最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload:
例如:select * from goods where id = 1 for update;
建表sql大家也不用扣细节,只需要知道id是主键,并且在user_name建了个非主键索引就够了,其他都不重要。
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
群里一网友这两天刚入职新公司,遇到一个重启 MySQL 服务后,自动增长值丢失问题,差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
答案来自这个链接: 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的?
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
mysql内部索引是由不同的引擎实现的,主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引,这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。
其实我们之前所讲的回表,就是两个索引树同时使用,先在二级索引树中搜索到对应的主键值,然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是,两个不同的二级索引树,会同时生效吗?理论上来说,应该是可以同时生效的,不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验,这种事情最好能够避免,如果发生了同时搜索两棵索引树的事情,大概是你的索引设计有问题,此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验,但是对于两个索引同时生效的知识点,我们还是要懂,一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
例1: 没有携带on的条件字句,此条slq查询的结构集等价于,a表包含的条数*b表包含的乘积:
MySQL InnoDB 引擎默认主键索引是 B+ 树索引,也是聚集索引,为何叫聚集索引呢?
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况,多数人获取数据表行数时都用COUNT(*),但同时也流传了不少其他方式,比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭,其实之前我也不知道到底哪个执行起来快,到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏,其中专门有一节是对这个问题的讨论,看完后也是解除了长久以来的疑惑。
一 介绍 MySQL 5.6版本提供了很多性能优化的特性,其中之一就是 Multi-Range Read 多范围读(MRR) , 它的作用针对基于辅助/第二索引的查询,减少随机IO,并且将随机IO转化为顺序IO,提高查询效率。 二 原理 在没有MRR之前,或者没有开启MRR特性时,MySQL 针对基于辅助索引的查询策略是这样的:
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
Mysql中事务的隔离级别分为四大等级:读未提交(READ UNCOMMITTED)、读提交 (READ COMMITTED)、可重复读 (REPEATABLE READ)、串行化 (SERIALIZABLE)。
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
这一篇文章分享mysql的面试知识,涵盖点比较多。下面我们来从总体到局部来看完mysql相关的面试知识。预告下一篇是网络面试知识,用图解的方式呈现给大家。希望大家多多支持,点赞,转发,在看 三连。
此前的文章中,我们介绍了 mysql 中的事务和锁机制。 一文讲透 MySQL 的 MVCC 机制 MySQL 锁机制(上) — 全局锁与表级锁 MySQL 锁机制(下) — 细说 InnoDB 行锁(记录锁、间隙锁与临键锁)
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
MySQL一直是面试中的热点问题,也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难,只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
Select [distinct ] <字段名称> from 表 1 [ <join 类型> join 表 2 on <join 条件> ] where <where 条件> group by <字段>
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上篇文章MySQL的优化利器:索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀,我们说到MySQL中server层与存储引擎层的交互、索引、回表、ICP等知识(有不理解的概念可以看上篇文章哈~)
我们说到事务,就得说到事务的ACID特性,为什么需要隔离性呢?因为事务要能够允许并发执行,并发执行为了同时保证数据的安全性,一致性和并发的效率,就需要设置事务的隔离级别
MySQL 作为使用范围最广的开源关系型数据库,是每个后端开发人员都绕不开的一道坎。我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC,有兴趣的可以查看。
聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Non-clustered Index)是数据库中的两种索引类型,它们在组织和存储数据时有不同的方式。
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性,这个设计假设自增主键是连续的。但实际上,这样的假设是错的,因为自增主键不能保证连续递增。
ps:modify只能改字段数据类型完整约束,不能改字段名,但是change可以!
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题,当时也不大清楚里面的原理,硬着头皮回答的,当然,最终面试也没过,哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~
查询目前哪些表有主键,可以通过information_schema.key_column_usage表来确定哪些列使用了主键约束,这个表中包含如下列,每个列的含义如下: CONSTRAINT_CATALOG :约束所属目录的名称。 该值始终为def。 CONSTRAINT_SCHEMA :约束所属schema(database)名称 CONSTRAINT_NAME :约束名称 TABLE_CATALOG :表所属目录的名称。 该值始终为def。 TABLE_SCHEMA :表所属schema(database)名称 TABLE_NAME :具有约束的表的名称 COLUMN_NAME :具有约束的列的名称。 如果约束是外键,则这是外键的列,而不是外键引用的列。 ORDINAL_POSITION :列在约束内的位置,而不是列在表中的位置。列位置从1开始编号。 POSITION_IN_UNIQUE_CONSTRAINT:NULL对于唯一和主键约束。对于外键约束,此列是正在引用的表的键中的序号位置。 REFERENCED_TABLE_SCHEMA :约束引用的schema(数据库)的名称。 REFERENCED_TABLE_NAME :约束引用的表的名称。 REFERENCED_COLUMN_NAME :约束引用的列的名称。 我们来看看这个表中的记录吧:
最近给我提建议的陌生人是不少,有提示我对于云费用计算常识性错误的,有对我 OB 的撰写方式异议的,还有一个陌生人,在看完我的文字后,留言:你也是做自媒体的,你自己的排版太差,你自己知道吗,你这样让我影响阅读。
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时,有小伙伴表示被概念搞晕了,主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等,今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分,索引主要有四种: 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引,这种索引没有任何的约束作用,它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下: CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
每个表有且⼀定会有⼀个聚集索引,整个表的数据存储在聚集索引中,mysql索引是采⽤B+树结构保存在⽂件中,叶⼦节点存储主键的值以及对应记录的数据,⾮叶⼦节点不存
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键,那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键,那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作为聚簇索引。
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
表的约束,实质上就是用数据类型去约束字段,但是数据类型的约束手法很单一,比如,我们在设置身份证号这个字段,数据类型唯一起的约束是它属于char类型或者varchar类型,不能是浮点型也不能是日期时间类型,但是这样还不够,身份证号需要有唯一性,是每个合法公民的唯一标识。因此需要额外增加一些手段去进行约束,以便更好的保证数据的合法性。
原子性:事务内的操作统一成功或者失败 由undolog日志保证,他记录了需要回滚的日志信息,回滚时撤销已执行的sql
时间类型:MySQL字段的时间类型该如何选择?千万数据下性能提升10%~30%🚀
关于互联网常见层次架构,由于小编还没整理完毕(预计周四推送),先来一篇数据库的干货,来满足下大家的胃口,关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析,这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁,表
MySQL锁系列文章已经鸽了挺久了,最近赶紧挤了挤时间,和大家聊一聊MySQL的锁。
左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
《MySQL性能调优,这个工具最有用》留了一个尾巴: select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性,为何检索过程完全不同? 什么是回表查询? 什么是索引覆盖? 如何实现索引覆盖? 哪些场景,可以利用索引覆盖来优化SQL? 这些,这是今天要分享的内容。 画外音:本文试验基于MySQL5.6-InnoDB。 一、什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类
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