回想我们刚开始编程的时候，我们为了实现一个函数，于是根据这个函数开始设计它的输入输出，输入在写代码时我们一个一个敲入了函数接口中形成一堆参数，输出则放在函数的返回值中。
关于MySQL主从复制主要同步的是binlog日志，涉及到三个线程，一个运行在主节点（log dump thread），其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点，如下图所示:
我们一般都不会去操作数据库本身，「而是通过SQL语句调用MySQL，由MySQL处理并返回执行结果」。那么SQL语句是如何执行sql语句的呢？
MySQL Replication (MySQL 主从复制) 是什么？为什么要主从复制以及它的实现原理是什么？
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超文本传输协议，HTTP是基于B/S架构进行通信的，而HTTP的服务器端实现程序有httpd、nginx等，其客户端的实现程序主要是Web浏览器，例如Firefox、InternetExplorer、Google chrome、Safari、Opera等
但使用MySQL时，总会遇到各种烦人问题，什么偶尔死锁、性能丢人、各种异常报错。一般人都会Google博客，尝试解决问题，最后虽然是解决了问题，但可能也没搞懂背后原理。
SignalR 是 Microsoft 开发的一个库，用于 ASP.NET 开发人员实现实时 web 功能。这意味着服务端代码可以实时地推送内容到连接的客户端，而不需要客户端定期请求或轮询服务器以获取新数据。SignalR 可以用于各种应用程序，如实时聊天、通知、实时数据更新等。
墨墨导读：本文是对GaussDB 200产品的整体描述，包含产品架构、数据流程、组网方案、服务部署原则、企业级增强特性等。
随着并发量、数据量越来越大及业务已经细化到不能再按照业务划分，我们不得不使用分布式数据库提高系统的性能。在分布式系统中，各个节点在物理上都是相对独立的，每个节点上的数据操作都可以满足 ACID。但是，各独立节点之间无法知道其他节点事务的执行情况，如果想让多台机器中的数据保存一致，就必须保证所有节点上的数据操作要么全部执行成功，要么全部不执行，比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。
在上一期中我们学习了gorm是如何和数据库建立连接的过程。实际上通过gorm.Open函数并没有和数据库建立连接，而只是返回了一个全局的gorm.DB对象。真正的数据库连接是在具体执行sql语句时才建立的。比如在执行db.First、db.Find或db.Update等语句时。
IOC : 控制翻转 , 它把传统上由程序代码直接操控的对象的调用权交给容 器，通过容器来实现对象组件的装配和管理。所谓的“控制反转”概念就是对组件对象控制权的转 移，从程序代码本身转移到了外部容器。
什么是SSH? SSH在J2EE项目中表示了3种框架，即 Spring + Struts +Hibernate。 Struts对Model，View和Controller都提供了对应的组件。 Sp
带您理解SQLSERVER是如何执行一个查询的 连接方式和请求 如果你是一个开发者，并且你的程序使用SQLSERVER来做数据库的话 你会想知道当你用你的程序执行一个查询的时候实际发生了什么事情 我希望这篇文章能够帮你写出更好的数据库应用程序和帮你更深入了解遇到的数据库性能问题 SQLSERVER是一个C/S模型的平台。唯一和数据库交互的方式只有发送包含数据库命令的请求到数据库服务器端。 客户端和数据库通信的协议使用一种叫做TDS的协议(Tabular Data Sream) 园子里的文章： 如果你用微软的
dble 作为 MySQL 流⾏的分布式开源中间件，在性能、稳定性、可⽤性已经过⼤规模用户使⽤考验，成为许多用户替换 mycat 不⼆之选。
当然故事其实并不是从输入一个URL或抓着鼠标点击一个链接开始的，事情的开端要追溯到服务器启动监听服务的时候，在某个未知的时刻，一台机房里普普通通的服务器，加上电，启动了操作系统，随着操作系统的就绪，服务器启动了 http 服务进程，这个 http 服务的守护进程（daemon），可能是 Apache、Nginx、IIS、Lighttpd中的一个，不管怎么说，这个 http 服务进程开始定位到服务器上的 www 文件夹（网站根目录），一般是位于 /var/www ，然后启动了一些附属的模块，例如 php，或者，使用 fastcgi 方式连接到 php 的 fpm 管理进程，然后，向操作系统申请了一个 tcp 连接，然后绑定在了 80 端口，调用了 accept 函数，开始了默默的监听，监听着可能来自位于地球任何一个地方的请求，随时准备做出响应。
Impala是Cloudera开源的实时查询项目，目标是基于统一的SQL快速查询各种存储系统，如HDFS、Kudu、HBase等。Impala原意为 高角羚 ，该项目的特点就是 快速 。Impala舍弃MapReduce，基于C++实现针对硬件做了很多的优化，支持数据本地性。
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。 Dan Turner指出，你可以节省大量的时间和金钱，通过努力确定问题所在的位置，然后潜入细节。 低应用程序首先影响终端用户，但是整个团队很快就会感受到影响，包括DBA，Dev团队，网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与，每个人都有自己的看法，可能的原因，可能很难确定瓶颈在哪里。 一般来说，SQL Server应用程序的性能问
前些日子在分析SQL SERVER 死锁的过程中，检查有一些莫名其妙的死锁，两个根本不搭噶的事务，锁在了一起，WHY，其实SQL SERVER 在数据库界，算是一朵奇葩，独有的锁升级的技术，我想你应该不曾听到 MYSQL ,ORACLE , PG ，MONGODB 这些数据库提及到的锁升级的问题。
在分布式服务架构下，一个 Web 请求从网关流入，有可能会调用多个服务对请求进行处理，拿到最终结果。这个过程中每个服务之间的通信又是单独的网络请求，无论请求经过的哪个服务出了故障或者处理过慢都会对前端造成影响。
我们在上一篇《[JavaScript从入门到放弃] Node篇 2.Express路由分离及传参》简单的学习了设置路由以及获取参数的几种方式，但显然我们只能利用他们做点简单的操作。如果要做个真正的网站，还是需要和数据库结合起来的。 本章，我们就来使用NodeJS来操作MySQL数据库吧，因为MYSQL免费，而且很轻，安装方便，所以很受初创企业和个人开发者的欢迎。 首页新建个models层，里面新建个user_dao文件，与routes/user.js对应。分层嘛，以后与User业务相关的数据库操作都写在这里
(1) 核心控制器不同：spring mvc核心控制器是Servlet，而struts2是Filter。
昨天在内网上看到一篇讲数据库连接的文章，列出了一些 sql 包的一些源码，我注意到其中取用、归还连接的方式非常有意思——通过临时创建的 channel 来传递连接。
对于常规的Web攻击手段，如XSS、CSRF、SQL注入、（常规的不包括文件上传漏洞、DDoS攻击）等1.XSS跨站脚本攻击，因为缩写和css重叠，所以能叫XSS，跨脚本攻击是指通过存在安全漏洞的web网站注册用户的浏览器内非法的非本站点HTML标签或javascript进行一种攻击。跨站脚本攻击有可能造成以下影响利用虚假输入表单骗取用户个人信息用脚本窃取用户的cookie值，被害者在不知情况的下，帮助攻击者发送恶意请求防范手册HEAD ctx.set('X-XSS-Protection',0) //禁止X
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
MySQL主从复制涉及到三个线程，一个运行在主节点（log dump thread），其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点：
Zombodb是一个PostgreSQL插件，使用rust编写，支持pg14以下版本。Zombodb可以允许PostgreSQL查询ElasticSearch中的内容。本篇为《Zombodb那些事》第一篇，后面将更新其他部分内容。
在Web应用程序开发中，防SQL注入最基本的安全防护要求了。其实除了SQL注入， 还有很多其他的注入攻击方式。注入攻击是最常见的Web应用攻击方式之一。
在上一篇文章MySQL（五）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（1）中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示： 图5-1 步骤如下： 客户端发送一条查询给服务器。 服务器先检查查
大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高查询数，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
初始PB级数据分析利器Prestodb 什么是prestodb prestodb整体架构 物理执行计划 什么是prestodb prestodb,是facebook开源的一款sql on hadoop系统，是facebook的工程师对hive的查询速度忍无可忍后，下决心开发的一款高性能查询引擎，基于java8编写，其基于page的pipeline技术，使其具有高效的交互式查询性能，并可以高效的控制GC；而其和底层数据源解耦的特性，使其能够对接各类数据源，并具有跨源查询的特性。目前在国内，有京东、美团、同城以
其实，在写这篇博客之前，我也是感觉自己会点优化，至少知道不要使用“*”号啊，给经常查询的列创建索引啊什么的，其实都不是大家想的那样简单的，其实它们背后存在很多的东西，值得我们去理解和学习。 和大家分享讨论一个问题吧，子查询和连接查询哪一个查询速度快？最重要的目的是能帮助大家在以后的开发路上不要再犯我这种的错误，看到就是赚到，哈哈。 我的答案是连接查询。因为这是我在前几天的实践项目中亲身体会到的，感触颇深，在给我们公司的网站首页执行了一条统计SQL语句，当时我是用子查询写的sql语句，第一次执行了21
准实时分析系统Impala，提供SQL语义，能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理，是一个批处理过程，难以满足快速响应的查询，而Impala是基于MPP的查询系统，最大特点就是快速。
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为什么三次： 主要是为了建立可靠的通信信道，保证客户端与服务端同时具备发送、接收数据的能力。
· 关系引擎（Relational Engine），也称为查询处理器（Query Processor）
每日一句 去过的地方越多，越知道自己想回到什么地方去。见过的人越多，越知道自己真正想待在什么人身边. from 夏正正 MY SQL 读写分离 1 MySQL读写分离原理 MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系，首先部署主从复制，只有主从复制完了，才能在此基础上进行数据的读写分离。 这就是典型的并发问题，单机数据库承担了太多的请求，导致作者无法提交编辑的内容。一个直觉的想法是，多加几台服务器，把压力分担到多台服务器上，但是这样会带来一个问题，多台数据库之间的数据同步，这是一
学习Django有一段时间了，整理一下，充当笔记。盗张图： MVC 大部分开发语言中都有MVC框架 MVC框架的核心思想是：解耦 降低各功能模块之间的耦合性，方便变更，更容易重构代码，最大程度上实现代
在数据库运维过程中，很多问题都需要靠人力来及时发现和处理，我之前也是一名DBA，可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间，全天候Online。现在AI技术已经广泛运用到了各个领域，数据库运维其实也是同样的，AI可以成为DBA的得力助手，有问题第一时间告警，甚至给出成熟的解决方案，DBA可以用更多的时间去完成高阶的任务。我现在主要负责的产品是DBbrian，是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例，告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。
在今天的数字化世界中，Web应用程序扮演着关键角色。然而，对于许多开发者和系统管理员来说，优化 Web 请求响应时间仍然是一个挑战。本文将深入研究一次 Web 请求的各个阶段，探讨哪个部分可能成为性能瓶颈，包括TCP握手、业务逻辑处理、网络延迟、数据库查询和浏览器解析。我们将提供代码示例和实用建议，帮助你优化 Web 应用程序的性能，确保用户体验更出色。
0×00 背景 看了cnvd上有师傅发了Axublog 的漏洞，便对该源码进行分析和漏洞复现，在漏洞复现过程发现可以将这些漏洞组合利用从而通过前台SQL注入与后台任意文件上传可以轻松获取GetShell，当然该源码还存在许多安全问题，本篇未涉及。 源码下载地址：http://pic.axublog.com/axublog1.0.6install.rar 0×01 前台SQL注入 源码版本：Axublog axublog v1.0.6 漏洞位置：hit.php 漏洞链接：h
RMI、SOA和微服务等架构，为JavaEE系统的分布式提供了可能，软件理论上可以不被 物理硬件限制而无限扩展。但这些的远程调用是同步操作的，不可避免存在一些局限：
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
用golang对数据库标准操作进行封装，为后面的rest server提供数据库访问层。实现的目标是：能根据rest请求参数自动生成数据库操作语句，提供增、删、改、查、批量写入、事务等必要的数据库操作封装。并可以方便的扩展到多种数据库，让所有的数据库操作对于rest server来说表现为一致的访问接口。
随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？
本人所在公司是做saas软件服务的，在做一个大客户专项时遇到集团企业需要管控子公司，希望可以夸租户管理。
在实际的生产环境中，由单台MySQL作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面
MQTT 协议是一种专为物联网应用而设计的轻量级消息传输协议。它具有简单、开放、易于实现的特点，是物联网应用的理想选择。MQTT 数据以连续实时的方式进行传输，非常适合由流处理引擎进行处理。
可扩展的应用服务器（Application Server）集群藏身于负载均衡器（Load balance，LB）背后，LB 将负载（即用户请求）平均地分配到各个组或集群的应用服务器上，此时负载均衡器可能运行在 TCP 层（Layer 4），分配请求的方式默认是简单的轮询（Round-Robin），即假设有服务器 A-D，请求依次从 A 分配到 D，列表循环。
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