上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法,知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
这是笔者自行整理出来的有关sql注入的一些知识点,自己还有些迷迷糊糊,可能有些不对的地方。等学完之后,再来详写一系列的关于sql注入的文章
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用
继上一篇博客《MySQL的索引知识学习笔记》之后,我再记录一篇MySQL执行计划方面的博客,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
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报错为:Unknown column '5' in 'order clause'
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大,语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
查询数据时,如果表名很长,使用起来不方便,此时,就可以为表取一个别名,用这个别名来代替表的名称 SELECT * FROM 表名 [AS] 别名; 注意,为表指定别名,AS关键字可以省略不写。
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询,可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION,而且用法上有很大的相似。
从业以来主要在做客户端,用到的数据库都是表结构比较简单的 SQLite,以我那还给老师一大半的 SQL 水平倒也能对付。现在偶尔需要到后台的 SQL Server 里追查一些数据问题,就显得有点捉襟见肘了,特别是各种 JOIN,有时候傻傻分不清楚,于是索性弄明白并做个记录。
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法(四)、关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?、关于MySQL内连接与外连接用法,全都在这里了!本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
作为一名后端程序员,可以说天天都要跟数据库打交道,不管使用的是 MySQL, Oracle 还是 SQL Server,毫无疑问都逃不开 SQL,所以日常工作中对于 SQL 的性能优化可谓说十分重要。今天阿粉就带大家看一下,每个后端程序员都应该知道的十个提升查询性能的技巧。
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
字符集:是一个系统支持的所有抽象字符的集合。字符是各种文字和符号的总称,包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等。
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时,最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins,他确实讲得简单明了,使用文氏图来帮助理解,效果明显。本文将沿用他的讲解方式,稍有演绎,可以视为该文较为粗糙的中译版。
在Msql注入中,load_file()函数在获得webshell以及提权过程中起着十分重要的作用,常被用来读取各种配置文件
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
general_log指的是日志保存状态,一共有两个值(ON/OFF)ON代表开启 OFF代表关闭。
②.匹配字段 and 1=1 union select 1,2,3,4,5…….n/*
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
这是一个mysql的注入绕过类题目,相对来说是很简单的题目了,由于近来在学习基于正则的waf的绕过技巧,此处就拿此题作引子,引出下面的各种姿势吧.
SUBSTR(str,start,len) 返回start开始,长度为len的字符串。注意:字符串起始位置为1。
这篇文章主要讲 explain 如何使用,还有 explain 各种参数概念,之后会讲优化
MySQL手工注入的基本步骤以及一些技巧的记录,当出现学习手工注入的时候,网上的文章参差不齐,导致很长一段时间对手工注入的理解一直处于一知半解的状态,特此记录本文,让小白们少走些弯路。本文只针对手工注入小白,大牛绕过轻喷。
MySQL手工注入的基本步骤以及一些技巧的记录,当出现学习手工注入的时候,网上的文章参差不齐,导致很长一段时间对手工注入的理解一直处于一知半解的状态,特此记录本文,让小白们少走些弯路。本文只针对手工注
相信很多做性能测试的朋友都知道,性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等,我们还需要了解Mysql性能,那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢?
SQL 注入就是指,在输入的字符串中注入 SQL 语句,如果应用相信用户的输入而对输入的字符串没进行任何的过滤处理,那么这些注入进去的 SQL 语句就会被数据库误认为是正常的 SQL 语句而被执行。
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!
docker搭建环境 请自己安装好docker,然后使用ubuntu:14.04的镜像 docker pull ubuntu:14.04 以下是pcat提供的Dockerfile和start.sh,请把这2个文件放在同一个文件夹下 (如果不懂docker的话,可以借此机会学习学习下) Dockerfile: FROM ubuntu:14.04 MAINTAINER pcat@chamd5.org ENV REFRESHED_AT 2017-11-14 ENV LANG C.UTF-8 # chang
mysql.user下有所有的用户信息,其中authentication_string为用户密码的hash,如果可以使用可以修改这个值,那么就可以修改任意用户的密码
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要(顺便说明,本节内容适用于B-Tree索引;哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据)。 在一个多列B-Tree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中,列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗?在某些场景可能有帮助,但通常不如避免随机IO和排序那么重要,考虑问题需要更全面(场景不同则选择不同,没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明,这个经验法则可能没有你想象的重要)。 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序,让这种情况下索引的选择性最高。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
SQL(Structured Query Language)是结构化查询语言,也是一种高级的非过程化编程语言。SQL语句可用于增删查改数据以及管理关系型数据库,并不局限于数据查询。
一、前言 MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。 二、MSSQL的SQL语句 WITH R AS( SELECT 'John' as name, 18 as
首先要明确索引是什么:索引是一种数据结构,数据结构是计算机存储、组织数据的方式,是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,例如:链表,堆栈,队列,二叉树等等。
虽然使用Explain不能够马上调优我们的SQL,它也不能给予我们一些调整建议,但是它能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的
之前的SQL基础1中已经介绍了部分Select的内容,但是,实际使用中select 还有很多其他的用法,本文会再介绍部分select的其他用法。
今天给大家再次分享一篇硬核内容,那就是黑客常用的SQL注入绕过技术,还是那句话:我们学渗透技术不是为了攻击别人的系统,而是了解黑客常用的渗透技能,以此来修复我们自己系统中的漏洞,使我们的系统更加健壮,更加安全。
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句,查看一个SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
sqlmap 是一款注入神器广为人知,里面的 tamper 常常用来绕过 WAF ,很实用的模块,但是却常常被新手忽略(比如我),今天就整理总结一下 tamper 的用法以及 tamper 的编写
1、先下载python2.7.9版本(支持Python 2.7或Python 3版本)
Sqlmap是一个自动化的SQL注入工具,其主要功能是扫描,发现并利用给定的URL进行SQL注入。目前支持的数据库有MySql、Oracle、Access、PostageSQL、SQL Server、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase和SAP MaxDB等
SQL 执行太慢怎么办?我们通常会使用 EXPLAIN 命令来查看 SQL 的执行计划,然后根据执行计划找出问题所在并进行优化。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
SQL中的Join用法 #1 环境 MySQL5.7 Mac #2 创建表及插入数据 新建两个表tableA及tableB mysql> create table tableA ( id int(10), name varchar(100) ); mysql> create table tableB ( id int(10), name varchar(100) ); 插入数据 tableA: mysql> insert into tableA values(1,'布鲁日'); mysql> insert
本文所有实战盲注例子,均来自Joomla! 3.7.0 - ‘com_fields’ SQL Injection。(提示:本文所有外链阅读原文即可查看)
1. MySQL的语法: 2. MySQL语法的定义顺序: (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序: (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
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