WebGoat是一个基于java写的开源漏洞靶场，本期斗哥带来WebGoat的SQL注入攻击例子及相对应的JAVA源码审计。 01 String SQL Injection 这个注入页面是http:
环境： mysql5.7 win7 jdk1.7（配置环境变量） http://forge.ow2.org/project/showfiles.php?group_id=170 所有历史版本下载
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一旦数据仓库开始使用，就需要不断从源系统给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分，它不但是数据仓库的基本需求，也对项目的成功起着举足轻重的作用。
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一、Access 数据类型有些另类，而且密码太容易被攻破，性能不高，只能用在Windows程序上。 一般说来，单个表不超过10万少条记录为好，整个数据库不超过100M为好。ACCESS对数据库容量限制为2G，但超过100M后性能便 会有很大折扣。 二、HSQLDB 支持csv，配置分发容易，大数据量情况下性能不佳，这和sql执行效率无关，性能瓶颈在硬盘文件上，毕竟由于hsqldb没有在数 据文件存储上花时间，只是挂个csv。只能用于Java程序中。 三、firebird
三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介 （1）Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统，其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图（DAGs），协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp，及其Java程序和shell脚本等特定的系统作业。 第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器，按时间和数据触发工作流执行。它可以基于时间（如每小时执行一次）或数据可用性（如等待输入数据完成后再执行）连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象，批量处理一系列协调器应用。用户可以在bundle级别启动、停止、挂起、继续、重做协调器作业，这样可以更好地简化操作控制。 （2）为什么需要Oozie
F5 BIG-IP最近发生了一次比较严重的RCE漏洞，其中主要公开出来的入口就是tmsh与hsqldb方式，tmsh的利用与分析分析比较多了，如果复现过tmsh的利用，就应该知道这个地方利用有些鸡肋，后面不对tmsh进行分析，主要看下hsqldb的利用。hsqldb的利用poc[1]已经公开，但是java hsqldb的https导致一直无法复现，尝试了各种方式也没办法了，只好换其他思路，下面记录下复现与踩坑的过程。
此时如果要停止 Hsqldb ，即点击红色按钮来 Terminate 掉它，实现上，Hsqldb的Java线程还是在后台运行的，它并没有真正结束。
Hsqldb是一个开放源代码的JAVA数据库，其具有标准的SQL语法和JAVA接口，它可以自由使用和分发，非常简洁和快速的。
HSQLDB Hibernate SQL Server JDBC Web
Groovy的SQL模块提供了对JDBC的抽象，让我们使用JDBC更简单，相关类在groovy.sql包下。本文参考自Working with a relational database，一些代码引用了官方文档，需要了解详细信息请参见原文。
HSQLDB是一个使用Java语言编写的关系型数据库，有一个JDBC driver，支持 ANSI-92 SQL的一个子集。提供对内存表和硬盘表的小型，快速的引擎。这个产品是Hypersonic SQL的后续产品，2001年启动。
十一、多重星型模式 从“进阶技术”开始，已经通过增加列和表扩展了数据仓库，在进阶技术（五） “快照”里增加了第二个事实表，month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表（第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表）。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。 本节将在现有的维度数据仓库上再增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同，新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表，用于存储数据仓库中的产品数据。 1. 一个新的星型模式 下图显示了扩展后的数据仓库模式。
我们通常建议您将主应用程序类放在其他类之上的根包中。的 @SpringBootApplication 注释往往放在主类，它隐式地定义某些项目碱“的搜
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HSQLDB - 100% Java Database，其最大特点是百分百Java的数据库
使用java写单机小程序或者测试项目的时候，使用hsqldb是一个不错的选择。 介绍可以看这里： http://www.javaeye.com/topic/78887 http://hi.baidu.
所谓内存数据库就是可以在内存中运行的数据库，不需要将数据存储在文件系统中，但是相对于普通的数据库而言，内存数据库因为数据都在内存中，所以内存的数据库的存取速度会更快。
https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelperMybatis 框架的分页插件 PageHelper，目前支持 Oracle，Mysql，MariaDB，SQLite，Hsqldb，PostgreSQL 等多种数据库分页。插件目前支持以下数据库的物理分页 PageAutoDialect:static { //注册别名 registerDialectAlias("hsqldb",HsqldbDialect.class);
五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户，尤其是管理者，经常要看某个特定时间点的数据。也就是说，他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种常用的事实表扩展技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如，一个月销售订单周期快照汇总每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点，销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 1. 周期快照 下面以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。下图中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。
采用C/S的模式操作HSQL数据库： 1、建立数据库的目录： e:\hsqldb 目录下建立mydb.properties 和mydb.script文件，如果目录下不建立数据库文件则会自动产生这些文件；如果需要在建立库的同时就让数据库 的对象（表等）建立好，则需要在mydb.script中写入这些执行的脚本语句，数据库启动时会读取脚本文件并执行这些脚本语句； 2、使用命令行的方式启动后台HSQL数据库： java -ms512M -mx1024M -cp hsqldb.jar org.hsqldb.Server -database.0 e:\hsqldb\mydb -dbname.0 mydb -port 9002 这样将以mydb作为数据库名启动数据库；端口为9002； 3、启动查看管理工具： java -cp hsqldb.jar org.hsqldb.util.DatabaseManager 启动后进入管理界面：选择HSQL Dabase Engine Server以客户端服务器方式进行连接； org.hsqldb.jdbcDriver jdbc:hsqldb:hsql://localhost:9002/mydb 这里要指定后台数据库监听的端口和数据库名； 其他使用自动的值连接即可，这时可以进入到库的管理界面执行各种SQL语句； 4、启动客户端程序 java -cp D:\hsql173\hsqldb\lib\hsqldb.jar;. com.guo.TestDB 启动测试的例子程序； 源程序：参照hsql的demo package com.guo;
我们进入org.springframework.boot.test.autoconfigure.jdbc.TestDatabaseAutoConfiguration$EmbeddedDataSourceFactory.getEmbeddedDatabase(TestDatabaseAutoConfiguration.java:191)
–关键字：group by 分组字段名,分组字段名… –注意1：使用了分组后，在select语句中只允许出现分组字段和多行函数。 –注意2：如果是多字段分组，则先按照第一字段分组，然后每个小组继续按照第二个字段继续分组，以此类推。 –注意3：在where子句中不允许出现多行函数。 –分组筛选 –关键字：having –作用：针对分组进行分组后的数据筛选，允许使用多行函数。 –注意：having关键必须和分组结合使用。不允许单独使用。 –where和having的比较： –where子句不允许出现多行函数，having允许出现多行函数 –where子句和having都可以使用普通字段直接进行筛选，但是where的效率高于having –where执行顺序: from—>where—>group by–>select–>order by –having执行顺序:from—>group by–>select—>having—>order by –结论：在分组语句中，使用where进行字段级别的筛选，使用having进行多行函数的筛选。 –查询最高工资和员工数 select max(sal),count() from emp –查询不同部门的最高工资 select deptno,max(sal) from emp group by deptno select * from emp –查询不同工作岗位的员工数 select job, count() from emp group by job –查询不同部门的不同工作岗位的人数 select deptno ,lower(job),count() from emp group by deptno,job order by deptno –查询不同部门的不同工作岗位的并且人数大于1的信息 select deptno ,lower(job),count() from emp group by deptno,job having count()>1 order by deptno –查询部门号大于10的不同部门的不同工作岗位的人数 –使用having关键字 select deptno ,lower(job),count() from emp group by deptno,job having deptno>10 order by deptno –使用where关键字 select deptno,job,count(*) from emp where deptno>10 group by deptno,job order by deptno —SQL查询语句的结构 –select 子句 要查询的数据(oracle函数，别名，连接符，去除重复，逻辑运算) –from语句 决定要查询的表(表名) –where子句 筛选数据（筛选条件，关键字） –group by子句 分组 （分组字段） –having子句 分组筛选 (多行函数筛选条件) –order by子句 排序 （排序） –from–>where—>group by–>select—>having—>order by
帆软报表报表内置一个hsql数据库finedb，finedb保存在%FR_Home%/WebReport/WEB-INF下，里面存储了op=fs数据决策系统中除平台属性配置以外的所有信息，包括目录树设置以及模板定时任务信息等等，平台属性配置信息保存在fsconfig.xml中。
使用group by分组 在多行函数中不能直接使用普通字段，除非group by 在多行函数中不能直接使用单行函数，除非group by group by学习： ---1、使用group by进行数据分组 select 多行函数，分组字段 from 表名 group by 分组字段 ---2、多字段进行分组的时候，按照字段顺序进行分组，第一条件分组完成后，继续使用其他条件依次分组。
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1，字段名2，...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用：方便查看查询结果 --注意：as关键字可以省略不写，别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作，mgr as "领导编号" from emp; --连接符：select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符，使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意：一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示，可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息"，job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意：去除重复的规则是按照行进行去除的，多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序，如果字段1的值相同，则按照字段2排序，.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意：字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000，sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名，字段名，...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意：如果条件中的值为字符，必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习： --查看工资等于1250的员工信息
一、增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本节说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加列，并在新列上应用SCD2，以及对定时装载脚本所做的修改。假设需要在客户维度中增加送货地址属性，并在销售订单事实表中增加数量度量值。 先看一下增加列时模式发生的变化。 修改后源数据库模式如下图所示。
EmbeddedDatabaseConnection为嵌入式数据连接枚举，源码如下:
好了，你填写了所有的输入域，提交了这个表单（没有任何验证错误），瞧：你又回到了相同的表单，所有的格子里面都是空的。发生了什么，数据都到哪儿去了？
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我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
如果我们在系统中配置下面的连接参数： spring.datasource.url=jdbc:hsqldb:file:~/db/cwiki-us-jpetstore 我们怎么知道 hsqldb 数据库的存储路径在哪里？ 请参考下面的解答： 在 Windows 系统中，如果你登录的用户名为 yhu 的话。 那么这个数据库文件在 ：C:\Users\yhu\db 中存储。
特别注意，如果使用了1.2.0以上版本 @MapperScan 注解，请使用 tk.mybatis.spring.annotation.MapperScan 注解。
###比较运算符 > < >= <= = !=和<> 16. 查询员工工资小于等于3000的员工姓名和工资
Oracle 数据库查询专题 (select * from emmmm 80 T)
在上篇文章《开发你的第一个SpringBoot应用》已经对SpringBoot基本开发流程有了大体了解，本文将继续对SpringBoot官网进行学习，发现关于SpringBoot开发的更多细节。
选择Maven or Gradle，而不要Ant（not particularly well supported）
十、杂项维度 本节讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。例如销售订单，它可能有很多离散数据（yes-no这种类型的值），如
我曾经在 单元测试指南 一文中写到过单元测试的必要性和 Java 单元测试相关的工具及方法。单元测试能帮助我们在早期就规避、发现和修复很多不易察觉的 bug 和漏洞，而且更能保障后期的需求变动和代码重构时所带来的隐患，减少测试成本和维护成本。在 SpringBoot2.x 集成和写单元测试更加容易了。
C. 查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址
大家都知道一个java应用项目可以打包成一个jar，当然你必须指定一个拥有main函数的main class作为你这个jar包的程序入口。具体的方法是修改jar包内目录META-INF下的MANIFEST.MF文件。比如有个叫做test.jar的jar包，里面有一个拥有main函数的main class：test.someClassName。我们就只要在MANIFEST.MF里面添加如下一句话：
哈喽，我是狗哥，好久不见呀！是的，我又又换了工作。最近一直在面试这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题，也借此机会跟大家分享下。
Sqoop的使用应该是Oozie里面最常用的了，因为很多BI数据分析都是基于业务数据库来做的，因此需要把mysql或者oracle的数据导入到hdfs中再利用mapreduce或者spark进行ETL，生成报表信息。 因此本篇的Sqoop Action其实就是运行一个sqoop的任务而已。 同样action会等到sqoop执行成功后，才会执行下一个action。为了运行sqoop action，需要提供job-tracker,name-node,command或者arg元素。 sqoop action
目标 通过ODL，在OVS上添加如下的一个group # ovs-vsctl add-br br0 # ovs-vsctl set bridge br0 protocols=OpenFlow13 # ovs-ofctl dump-groups br0 -O openflow13 OFPST_GROUP_DESC reply (OF1.3) (xid=0x2): group_id=1,type=all,bucket=weight:0,set_field:00:00:00:00:00:05->eth_d
将之前学习的数据库知识在整理下，主要是看的**《SQL必知必会》**。这本书不愧是经典，入门数据库真的完全足够啦！
介绍 在数据库运维过程中，优化 SQL 是 DBA 团队的日常任务。例行 SQL 优化，不仅可以提升程序性能，还能够降低线上故障的概率。 目前常用的 SQL 优化方式包括但不限于：业务层优化、SQL逻辑优化、索引优化等。其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到 SQL 优化的目的。索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果。如果能够将索引优化转化成工具化、标准化的流程，减少人工介入的工作量，无疑会大大提高DBA的工作效率。 SQLAdvisor 是由美团点评公司北京DBA团队开发维护的 SQL 优化
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