MySQL 5.7中引入了一个新的sys schema,sys是一个MySQL自带的系统库,在安装MySQL 5.7以后的版本,使用mysqld进行初始化时,会自动创建sys库。
在上一篇《统计信息查询视图|全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了利用sys 系统库的查询统计信息的快捷视图,本期将为大家介绍语句查询效率语句统计信息相关的视图,这些视图可以快速找出数据库中哪些语句使用了全表扫描、哪些语句使用了文件排序、哪些语句使用了临时表。
MSSQL MSSQL和MySQL注入类似,但在数据结构特定函数名称上存在差异。且MSSQL与Windows平台的高契合度,使其可以使用Windows身份验证,导致其运行权限较高,若没有对权限进行限制,当存在SQL注入时,所造成的后果一般比MySQL更严重。 靶场地址:墨者学院 - SQL手工注入漏洞测试(Sql Server数据库) 信息收集 -- 查询版本 select @@VERSION select * from Users where id='1' and @@VERSION like '%14%
前段时间,在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了~
生产环境需要做归档的任务有十几个,如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个查看日志,非常枯燥的重复劳动,那是否有办法可以统一管理呢?
在上一篇《用于查看配置的存储过程 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中用于查看performance_schema配置信息的快捷存储过程,本期给大家介绍sys 系统库中不太好归类的一些存储过程,这也是本系列最后一个篇幅介绍存储过程。
关于MySQL的性能监控和问题诊断,我们一般都从performance_schema中去获取想要的数据,在MySQL5.7.7版本中新增sys schema,它将performance_schema和information_schema中的数据以更容易理解的方式总结归纳为”视图”,其目的就是为了降低查询performance_schema的复杂度,让DBA能够快速的定位问题。今天我一起来看看这些库中都有哪些监控表和视图,掌握了这些,在我们开发和运维的过程中就起到了事半功倍的效果。
一,引言 前段时间在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了…… 生产环境需要做归档的任务有十余个,如果要知道每个归档任务成功还是失败、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个日志查一查,非常枯燥的重复劳动,是否有办法可以统一管理呢?于是用python折腾了一个小工具…… 二,mysql_archiver 2.1 归档调度 db_archive_exec.py,从数据库获取归档任务的基本信息
CRUD:增查改删,即,create/read/update/delate 主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能
本文所用数据库涉及SQL Server 2k5,2k8,2k12,其次对于绕过姿势和前文并无太大差别,就不做过多的讲解,主要放在后面的提权上
请注意 Go version >= 1.15,并且 GO111MODULE=on (Go MOdule 模式);
在使用hive-2.1.0的过程中使用desc tableName或者show create table tableName发现comment出现中文乱码问题。需要对hive作出修改并重新打包
在数字化系统扮演重要角色的今天,数据库稳定性成为企业关注的核心问题。对于重要计算机系统而言,突发的性能下降可能对业务造成不可估量的损失。为了稳定数据库性能,用户可以从管理流程入手规范变更的测试,或者利用产品手段减少预期外的变化。然而,这仍旧无法完全规避突发的SQL性能问题,其中的原因包括但不仅限于:
session 视图和 processlist 视图基本一样,只是把后台线程过滤掉。
实验案例三:创建视图 方法一:在图形界面下创建视图(以Myschool数据库为例) 创建一个视图,分别来自三个的表的三个列,并重命名列,生成的视图名为student_info,如下图所示: 通过查询语句查看视图:select * from student_info 方法二:使用语句创建视图(以schoolDB数据库为例) 进行数据库设计的时候,一个表有很多列,我们可以在表上创建视图,只显示指定的列。 Select语句可以作为一个视图 selectSname,sex,Classfromdbo.
实验案例三:创建视图 方法一:在图形界面下创建视图(以Myschool数据库为例) 创建一个视图,分别来自三个的表的三个列,并重命名列,生成的视图名为student_info,如下图所示: 通过查询语
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DataEase是一款号称人人可用的开源数据可视化分析工具,在Github上已经有4.1K+Star。致力于帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接,能够通过拖拽方式快速制作图表,并可以分享给他人。
很多软件后端使用的存储都是mysql,当这些软件系统在生产环境部署时,都会面临一个严峻问题,需要在生产环境中部署一个高可用的mysql集群服务。刚好在最近一周的工作中,需要在kubernetes环境中搭建mysql高可用集群,这里记录一下。
实验案例一:验证索引的作用 1、首先创建一个数据量大的表,名称为“学生表”,分别有三列,学号,姓名和班级,如下图所示,学号为自动编号,班级为默认值“一班”。 📷 2、向表中插入大量数据,数据越多,验证索引的效果越好。 使用语句完成:While 1>0 Insert into学生表(姓名) values(‘于美丽’) 上面语句是一个死循环,除非强制结束,如果1大于就会一直向表中插入姓名 如下图所示: 等待5分钟左右,打开表的属性,查看表的行数,当前为1032363,如下图所示: 📷 3、使用语句查询第90
由于没有安装pt-digest-query工具(不通外网有依赖装不了)就用mysql自带的mysqldumpslow分析
2022 年 9 月 30 日新发布的 openGauss 3.1.0 版本 ,工具的全量迁移和增量迁移的性能不但有了全面提升,而且支持数据库对象视图、触发器、自定义函数、存储过程的迁移。
pt-find这个工具,和Linux find命令类似,通过SHOW TABLE STATUS方式,查找特定的表并执行一些SQL语句,对于日常运维工作也是有比较大的帮助。
这两天在研究docker容器的底层原理和k8是相关的一些东西,说实话,这块儿的内容还挺复杂的,尤其是k8s的集群运维方面,没有一点沉淀真的很难理解各种模块之间的关系,我目前也是在摸索阶段。
1. 查看物化视图相关信息: 1.1 查看物化视图日志 select * from dba_mview_logs ; 1.2 查看物化视图信息 SELECT * FROM dba_MVIEWS;
Azkaban是一套简单的任务调度服务,是Hadoop工作流引擎调度器之一,整体包括三部分Web Server、DB Server、Executor Server。是LinkedIn的开源项目,开发语言为Java。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。
现实工作中会有多个数据源同步到一个数据库完成数据分析的场景,这些数据可以不是实时同步的,我们一般通过定时任务抽取数据到统计分析库给应用使用。
之前我们简单了解了各种查询的用法,然而在实际开发中还会用到一些比较高级的数据处理和查询,包括索引、视图、存储过程和触发器。从而能够更好地实现对数据库的操作、诊断及优化。
本文主要讲到MSSQL在渗透中的注入绕过,提权思路,站库分离怎么做,其中很多知识其实都是用了很久的了,一方面为了迎合新的版本所以全套都使用的 2008 sql server,老版本的一些知识可能没有涉及到。
Hive 的底层执行引擎有 :MapReduce,Tez,Spark - Hive on MapReduce - Hive on Tez - Hive on spark
本系列文章将会讲解SQL server 中 查询优化与事务处理,了解使用索引工具,使用视图,存储过程,触发器等操作。
本篇演示使用 ClickHouse 的 MaterializeMySQL 数据库引擎和物化视图,实时将 MySQL 库表中的数据同步到 ClickHouse 的库表中。相关软件版本如下:
来源 |https://dev.mysql.com/blog-archive/mysql-8-and-replication-observability/
在这里可以回顾一下Hadoop的相关知识: 1.x job tracker 既管资源调度又管任务分配 2.x 分为ResourceManager(资源分配)和DataManager(任务分配) 牢记Hadoop 1.x与2.x架构图
Linked SQL server是一个SQL Server数据库中的对象,它可以连接到另一个SQL Server或非SQL Server数据源(如Oracle,MySQL,PostgreSQL等),并且可以使用该数据源中的表和视图。通过使用Linked server,用户可以在单个查询中访问多个数据源中的数据,而无需将数据导入到本地数据库中。
Alter TABLE [dbo].[CustomerBackupConfig] Add [Stamp] [timestamp] NULLGO
SQLite是一个嵌入式SQL数据库引擎。与大多数其他 SQL 数据库不同,SQLite 没有单独的服务器进程。SQLite 直接读写普通磁盘文件。具有多个表、索引、触发器和视图的完整SQL数据库包含在单个磁盘文件中。
昨天写了篇分析sys的文章,用Oracle的眼光来学习MySQL 5.7的sys(上)(r11笔记第24天) 收到了一些朋友的反馈,还不错,今天继续努力,再整理一篇。 sys的借鉴意义 今天还和同事偶然聊起sys schema的事情,我觉得有几个地方要值得借鉴。 1)原本需要结合information_schema,performance_schema查询的方式,现在有了视图的方式,显示更加直观 2)sys schema的有些功能在早期版本可能无从查起,或者很难查询,现在这些因为新版本的功能提炼都做
接下来,我们来看看如何用SpringBoot来玩转以前的SSM,我们沿用之前讲解SSM用到的数据库tb_user和实体类User
通过webshell查看phpmyadmin中配置文件(confiug.default.php)获取数据库账号密码
在这篇教程中,我们将在 MySQL 中创建一个 chitchat 数据库作为论坛项目的数据库,然后在 Go 项目中编写模型类与之进行交互。你可以本地安装 MySQL 数据库,也可以基于 Docker 容器运行(后续会介绍容器化启动方法)。
本文实例讲述了PHP使用PDO创建MySQL数据库、表及插入多条数据操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
[喵咪大数据]Hive2搭建 说到Hadoop生态有一个不得不提的组件那就是<Hive>,Hive是基于Hadoop结构化存储引擎,能够存储海量的数据,Hive提供了类SQL的方式对数据进行查询检索汇
一开始我没想那么多, 就把当时的想法表达出来. 所以问题表述没那么详细, 建议描述问题时尽量详细点. 理论上来说, 描述的越详细, 提供的代码就越规范, 正确率高
之前的一篇博客中提到,物化视图的全量刷新也是一种高可用性的体现,但是性能如何呢,下面来简单的测试一下。 首先需要创建一个函数,这个函数会计算当前session下的一些指标信息。比如redo的生成量。 CREATE OR REPLACE FUNCTION "GET_STAT_VAL" (p_name in varchar2) return number as l_val number; begin select b.value into l_val from v$statname a,v$
– 把before for each row的触发器删掉, 再测试插入 : postgres=# drop trigger tg02 on t_ret; DROP TRIGGER postgres=# drop trigger tg2 on t_ret; DROP TRIGGER postgres=# insert into t_ret values(1,’digoal’,now()); NOTICE: 00000: tg01 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg1 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg03, after for each row 的触发器函数返回空, 不影响后续的触发器是否被调用. 因为只要表上面发生了真正的行操作, after for each row就会被触发, 除非when条件不满足. (这个后面会讲到) LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg3 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg04 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg4 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 INSERT 0 1 – 有数据插入. 这也说明了before for each statement的返回值为空并不会影响数据库对行的操作. 只有before for each row的返回值会影响数据库对行的操作. postgres=# select * from t_ret ; id | info | crt_time —-+——–+—————————- 1 | digoal | 2013-03-10 16:50:39.551481 (1 row)
数据迁移中有一种解决方案很有亮点,如果表的数据量大,迁移涉及的表不多,同时对于维护时间有要求的情况下,物化视图的prebuilt方式就是一种很不错的选择。 大体的步骤和方法如下: 假设源环境是test_source,目标环境是test_target 在源环境中test_source的操作如下: Create table test_mv as select *from all_objects ; alter table test_mv modify(object_id primary key); crea
在现代软件开发中,图形用户界面(GUI)测试是至关重要的一环。Python作为一种多功能的编程语言,提供了许多工具和库来简化GUI测试的过程。本文将介绍两种Python中常用的GUI测试工具:Selenium和PyQt,并演示它们在实际应用中的用法。
原因是该用户缺少一些动态性能视图的访问权限,但是当我们尝试将提示的v$session授予用户(例如hr)时,提示了这个错,
*本文作者:Li4n06,本文属 FreeBuf 原创奖励计划,未经许可禁止转载。
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