面试redis和DB数据一致性问题，也是经常被问到的，只要你建立写了redis,如果面试官想问一些场景问题，都会扯到数据一致性问题，今天我们就解读一下这个问题,按照以下思路解读
由于工作需求，需要对一大批C/S架构的系统进行测试，所以这几天一直在摸索怎么个套路法，踩过的坑就不发了，直接奔我个人的套路： C/S架构的系统，说最直白一点就是一堆.exe的系统，他们大部分没有web端，这就给我们这种web狗带来了难题了，怎么测试呢，网上没有详细资料，我这里也是个人的摸索经验。 1.走http协议的，这里就不说了，因为都走的是http协议了，跟有没有web端已经无所谓了，直接挂上全局代理，用burp抓包进行分析吧。和测试web的一个套路 2.不走http协议的，如我下面举的例子，走的是MS
在高并发的场景下，数据库处理数据增删改查很是薄弱。有一些数据查询的频率远大于修改频率，就需要使用缓存技术，让先去请求redis，redis存在返回缓存数据，redis不存在就查询数据库，返回数据的同时将数据缓存到redis中。
Left Join / Right Join /inner join相关 关于左连接和右连接总结性的一句话： 左连接where只影向右表，右连接where只影响左表。 Left Join select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID 左连接后的检索结果是显示tbl1的所有数据和tbl2中满足where 条件的数据。 简言之 Left Join影响到的是右边的表 Right Join se
Left Join / Right Join /inner join相关
select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID
我们之所以常常把 DB 等价位 DBMS，是因为我们使用 DBMS 来访问 DB，DB 对我们来说是透明的。
黄玮（Fuyuncat） 黄玮（Fuyuncat），资深 Oracle DBA，从事Oracle数据库管理、维护与开发工作十余年，有丰富的大型数据库设计、开发与维护方面的经验，涉及航空、水利、军工、电信等多个行业。曾供职于某世界著名物流公司，负责公司的电子物流系统的数据库开发和维护工作。2005年创建了个人网www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章，获得广大同行的高度评价。 编辑手记：正确的认识问题是
左连接：只要左边表中有记录，数据就能检索出来，而右边有的记录必要在左边表中有的记录才能被检索出来。
一、服务器中的数据库 Redis服务器将所有数据库都保存在服务器状态redis.h/redisServer结构的db数组中，db数组的每个项都是一个redis.h/redisDb结构，每个redisDb结构代表一个数据库： struct redisServer { // ... redisDb *db; // 一个数组，保存着服务器中的所有数据库 // ... }; 数据库数量（dbnum属性、database选项） 数据库的数量：在初始化服务器时，程序会根据服务器状态的dbnum属性来决定应该
在日常的工作中，Redis最常用的场景就是缓存场景，为什么Redis能作为缓存呢？
当需要在多个Oracle数据库之间进行数据一致性操作时，就会用到分布式事务。 例如：
前言 在测试搜索时出现的问题，mysql通过中文查询条件搜索不出数据，但是英文和数字可以搜索到记录，中文无返回记录。本文就是写一下发现问题的过程及解决方法。此bug在第一个项目中点这里还存在，修
IDE：pycharm（没有这个东东，实在是都忘了怎么通过命令行新建Django项目了。）
其本质是一个文件系统，数据库按照特定的格式将数据存储到文件中，使用者可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
如今生活中，到处都有数据，我们手机上一个小小的APP软件，在他的身后可能有好几十台服务器支撑着，在服务器上呢拥有数据，每个软件都是有一个后台数据库的。 常用的几个数据库有： SQL server 此数据库是微软开发的只能应用在Windows端，简单、易用 oracle 甲骨文公司开发的 它面向所有的主流平台，安全、完善，但是操作复杂 DB2 IBM公司开发，面向所有主流平台，适用于大型企业环境，安全、完善 MySQL（Mariadb） 甲骨文公司所收购，开源、体积小、速度快、稳定 SQL server数据库分为系统数据库和用户数据库两类，其中系统数据库有四个：
我们在刚学习MySQL数据库时一般都是连接localhost然后登录root用户创建数据库进行操作，那么问题来了，如何通过其他主机来访问自己的数据库呢？
1.[库选项] 数据库的相关属性 字符集： charset 字符集 校对集： collate 校对集
mysql> CREATE USER 'test'@'%' IDENTIFIED BY '1234';
1.新建用户 1.1 登录MYSQL： @>mysql -u root -p @>密码 1.2 创建用户： mysql> CREATE USER 'test'@'%' IDENTIFIED BY '1234'; 这样就创建了一个名为：test 密码为：1234 的用户。 注意：此处的"localhost"，是指该用户只能在本地登录，不能在另外一台机器上远程登录。如果想远程登录的话，将"localhost"改为"%"，表示在任何一台电脑上都可以登录。也可以指定某台机器可以远程登录
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values("localhost","test",password("1234"));
一看我们就能知道这是写在云函数里的。所以我们批量删除数据库里的数据，必须是通过云函数来实现批量。
现在什么都要短平快，意思就是又要好，又要快，又要不出问题，嗯， 如果要监控MYSQL 来说，想要一个这样的东西 PMM monitor and mannagement）是一个不错的选择。(顺便说一句，二代已经出炉了，这里写的还是一代)
基因转录的过程当中，基因由DNA转录成mRNA的过程受到很多因素的调控。其中就包括了转录因子的调控。转录因子调控的一个主要的过程是转录因子和基因启动子区进行结合进而来对其表达进行调控。由于每个转录因子都有自己的固定的识别序列，所以基于特定的识别序列，我们就可以了解每个转录因子都可能调控哪些基因。随着测序数据的发展，我们也可以通过cihp-seq来准确的了解转录因子的结合区域。同时可以通过RNA-seq来分析转录因子和结合基因之间是否存在共表达关系。之前的转录因子预测的数据库其实都是基于上面的原理来进行构建的。最近，随着单细胞测序数据的增多，我们也可以在单个细胞当中研究不同系统的调控情况。所以今天就给大家介绍一个纳入了单细胞测序数据的一个可以预测基因调控网络的数据库：GRNs[http://www.grndb.com/]
笔者忽然在群里面看到这幅图，主要是介绍Node.js的执行流程图。图中主要说明的一个事情是：Node.js会把所有的异步任务添加到一个事件池里，每次只需要循环执行事件池里面的任务。 从图中可以看到，
数据产品的工作比较杂，从数据仓库建模，指标体系建立，到数据产品工具的设计，再到偶尔一些数据分析报告的撰写，甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。大公司可能每个职能都有专门的岗位来负责，小公司的话可能真的要你一条龙了。
区块链（Blockchain）是指通过去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。该技术方案让参与系统中的任意多个节点，把一段时间系统内全部信息交流的数据，通过密码学算法计算和记录到一个数据块（block），并且生成该数据块的指纹用于链接（chain）下个数据块和校验，系统所有参与节点来共同认定记录是否为真。
MongoDB在Windows上的安装过程整体上来说并不难，网上的资料也比较多，这里我就不介绍了，我主要说下如何在Linux环境下安装MongoDB。 ---- 环境： CentOS 7 MongoDB 3.4.9 ---- 下载MongoDB 首先去MongoDB官网下载MongoDB，地址https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.4.9.tgz。将下载的文件放到/opt目录下。 解压 解压下载到的tgz文件,并给文件夹重命名为mo
为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。
Oracle中逻辑结构包括表空间（TABLESPACE）、段（SEGMENT）、区（EXTENT）和块（BLOCK）。数据库由表空间构成，而表空间又是由段构成，而段又是由区构成，而区又是由Oracle块构成，即块→区→段→表空间→数据库。
好久不用mysql了，今天拾起来，新建用户，用Navicat连接之后，发现没有新建数据库的权限。找了好久才找到方法，那就是新建用户之后授权的的时候授予用户在所有数据库上的所有权限，（当然有可能有别的方法，希望知道的前辈们指导我）语句如下：
在一次的实际工作中碰到以下情况，在 SQL SERVER 2008中，新建了一个新用户去访问几张由其他用户创建的表，但是无法进行查询，提示“对象名'CustomEntry' 无效。”。当带上了架构名称之后(如“cus.CustomEntry”)，却又能查询到表中的数据了，但是查询语句是已经写死在了应用程序中的，如果要进行更改，就有很大的工作量， 这是一件很郁闷的事情。于是想从数据库层面上解决此问题，在查询了大量的资料之后，对于SQL SERVER中的架构有所了解，并解决以上问题。
在项目中，一个数据库有很多人需要使用，不能所有的人都使用相同的权限，如果人比较多，一人一个用户也很难管理。一般来说，会分超级管理员权限，管理员权限，读写权限，只读权限等，这样方便管理。当然，具体怎么管理权限根据实际情况来确定。
2.表是一种结构化的文件，可用来存储某种特定类型的数据。表可以保存顾客清单、产品目录，或者其他信息清单;
我们知道我们的最高权限管理者是root用户，它拥有着最高的权限操作。包括select、update、delete、update、grant等操作.
mongodb中的库就类似于传统关系型数据库中库的概念，用来通过不同库隔离不同应用数据。mongodb中可以建立多个数据库。每一个库都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。默认的数据库为"test"，数据库存储在启动指定的data目录中。
MySql中添加用户,新建数据库,用户授权,删除用户,修改密码(注意每行后边都跟个;表示一个命令语句结束):
“这个业务功能为什么要使用区块链来实现？使用数据库不是一样可以实现” 对于刚接触区块链的人来说，这是一个非常普遍的问题，下面我们就通过一个实例来对传统的数据库实现方式和区块链实现方式进行对比，之后我们
最近有个新项目刚过完需求，正式进入数据库表结构设计阶段，公司规定统一用数据建模工具 PowerDesigner。但我并不是太爱用这个工具，因为它的功能实在是太多了，显得很臃肿繁琐，而平时设计表用的也就那么几个功能。
MYSQL 8 的 security 的确是和MYSQL 5.7 不大一样，但具体怎么弄到底和MYSQL 5.7 有什么不一样，还是的搞一搞。什么 还在使用MYSQL 5.6 ,5.5 ,那也可以看一眼，或许下次升级就直接跳过 5.7 呢 .
随着企业规模扩张和业务量的急剧增加，作为系统核心的数据库相关开发也会经历一个由单一团队发展为多团队；由单机扩张到集群；由单数据库发展为多数据库；由采用单一数据库产品到多种数据库产品并存的过程。 伴随这一过程的是如何管理数据库扩展，如何规范数据库访问，如何保护数据库投资，如何应对访问量增加，如何预防安全问题等一系列挑战。 作为国内在线旅游行业的翘楚，携程也曾经面对同样困扰。为了应对这些挑战，实现企业10倍速发展，携程开发了具有自己特色的数据库访问框架Ctrip DAL。 Ctrip DAL支持流行的分库分表
某群聊天内容 什么是数据库？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库， 每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。 我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。 所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 王小五 rdbms有什么特点呢李小男 RDBMS即关系数据库管
那么我们就一起来学习一下，对PHP+MySql组合的网站，怎么进行纯手工注入吧，Here we go~
一、需求分析 需要统计出当前数据库的所有数据库名，以及每个用户的授权信息。 获取所有数据库 在mysql里面，使用命令： show databases 就可以获取所有数据库了 获取所有用户 执行命令： select User from mysql.user 注意：需要排除到默认的用户，比如： "root", "mysql.sys", "mysql.session" 获取用户权限 语法： show grants for 用户名; 比如： show grants for test; 执行输出： GRANT US
对于有云主机数据的朋友，相信都有过这样的疑问，怎么删除云主机数据库数据？其实我们可以用一个最简单的方法去完成这波操作，因为现在的互联网技术已经非常成熟了，包括云服务，在使用的时候也本着为我们节省时间的方向去考虑，能够非常多的优化，下面就来给大家一一进行讲解吧。
对系统表不敬，大部分数据库都有自己的系统表，而这些表中存储着非常重要的信息，postgresql 中的 pg_catalog 中的pg_class 算是一个核心的表。
OMIM 全称叫做Online Mendelian Inheritance in Man， 是一个不断更新的人类孟德尔遗传病的数据库。这个数据库主要关注人类基因变异和表型性状之间的关系。
2010年时，惠普在做全球500百强企业的数据仓库工程。当时是整个上海地区规模最大的数据仓库之一，拥有近300多名数据仓库及BI工程师，分布于 ETL, Data Modeling, Reporting, Master Data Management 和 BA 多个领域。以至于之后猎头来挖我们，开口就问“你是不是惠普这个团队的？”。
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