Mount阶段即可。...但是这一次还是出了差错，把生成的备库控制文件拷贝到备库替换之后，重启数据库，dg broker报了下面的错误。...这个时候如果尝试做recover肯定是不现实的，归档保留也不会那么久。不过因为是备库，所以这个问题还好办一些，那就是从主库还原恢复即 可。
许多公司错误地认为DWaaS（数据仓库即服务）在列表中应该较低，因为速度限制是由云访问造成的网络延迟造成的。这导致许多人错误地进行本地部署。...但是，从Panoply和Periscope数据分析的角度来看，在集群适当优化时，与BigQuery相比，Redshift显示出极具竞争力的定价： “每查询7美分，每位客户的成本大约为70美元。...Panoply分析显示，使用BigQuery估算查询和数据量成本非常复杂。...这导致不可预测的费用增加了用户对所涉及成本的不确定性，导致他们试图限制查询和数据量，所有这些都会对组织的数据分析能力产生负面影响。...正确的摄取方法和错误的方法之间的差异可能是数据丢失和丰富数据之间的差异，以及组织良好的模式和数据沼泽之间的差异。 例如，Snowflake通过不同的虚拟仓库支持同时用户的查询。
在一定的规模上为了分析而查询MongoDB是低效的； 2. 我们没有把所有数据放在MongoDB中（例如分条计费信息）。 在一定的规模上，作为服务供应商的数据管道价格昂贵。...该字段的典型名称是updated_at，在每个记录插入和更新时该字段就会更新。使用批处理的方法是很容易实现这种方式的，只需要查询预期的数据库即可。...我们只是把他们从原始集合中移除了，但永远不会在Big Query表中进行更新。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...和云数据流上面，但那些工作要再写文字说明了。
下图提供了数据流的简化视图。来自站点数据库的数据首先进入数据仓库。来自仓库的一些数据的副本被制作成一个由开源技术提供支持的数据湖。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...干运行和湿运行 干运行，指的是没有数据的执行，可以确保变换的查询没有语法错误。如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。...用户非常喜欢 BigQuery 日志的查询性能优势、更快的数据加载时间和完全可见性。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 报错注入 报错注入在没法用union联合查询时用，但前提还是不能过滤一些关键的函数。...报错注入就是利用了数据库的某些机制，人为地制造错误条件，使得查询结果能够出现在错误信息中。...这里主要记录一下xpath语法错误和concat+rand()+group_by()导致主键重复 xpath语法错误 利用xpath语法错误来进行报错注入主要利用extractvalue和updatexml...第二个参数：Xpath_string是xpath格式的字符串 作用：从目标xml中返回包含所查询值的字符串 第二个参数是要求符合xpath语法的字符串，如果不满足要求，则会报错，并且将查询结果放在报错信息里...这种报错方法的本质是因为floor(rand(0)*2)的重复性，导致group by语句出错。
报错注入 01 报错注入原理 构造payload让信息通过错误提示回显出来 应用场景： 查询不回显内容，会打印错误信息 Update、insert等语句，会打印错误信息 if($row) {...id=1' and (select count(*) from information_schema.tables group by concat((select version()),floor(rand...id=1' and (select count(*) from information_schema.tables group by concat((select user()),0x7e,floor(...,0x7e,password) from users limit 0,1),0x7e,floor(rand(0)*2)))--+ // 数据 // 特殊符号导致方法报错，报错可以输出错误信息 select...select updatexml(1,concat(0x7e,(select user()),0x7e),1); 报错注入只有32位长 用 substr截取字符串substr('ab',1,2) // 从第一位截取两个
最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。...1 查询错误是否容易解决 首先，Benn Stancil认为查询错误是否容易解决是衡量数据库的一个最基本指标。...，因为Impala、MySQL和Hive是开源的免费产品，而Vertica、SQL Server和BigQuery不是，后三者的用户通常是有充足分析预算的大型企业，其较高的错误率很有可能是由于使用更深入而不是语言...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。
作者 ｜ Mariana Park 译者 ｜ Sambodhi 策划 ｜ 褚杏娟 以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。...你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。 数据仓库也能统一和分析来自 Web、客户关系管理（CRM）、移动和其他应用程序的数据流。...其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...举例来说，BigQuery 免费提供第一个 TB 级别的查询处理。此外，无服务器的云数据仓库使得分析工作更加简单。...从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。
您最好根据易用性、生态系统、更新速度或其与工作流程的集成程度来做出决策。最好的情况是，性能是完成某些任务所需时间的时间点视图；然而，最坏的情况是，它会导致您针对错误的事情进行优化。...当时，我正在研究 BigQuery，很多人都吓坏了…… 我们怎么会比 Azure 慢那么多呢？然而，结果与我们从用户那里得到的印象并不相符。...当时让一位知名专家构建界面是有意义的。 几年后，在无数客户投诉之后，我们意识到 JDBC 驱动程序中的错误正在影响性能。从我们的角度来看，查询运行得很快，只需一两秒。...如果数据库中的错误导致您选择竞争对手，那么在短短几周内，如果该错误已被修复，那么这将看起来是一个愚蠢的原因。这对于性能来说也是如此。...数据库的重要特征是从想法到答案的速度，而不是从查询到结果的速度。 更快的查询显然比更慢的查询更可取。但如果您选择数据库，最好确保您是根据原始速度以外的因素做出决定的。
---- 0x01 SQL注入产生的原因 简单来说，每天熬夜敲代码的程序员，写程序的时候，没有考虑到程序在与数据库交互时会产生一些安全问题，倘若没有对用户输入的数据正确判断、过滤，就会导致用户可以构造恶意的...payload来获取更多的数据( 执行用户的任意操作 )，甚至是Download数据库，导致信息泄漏，甚至导致受害人受到人身攻击或威胁。...">'; print_r(mysql_error()); //此处输出了mysql的错误消息，正常的线上产品，这种调试输出的语句都得注释或删除 echo "";...> 2.检测SQL注入 通过上面的源码分析，如果我们的SQL语句有错误，那么将会输出错误信息，也就说明了SQL语句没有正确执行，用户提交的而数据导致了程序原本的SQL语句失效。...作用：从目标XML中返回包含所查询值的字符串 and extractvalue(1, payload) UpdateXML函数： UPDATEXML (XML_document, XPath_string
最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。...首先，Benn Stancil认为查询错误是否容易解决是衡量数据库的一个最基本指标。数据库提供的错误信息（通常是语法错误、函数名错误、逗号错位等）最能表明该系统是否会对数据分析师造成极大的挫败感。...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...他对使用多个数据库并且在每个数据库上至少运行了10个查询的分析师进行了统计，计算了这些分析师在每个数据库上的查询错误率，并根据统计结果构建了下面的矩阵： ?...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。
('foo','bar') 子串 从具有指定长度的偏移量中提取字符串的一部分。...SUBSTRING('foobar', 4, 2) PostgreSQL SUBSTRING('foobar', 4, 2) MySQL SUBSTRING('foobar', 4, 2) 注释 使用注释来截断查询并删除原始输入之后的查询部分...，则触发数据库错误。...注意，在执行后续查询时，结果不会直接返回给应用程序。因此，该技术主要用于与sql盲注漏洞有关的问题，在该漏洞中，可以使用二次查询来触发DNS查询，条件错误或时间延迟。...时间延迟 处理sql查询时，可能导致数据库中的时间延迟。以下情况将导致10秒的无条件时间延迟。
by x)a) -- 如果我们关键用来查询和注入的information_schema.tables被禁止了怎么办？...(@a 1)%2); 成功执行了语句没有语法错误，但是为什么浏览器不能执行呢？...是不是可能因为是我们查询的数据太多导致的呢？ 说到这里floor(rand(0)*2)的取值范围是多少呢？...那么会不会是因为floor(rand(0)*2)存在某个确定的必然因素导致的呢？...那么我们就可以肯定是因为floor(rand(0)*2)的结果存在确定的可能性，并且在多数据表中这个函数的唯一执行结果导致的报错问题必然出现！
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