其实 UUID 和自增主键 ID 是常用于数据库主键的两种方式,各自具有独特的优缺点。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
mysql bug #8652 有可能不成功,依赖于生成的两次虚拟表的主键不同引发报错
而且rand()有一个BUG,报错也就是利用了这个BUG,这个后面会细说,暂时就理解产生随机数就好了
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字。UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成,是故 UUID 理论上的总数为[1565060542.png] ,约等于[1565060554.png],也就是说若每纳秒产生1百万个 UUID,要花100亿年才会将所有 UUID 用完(100亿年啊,地球都没了),所以这足够我们的使用了,也能够保证唯一性。
明者见危于无形,智者见祸于未萌。——《三国志》 我们如果需要使用mysql进行随机取N条这样的操作 我们可以这样写 -- 2.然后查询主表,与我们的tmp_table进行INNER JOIN[内连] SELECT * FROM `film` AS main_table JOIN -- 1.取出主表主键的最大值,与RAND()相乘[RAND()生成0到1的随机数],然后使用ROUND函数取整获得一个tmp_id (SELECT ROUND(RAND() * (SELECT MAX(`film_id`
1、自动增长字段: 自动增长型字段允许我们在向数据库添加数据时,不考虑主键的取值,记录插入后,数据库系统会自动为其分配一个值,确保绝对不会出现重复。这是我们设置主键的首选:
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
前段时间一直在更新sql-lab通关题解。无奈被黑客攻击删除了数据库,由于没有备份导致相关的那部分的数据丢失。也不计划重新更新了,但是特别写一篇博客记录下学习到的重要技术----MySQL报错注入。MySQL报错注入的方式有很多种,随着MySQL版本更新,官方也修复了部分bug。
最近在工作中编写业务sql的时候,突然对于gen_random_uuid() 这个方法比较好奇,他在高并发的情况下是否拥有强一致性的特点(就是保证主键唯一性),趁着感兴趣研究了一波,发现有不少有意思的东西可以讨论,所以出了这篇文章来聊聊。
上一篇文章[服务端篇]提到本项目的数据库采用了关系型的 MySQL,那么,本文将基于 MySQL 聊聊本项目的数据库设计。
在MySQL中有一个UUID () 函数,通常用UUID做唯一标识,需要在数据库中进行存储。使用此函数可以让MySQL生成一个UUID值,并以VARCHAR(36)类型的可读形式返回。如图1:
近期学习 SQL 报错注入,本篇文章为关于报错注入的一些个人理解,如有错误,希望指出 本文使用 sqli-labs 数据库作为示例
随机记录的获取这样的需求可能会经常有,例如审核,抽查,采样,等需求,当然还有抽奖程序这样的需求。
你是砍柴的,他是放羊的,你和他聊了一天,你们决定合作一起开个烤全羊的店,你的柴烤出来的羊很美味,他的羊纯天然的,几年后你们公司上市了...
在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点:
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引,B+树索引等,而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择 BTree 索引。
也就意味着,这一段程序或代码在MySQL中已经给我们提供了,我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好,诚然知道物理存储的性能不是很好,在关键系统都在使用SSD 的时代,我们还没有进入SSD的怀抱。但另一个点,为什么有的地方使用费SSD 的设备,其实插入的性能还好,或者说如果换装SSD 设备后,其实也看不出区别。 排除数据量小的问题,其实数据库对插入的优化也是需要的。
UUID(Universally Unique Identifier)是国际标准化组织(ISO)提出的一个概念。UUID是一个128比特的数值,这个数值可以通过一定的算法计算出来。为了提高效率,常用的UUID可缩短至16位比特。
一般的来说,开发者获取随机文章最简单的方式就是使用 order by RAND(),然而这种方式在数据量稍大的时候可能产生数百毫秒的延迟。关于 mysql RAND() 的性能分析,网上已经很有多的文章了,本文不再赘述。大概意思就是,在ORDER BY从句里面不建议使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。
但是当数据量非常大时,仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限,数据库自增主键的性能也并不高。此外,某些数据库并不自带主键自增功能,需要业务代码来实现(比如Redis缓存)。
今天给大家分享一个校招同学字节后端一二三面的面经,同学顺利通过一二面,可惜最后一轮三面的时候挂了。
在软件开发中,生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录,还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法,并通过代码示例展示它们的实际应用。
UUID(通用唯一标识符)是一种用于标识信息的标准。UUID 的标准定义在RFC 4122中。UUID 主要有四个版本(版本1到版本4),每个版本都有其生成规则。
大促节零点时,从关注的用户中抽出N个人进行礼品发放,预计全网超过千万用户参加关注抽奖活动,要求:
函数 是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着,这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了,我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。 那 么,函数到底在哪儿使用呢?
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
实际上一直都有在学习,只是公众号的算法机制让很多人刷不到,看得人比较少,这才将这些内容分享到各个群和朋友圈,希望能让更多人看到。
多年前我朋友圈的一个朋友公司年会抽奖出现了下面的这样一幕:CTO现场review代码。本来带着一丝娱乐精神,结果被无限放大了。所以年会中大家都会很自然想review下代码。 比如这种姿势: 然后就开始review代码。 我们就开几个脑洞,来从我的理解来说一下随机数的情况。 生成一个随机数看起来很简单,实则不易,怎么让一个确定的值得到一个不确定的值,这个想起来都有点困难,所以如果自己想实现,结果发现远比自己琢磨的要复杂的多,如果放眼程序领域,就拿Java来说,Java不同版本中对于随机算法的
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址:http://github.com/akopytov/sysbench
DDL—数据定义语言(CREATE,ALTER,DROP,DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT,DELETE,UPDATE,INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT,REVOKE,COMMIT,ROLLBACK)
通常我们会调研各种各样的生成策略,根据不同的业务,采取最合适的策略,下面我会讨论一下各种策略/算法,以及他们的一些优劣点。
使用“COMB(Combine)”类型 COMB数据类型的基本设计思路是这样的:既然UniqueIdentifier数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么我们能不能通过组合的方式,保留UniqueIdentifier的前10个字节,用后6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与UniqueIdentifier组合起来,在保留UniqueIdentifier的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率。也许有人会担心UniqueIdentifier减少到10字节会造成数据出现重复,其实不用担心,后6字节的时间精度可以达到1毫秒,时间4095年,两个COMB类型数据完全相同的可能性是在这1毫秒内生成的两个GUID前10个字节完全相同,这几乎是不可能的!注意这16字节转化为16进制再转化为字符串存储时也是32字节。 首先,MySQL时间戳timestamp是采用int存储,4个字节,最多32位,可以从1970年1月1日00:00:00一直到2037年,精度为一秒,其值作为数字显示。 下面说明:6个字节的时间精度问题,6字节共48位
今天,我们通过模拟案例以及原理分析,去弄清楚MySQL中DDL的风险,以及如何避免事故发生。
在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数,前者通过生成一个Random类的实例来实现。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时,OrderID到底该不该自动增长呢? 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处: 1)、采用数据库自增序列:数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数:采用无意义字符串,没有排序UUID使用字符串形式存储,数据量大时查询效率比较低。(主要是索引查询销量不是最高的) 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
大家好,我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入,发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor,rand,group by报错注入的笔记吧! https://www.bejson
为了检测MyCat性能表现以及架构扩展性,设计测试。首先需要编写压力测试代码,程序基于Jmeter,并且封装了JDBC,模拟涅槃项目实际应用的连接方式。测试程序生成基于当前系统时间的随机数,并且保证这个随机数一秒内重复概率为百万分之一。 程序请求必须保证每个分片的请求量是一样的. 测试脚本举例:
导语 | 本文是基于最近对Golang分布式ID的相关讨论,希望本文内容可以对相关技术感兴趣的开发者提供一点经验和帮助。 一、本地ID生成器 (一)uuid uuid有两种包: github.com/google/uuid ,仅支持V1和V4版本。 github.com/gofrs/uuid ,支持全部五个版本。 下面简单说下五种版本的区别: Version 1,基于mac地址、时间戳。 Version 2,based on timestamp,MAC address and POSIX UID/GID
UUID的全称为:Universally Unique IDentifier,也被称为GUID(Globally Unique IDentifier)。是一种由算法生成的唯一标识,它实质上是一个128位长的二进制整数。通常表示成32个16进制数组成的字符串,如:21EC2020-3AEA-1069-A2DD-08002B30309D。关于UUID标准的rfc定义详见:http://www.ietf.org/rfc/rfc4122.txt。 当然,GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现,用于Windows操作系统中。
UUID,是Universally Unique Identifier的缩写,UUID出现的目的,是为了让分布式系统可以不借助中心节点,就可以生成UUID来标识一些唯一的信息;
最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
周五了,还是得卷一卷。今天分享一篇字节后端面经,因为项目是搞了黑马点评,这个是用 redis 比较多的项目。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会,就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式,本周由我负责组织和分享,这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
分享一位同学快手Java后端一面的面经,全程1 小时都在问基础+八股文,没有问任何项目。有的公司公司,一面主要是看看同学的基础好不好,所以一面通常是重点问基础,二面就会多问项目了。
我们做数据库的数据一般需要为每个数据准备能唯一表示这条数据的主键了,而又不能从像数数一样从 1 向后排,这样数据的安全性是没有保障的,这样看来 uuid 是最好的选择了,32 位的随机数自动生成,想重复都难。
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