早在2015年的时候，我写了几篇文章，介绍如何通过搭载标准Java EE事务管理器以获得跨分布式服务的数据一致性（查看原文请点击这里，基于Spring Boot、Tomcat 或Jetty的实现请点击这里） 。
缓存是在系统中存储数据的临时存储器，用于提高访问速度。缓存策略定义了如何在缓存和主存之间管理数据
💬个人网站：【芒果个人日志】 💬原文地址： SAP ABAP——数据类型（一）【数据类型概要及分类】 - 芒果个人日志 (wyz-math.cn) 💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要：本文主
一、药店系统内容说明 在前些时间，我们发布了一个基于AgileEAS.NET平台的SAAS结构的案例-AgileEAS.NET平台开发实例-药店系统-快速的SAAS开发体验，在文章中同时向大家提供了基于SAAS部署安全的演示客户端下载，也向大家提供了包含全部源代码下载。 AgileEAS.NET平台是一套应用系统快速开发平台，用于帮助中小软件开发商快速构建自己的企业信息管理类开发团队，以达到节省开发成本、缩短开发时间，快速适应市场变化的目的，AgileEAS.NET应用开发平台包含基础类库、资源管理平台、运
服务器数据恢复指的是通过技术手段将原本存储在服务器、存储设备内的，由于误操作、硬件故障、恶意攻击等原因丢失的数据进行修复提取的专业技术。在介绍服务器数据恢复前我们首先需要了解服务器的数据结构、文件存储原理，今天小编通过一起华为s5300服务器数据介绍该型号服务器的数据存储结构和数据恢复原理。
shigen最近研究了一下一款渗透工具sqlMap。它一款流行的开源工具，用于自动化SQL注入攻击和渗透测试。它专门设计用于检测和利用Web应用程序中的SQL注入漏洞。SQLMap具有丰富的功能集，可自动检测和利用SQL注入漏洞，获取数据库的敏感信息，以及执行各种数据库操作，如提取、修改或删除数据。它支持多种数据库管理系统（DBMS），包括MySQL、Oracle、SQLite、Microsoft SQL Server等。也支持多种注入技术，包括基于错误的注入、联合查询注入、布尔盲注和时间盲注。通过使用这些技术，它可以自动化地发现和利用各种类型的SQL注入漏洞。
在《Java的数据库访问》文章介绍了JDBC技术，在不同的数据库需要不同的驱动程序。本文主要给大家介绍怎么使用Java连接数据库，接下来带大家一起来学习！
PostgreSQL 在新的一年有一个好的开端: 它被 DB-Engines 评为 2023 年度数据库管理系统。但究竟是什么让它胜过其他数据库？为了回答这个问题，我们将比较 PostgreSQL 和 MySQL，这两者都是广泛使用的开源关系数据库管理系统(RDBMS)。作为业界标准的解决方案，这两种数据库都具有使用 SQL 管理关系数据的强大功能，但在其能力和最佳使用案例上已经有所分歧。
嵌入式数据库，作为现代软件开发中不可或缺的组成部分，对于提升应用性能、简化开发流程具有重要意义。在本文中，我们将深入探讨嵌入式数据库的概念、特点、应用场景，以及如何在项目中选择和实施嵌入式数据库。同时，将通过实际案例，展示其在软件开发中的应用价值和实现方式，帮助我们更好地理解和利用这一技术。
1 因为要开发适合目前公司中的基于POSTGRESQL 的运行维护产品，同时基于POSTGRESQL 的数据库有云数据库，基于程序的安全性和部署的便利性，一部分维护的程序应该以存储过程的方式，被部署在数据库中，方便外部程序调用。
本项目主要针对PC客户端（CS架构）渗透测试，结合自身测试经验和网络资料形成清单，如有任何问题，欢迎联系，期待大家贡献更多的技巧和案例。
1. 引言 最近一段时间，系统新版本要发布，在beta客户测试期间，暴露了很多问题，除了一些业务和异常问题外，其他都集中在性能上。有幸接触到这些性能调优的机会，当然要学习总结了。 性能优化是一个老生常谈的问题了，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。而造成性能问题又有很多种，比如磁盘I/O、内存、网络、算法、大数据量等等。我们可以大致把性能问题分为四个层次：代码层次、数据库层次、算法层次、架构层次。 所以下面我会结合实际性能优化案例，和大家分享下性能调优的工具
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
作为一个DBA什么时候让你最心塞？ 也许那就是：无论你是下班、聚餐、逛街、旅行还是出差，只要你出门，不分场景和目的，必须随身带着又沉又大的电脑！ 而且你永远不知道什么时候需要掏出电脑开始工作，可能在路上、餐桌前、商场里、甚至是某著名景点里，或许就在下一秒… 当你会看到一个发量稀疏的格子衫男子在路边对着电脑一顿操作，请你一定要体谅，他不是装B，他可能只是在修数据库 （图片来自网络） 难道DBA这辈子真的就只能永远背着电脑了吗？ 当然不是！现在数据君要给大家安利一个超好用的神器——腾讯云数据库小程序，
记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例，因为优化的手段是容易掌握的，但是整体的优化思想是很难学会的。这也是为什么自己特别喜欢看案例，今天也分享自己做的优化案例。
原文链接：https://www.cnblogs.com/double-K/p/9210982.html
数据库模式定义语言DDL(Data Definition Language)，是用于描述数据库中要存储的现实世界实体的语言。
目前对消息队列并不了解其原理，本篇文章主要是通过慕课网学习归纳的一些笔记，为后续学习打下基础。 众所周知在对网站设计的时候，会遇到给用户“群发短信”，“订单系统有大量的日志”，“秒杀设计”等，服务器没法处理这种瞬间迸发的压力，这种情况要保证系统正常有效的使用，就需要“消息队列”的帮助。本篇主要通过消息队列的思路进行学习。 主要了解如下知识： 1、队列是个什么东西，他能干什么？ 2、对列的应用场景有哪些？ 3、如何使用队列对业务进行解偶？ 4、如何使用Redis队列来消除高压力？ 5、专业的对列系统RabbitMQ如何使用？ 归纳如下主要内容 @消息队列的概念，原理和场景 @解耦案例：队列处理订单系统和配送系统 @流量削峰案例：Redis的List类型实现秒杀 @RabbitMQ：更专业的消息系统实现方案
Shell是一个命令行解释器，它为用户提供了一个向Linux内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序，用户可以用Shell来启动、挂起、停止甚至是编写一些程序。看一个示意图
读者在学习Django的orm开发时，不仅要关注到模型类的建立思想，更要主要将该模型类实践到模块中，并注意观察数据库中数据表的创建以及数据的增删改查。
离线数据分析平台实战——160Sqoop介绍 Sqoop介绍 Apache Sqoop（SQL-to-Hadoop） 是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 一般情况下，是将数据分析的结果导出到关系型数据库中，供其他部门使用。 Sqoop成立于2009年，刚开始是作为hadoop的一个模块而存在的，不过后来为了更好的进行
文 | 传感器技术（WW_CGQJS） 12月15日，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器正排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？ “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里
作为一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，TapData 帮助企业实现核心数据系统之间的实时同步、实时交换及实时处理。其设计初衷，是希望能够以一种创新的方式解决老大难的数据集成问题，核心优势表现为：
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段，奈何各种促销，活动都等着春节，因此也遇到了不少的问题，回顾了一下最近遇到的问题，发现有好几个问题比较类似，正好整理一下，作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死，无响应，发生的场景有较高的业务压力到来时，也有业务正常运行的时候，突然就出现问题了。
本文主要是直接在数据库中对相关数据进行分页操作，数据库是SQL Server上的案例（其它种类数据库由于Sql语句略有差异，所以需要调整，但方案也类似）
今天讲的是怎么使用Serverless做后端技术分享。我的职业偏向是后端，可能不是写前端，不是使用Node.js，更多是使用CR做后端语言，今天关注的微信小程序，我这一块的分享更多是怎么实现它的后端。我所使用的是Serverless技术，也是在近两年新出来的一种架构。讲Serverless这个架构之前，我也给大家讲一下小程序和传统的后台技术。
Oracle触发器是使用者对Oracle数据库的对象做特定的操作时，触发的一段PL/SQL程序代码，叫做触发器。触发的事件包括对表的DML操作，用户的DDL操作以及数据库事件等。
hello我是bigsai，今天咱们进行JDBC+MySQL实战，非常适合初入门的小伙伴打开新的世界。实现一个增删改查(curd)的例子。先点赞再观看、帅哥靓女养成好习惯！
数据控制语言 (Data Control Language) 在SQL语言中，是一种可对数据访问权进行控制的指令，它可以控制特定用户账户对数据表、查看表、存储程序、用户自定义函数等数据库对象的控制权。由 GRANT 和 REVOKE 两个指令组成。
一、缓存设计的核心要素 我们在应用中决定使用缓存时，通常需要进行详细的设计，因为设计缓存架构看似简单，实则不然，里面蕴含了很多深奥的原理，如果使用不当，则会造成很多生产事故甚至是服务雪崩之类的严重问题。 1、容量规划 缓存内容的大小 缓存内容的数量 淘汰策略 缓存的数据结构 每秒的读峰值 每秒的写峰值 2、性能优化 线程模型 预热方法 缓存分片 冷热数据的比例 3、高可用 复制模型 失效转移 持久策略 缓存重建 4、缓存监控 缓存服务监控 缓存容量监控 缓存请求监控 缓存响应时间监控 5、注意事项 是否有可
在当前的软件架构领域，Serverless无疑是最为热门话题之一。伴随着云+端、小程序等的兴起，Serverless技术的发展到达了一个有趣的时间点，开发人员开始意识到Serverless架构在不同技术领域的价值，一个全新的创业生态系统正逐渐围绕它展开。 Hello Serverless技术沙龙北京站，将围绕Serverless的应用场景，客户案例，FaaS+BaaS架构的实现方案等，针对未来的无服务形态进行交流和讨论，释放技术想象！ 活动时间：2019-04-21 周日 13:00-17:30 活动地点
笔者在刚开始学习数据库的时候，没少走弯路。经常会遇到各种稀奇古怪的 error 信息，遇到报错会很慌张，急需一个解决问题的办法。跟无头苍蝇一样，会不加思索地把错误粘到百度上，希望赶紧查找一下有没有好的问题处理方法。我想上述这个应该是刚从事数据库的小白都会遇到的窘境。 今天就给大家列举 MySQL 数据库中最经典的十大错误案例，并附有处理问题的解决思路和方法。希望能给刚入行或数据库爱好者一些帮助，今后再遇到任何报错，我们都可以很淡定地去处理。 学习任何一门技术的同时，其实就是自我修炼的过程。沉下心，尝试去
OceanBase 是蚂蚁集团开发的分布式关系型数据库管理系统，它集成了高性能、高可用性与强一致性等优点，完美契合了大规模业务系统的数据库需求。本教程详细阐述了 OceanBase 的安装和配置流程，包括分布式架构设计、事务一致性、分片机制与多副本高可用性。通过本教程，你将掌握如何在本地或服务器上高效部署 OceanBase，并以多样化的案例逐步理解 OceanBase 的功能与潜力。
score double(4,1) /* 表示长度为四个单位，小数的长度为一个单位*/
后台框架：.Net Core 3.1 + EF Core yrjw.ORM.Chimp
时光荏苒，岁月如梭，转眼间 PostgreSQL 中文社区已成功举办八届《PostgreSQL中国技术大会》，八年间PostgreSQL在国内得到快速发展，受到越来越多企业亲睐，平安科技、国家电网、去哪儿网、斯凯网络等众多企业已逐步使用或规模部署PostgreSQL，阿里云、腾讯云、华为云提供了基于PostgreSQL数据库的云服务。
作者范钢，曾任航天信息首席架构师，《大话重构》一书的作者。本文根据具体实例详细描述了DDD 落实到数据库设计的整个过程
一致性是一个抽象的、具有多重含义的计算机术语，在不同应用场景下，有不同的定义和含义。在传统的IT时代，一致性通常指强一致性，强一致性通常体现在你中有我、我中有你、浑然一体；而在互联网时代，一致性的含义远远超出了它原有的含义，在我们讨论互联网时代的一致性之前，我们先了解一下互联网时代的特点，互联网时代信息量巨大、需要计算能力巨大，不但对用户响应速度要求快，而且吞吐量指标也要向外扩展（既：水平伸缩），于是单节点的服务器无法满足需求，服务节点开始池化，想想那个经典的故事，一只筷子一折就断，一把筷子怎么都折不断，可见人多力量大的思想是多么的重要，但是人多也不一定能解决所有事情，还得进行有序、合理的分配任务，进行有效的管理，于是互联网时代谈论最多的话题就是拆分，拆分一般分为“水平拆分”和“垂直拆分”（大家不要对应到数据库或者缓存拆分，这里主要表达一种逻辑）。这里，“水平拆分”指的是同一个功能由于单机节点无法满足性能需求，需要扩展成为多节点，多个节点具有一致的功能，组成一个服务池，一个节点服务一部分的请求量，团结起来共同处理大规模高并发的请求量。“垂直拆分”指的是按照功能拆分，秉着“专业的人干专业的事儿”的原则，把一个复杂的功能拆分到多个单一的简单的元功能，不同的元功能组合在一起，和未拆分前完成的功能是一致的，由于每个元功能职责单一、功能简单，让维护和变更都变得更简单、安全，更易于产品版本的迭代，在这样的一个互联网的时代和环境，一致性指分布式服务化系统之间的弱一致性，包括应用系统一致性和数据一致性。
美团点评技术沙龙由美团点评技术团队主办，每月一期。每期沙龙邀请美团点评及其它互联网公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖各主要技术领域。 目前沙龙会分别在北京、上海和厦门等地举行，要参加下一次最新沙龙活动？赶快关注微信公众号“美团点评技术团队”。 本次沙龙主要围绕数据库相关的主题，内容包括美团数据库自动化运维系统构建、点评侧MySQL自动化服务平台RDS、美团数据库中间件、和小米高级DBA带来的Redis Cluster的大规模运维实践。 讲师简介 宁龙，美团网高级DBA，现负责美团数据库自动化运维系统
本文的目标读者是正在为他们的IT系统寻找开源应用的开发人员和架构师。作者描述了一个实际的企业情况，他们在工作流程中采用了MongoDB来加速流程。
我们在使用 MySQL 数据库时，添加数据如果设计不合理很容易出现外码约束的情况，为什么会产生这样的问题？那我们该如何处理这一问题呢？依据又是什么？本篇文章带你进一步来深度剖析，并带着你的思路来设计解决方案。
编程早已不再是程序员的专利了，几行代码就可以把自己从烦琐枯燥的流程中解放出来。掌握了编程，就像打开了一扇精彩世界的大门。 ---- 说起Python，大家脑袋里会崩出几个关键词：语法简洁、关键字少、用途广、新手友好…… 博文菌推荐过的Python入门书有很多，有结合漫画的、有结合视频的、有只传授极简且必要知识的，也有细致入微、助你从入门到精通的…… 今天博文菌为大家带来的这本书不同以往，他包含了丰富的代码案例，同时精讲编程思路，让大家在学习中既能掌握语法，又能学会应用！ 博文菌翻阅过后，相信它必定会成为Py
系统回顾 前面的四篇文章我详细的介绍了AgileEAS.NET平台中统一数据访问（UDA）组件的用法，分析了两种数据处理流程的优缺点，以及基于懒惰模式的委托执行，事务处理方法，基本涵盖了基于数据库支持的业务系统的技术点。 从本文开始，我将带大家进入AgileEAS.NET平台的ORM组件应用案例之中，应用ORM实现与前面案例相同的功能，有关于AgileEAS.NET平台ORM组件的介绍请参考：AgileEAS.NET之数据关系映射ORM及AgileEAS.NET之OR
相信大家对于学校们糟糕的网络环境和运维手段都早有体会，在此就不多做吐槽了。今天我们来聊一聊 SQL 注入相关的内容。
随着创新技术的发展，数字经济也迎来了新的风口。新风口下，企业该如何进行云原生改造，实现成本优化？如何对基础架构和数据库技术进行创新，化解可用性、可靠性、高并发、性能、稳定性等难题？ 腾讯云近期发布的《腾讯云技术实践精选集 2021》，旨在将过往积累的成功技术和解决方案经验，向外部技术同仁赋能输出，推动产业升级，促进业务创新。 听：技术专家真知灼见 《腾讯云技术实践精选集 2021》收录24位腾讯云技术专家在 QCon、ArchSummit、GMTC 等技术大会中的演讲内容，一起帮助更多互联网行业同仁，学习腾
编辑手记：对于资深的老DBA们，他们在漫长的职业生涯中养成了很多稀奇古怪的守则，以在复杂多变的环境中“幸存”，这源于无数血泪的教训，我曾经在《数据安全警示录》一书收录了大量现实案例，现在整理分享给大家，共为警示。 在数据库日常管理过程中，有些威胁来自数据库外部，而有些威胁则来自数据库内部，对于数据库外部，破坏性的操作有rm，而在数据库内部，同样有破坏性操作，如Truncate。 案例分享 ---- 误删除数据表 原来接手一个部门的所有数据库，结果漏了一个，也没人告诉我，所以我不知道这个数据库存在。一
—1— 前言 容器的定义：容器是为了解决“在切换运行环境时，如何保证软件能够正常运行”这一问题。 目前，容器和 Docker 依旧是技术领域最热门的词语，无状态的服务容器化已经是大势所趋，同时也带来了一个热点问题被大家所争论不以：数据库 MySQL 是否需要容器化？ 认真分析大家的各种观点，发现赞同者仅仅是从容器优势的角度来阐述 MySQL 需要容器化，几乎没有什么业务场景进行验证自己的观点；反过来再看反对者，他们从性能、数据安全等多个因素进行阐述 MySQL不需要容器化，也举证了一些不适合的业务场景。下
容器的定义：容器是为了解决“在切换运行环境时，如何保证软件能够正常运行”这一问题。 目前，容器和 Docker 依旧是技术领域最热门的词语，无状态的服务容器化已经是大势所趋，同时也带来了一个热点问题被大家所争论不以：数据库 MySQL 是否需要容器化？ 认真分析大家的各种观点，发现赞同者仅仅是从容器优势的角度来阐述 MySQL 需要容器化，几乎没有什么业务场景进行验证自己的观点；反过来再看反对者，他们从性能、数据安全等多个因素进行阐述 MySQL不需要容器化，也举证了一些不适合的业务场景。下面，我们就聊一
意思说每小时的每分钟执行 ls –l /etc/ > /tmp/to.txt 命令
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