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;
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:
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。
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>
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!
前阵子面试的时候,在第三面问到了MySQL索引相关的知识点,并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引,结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
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。
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
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 InnoDB 中,从二级索引回到主键索引查询数据,这个过程称作回表过程,而且这个回表过程是可以被优化的,这个优化就是利用覆盖索引。
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。
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
作者:shuaibing90 来源:www.xysycx.cn/articles/2020/12/05/1607146183637.html
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。
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。
整数:INT。 ⼩数:DECIMAL。 字符串:TEXT。 ⽇期与时间:DATETIME。
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。
基本语法: insert into {表名}({字段列表}) values({值列表1}), ({值列表2}), …
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。
分页 方式1: select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为,查询m+n条记录,去掉前m条,返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大,查询的性能会越低(越后面的页数,查询性能越低),因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2: select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录,却无需像方式1扫描过m条记录,在大数据
下表是MySQL常见的存储引擎InnoDB,MyISAM和Memory分别支持的索引类型
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。
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
sc delete mysql 删除服务! 一:数据库介绍 引入: 我们之前使用的数据都是存储在内存中的!比如说我们写一个注册功能。 我们首先需要在内存中创建一个对象,之后输入注册需要的用户名和密码等数据! 然后登陆时,输入注册的数据即可完成登陆! 注册成功之后 比如用户名是admin 密码是123456 出现的问题: 请问 01.用户的数据放在哪里了? 02.如果放在内存中,下次登陆还使用之前注册的用户名和密码,能登陆吗? 显然是不能的! 因为程序一旦运行完毕,内存中的数据也随之消失! 怎么办? 0
语法:create table table_name(col_name1 data_type1,col_name2 data_type2,....); 创建t_test数据表,字段为id,name(数据类型中的数字是字段长度)
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。
左边的数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址。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在一定的复杂度内获取到对应的数据,从而快速检索出符合条件的记录。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write,可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
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。
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~)
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。
普通索引:(index) 对关键字没有要求,如果一个索引在多个字段提取关键字,称为复合索引
面试中,MySQL 索引相关的问题基本都是一系列问题,都是先从索引的基本原理,再到索引的使用场景,比如:
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。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多,写少。对原子性要求低。那么MyISAM最好的选择。且MyISAM恢复速度快。可直接用备份覆盖恢复。
索引是为了提高数据查询效率的数据结构,类似于书的目录一样,可以根据目录而快速找到相关内容。
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
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在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
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我们在面试中都知道,对于MySQL索引是必问的。大家也应该都知道MySQL的数据结构,什么是索引。其中在面试中,面试官也经常问,你做过哪些优化?本文主要是介绍MySQL索引的一些常见术语,比如索引下推、索引覆盖、最左匹配等,这些其实也是MySQL优化的一部分,能够熟练运用也是可以提升MySQL性能。
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
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