mysql通过information_schema这个表查询相应的数据库名,表名,字段名。
事情的发生时这样的,在很久很久以前,SQL SERVER 有一个字段类型叫timestamp, 对比其他数据库都没有的 row version 自动化管理的东西。这个东西厉害的地方,虽然看上去可能是一个时间字段,但实际上不是,只要你对SQL SERVER 表的任意一行进行变动,那你放心那个字段的值一定会自动变化,这样你就可以通过这个字段,在程序里面先将这行的 timestamp值取出来,然后根据业务逻辑,如果需要过段时间你再去这一行变化或曾经变化过吗?之间与现在的timestamp字段值进行比对,那妥妥的能告诉你,这行的数据任意字段是否变化过,有人说MYSQL也有timestamp ,那个字段是通过时间来update 只要这个行变动过就触发timestamp 更改时间就可以了,当然datetime也行,早期版本不行。
本文最后更新于 685 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 CREATE VIEW <视图名> AS <SELECT语句> 存储过程 mysql> delimiter $$ #将语句的结束符号从分号;临时改为两个$$(可以是自定义) mysql> CREATE PROCEDURE delete_matches(IN p_playerno INTEGER) -> BEGIN -> DELETE FROM MATCHES -> WHERE playerno
用户表联合索引(name, age)为例,现在需检索表中“名字第一个字是张,且年龄是10的所有男孩”:
温馨提示 点击函数名称,可查看对应函数使用方法!按快捷键 Ctrl+f 即可进行搜索(需浏览器支持) 字符串相关操作函数 去除空格或其他字符 trim 删除字符串两端空格或其他预定义字符 rtrim 删除字符串右边空格或其他预定义字符 chop rtrim() 的别名 chop() 与 Perl 的 chop() 函数有所不同,它会删除字符串的最后一个字符。 ltrim 删除字符串左边空格或其他预定义字符 字符串生成与转换 str_pad 使用另一个字符串填充字符
线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化。
事务(transaction)是由一系列操作序列构成的程序执行单元,这些操作要么都做,要么都不做,是一个不可分割的工作单位。
在数据库设计中,选择合适的数据类型对于确保数据的有效存储和查询效率至关重要。对于需要存储文本信息的场景,我们常会使用VARCHAR类型。 然而,对于不同语言的字符,VARCHAR所能存储的数量会有所不同。
比如交易中一个订单,是否发生过支付?是否进行过发货?是否发生过退货退款?是否进行过理赔?
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
如果不查询表中所有的列,尽量避免使用 SELECT *,因为它会进行全表扫描,不能有效利用索引,增大了数据库服务器的负担,以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
报错为:Unknown column '5' in 'order clause'
工作中常常会使用ORDER BY进行排序,了解ORDER BY多种排序方式是非常有必要的。
mysql使用GBK编码时,默认的会认为两个字符为一个汉字,前一个字符的ascii值大于128,达到汉字范围
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
对于生产业务系统来说,慢查询也是一种故障和风险,一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大,因此,要解决和避免这类故障,关注慢查询本身是关键。
Mysql难以优化引用可空列查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的存储空间,还需要mysql内部进行特殊处理。可空列被索引后,每条记录都需要一个额外的字节,还能导致MYisam 中固定大小的索引变成可变大小的索引。
最近,在看一本《原则》的书籍,是写的一位美国人投资史。其中谈到和他的创业伙伴关系出现裂缝时,我们会怎样做?
SQL注入是因为后台SQL语句拼接了用户的输入,而且Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断和过滤,前端传入后端的参数是攻击者可控的,攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。比如查询、删除,增加,修改数据等等,如果数据库的用户权限足够大,还可以对操作系统执行操作。
在之前大白话mysql之深入浅出索引原理 - 上这篇文章中提到过,mysql 的 innodb 引擎通过搜索树方式实现索引,索引类型分为主键索引和二级索引(非主键索引),主键索引树中,叶子结点保存着主键即对应行的全部数据;而二级索引树中,叶子结点保存着索引值和主键值,当使用二级索引进行查询时,需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构。
向Oracle数据库中一varchar2(64)类型字段中插入一条String类型数据,程序使用String.length()来进行数据的长度校验,如果数据是纯英文,没有问题,但是如果数据中包含中文,校验可以通过,但是在数据入库时经常会报数据超长。
在上一篇文章中,我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型,今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
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很多时候我们不确定某个字段的长度,会使用varchar类型,比如某个字段定义为varchar(100),那这100的长度能存多少个中文?
floor和group by配合使用group by的key唯一性和编码顺序导致二次执行产生不同大的key
MYSQL中索引是经常用来对数据库查询性能优化的方式,再MySQL中采用了B+树作为索引结构来减少磁盘IO次数去提高数据的检索性能。但是在某些场景下,由于查询语句设计不合理,或者对MySQL的理解不够深入。索引有可能会失效,变为全表扫描,这对于大数据量的查询是非常低效的。今天我们就来聊聊这些常见的失效场景。
在一次和技术大佬的聊天中被问到,平时我是怎么做Mysql的优化的?在这个问题上我只回答出了几点,感觉回答的不够完美,所以我打算整理一次SQL的优化问题。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
由于运维、DBA的误操作或是业务bug,我们在操作中时不时会出现误删除数据情况。早期要想恢复数据,只能让业务人员根据线上操作日志,构造误删除的数据,或者DBA使用binlog和备份的方式恢复数据,不管那种,都非常费时费力,而且容易出错。直到彭立勋首次在MySQL社区为mysqlbinlog扩展了闪回功能。 在美团点评,我们也遇到过研发人员误删主站的配置信息,从而导致主站长达2个小时不可用的情况。DBA同学当时使用了技术团队自研的binlog2sql完成了数据恢复,并多次挽救了线上误删数据导致的严重故障。不过
在最近的一次渗透测试项目中,遇到了一个奇葩的SQL延时注入漏洞,sqlmap无法识别出来。但是客户非让在测试环境跑出数据进行验证,否则不认可这个漏洞的危害性。编写一个多线程的延时注入脚本是很麻烦的,于是ABC_123经过了一系列操作,最终成功让sqlmap识别这个注入点并成功枚举出数据,相信也能给大家很多的启示。
SQL语句是SELECT * FROM news WHERE tid='{$id}',根据文章的id把文章从news表中提取出来,在$sql之前,我们只用了限制函数addslashes函数,对$id进行转义,只要我们输入参数在单引号中,就逃逸不出单引号的限制,从而无法注入。
索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP。
其中,un和pwd都是String类型的变量,这是一个很明显的SQL注入漏洞,假设我令
基于布尔型SQL盲注即在SQL注入过程中,应用程序仅仅返回True(页面)和False(页面)。 这时,我们无法根据应用程序的返回页面得到我们需要的数据库信息。但是可以通过构造逻辑判断(比较大小)来得到我们需要的信息。
开发在使用MySQL中,建立比较大的VARCHAR字段来存储SQL执行的语句或者利用MYSQL 来存储什么VARCHAR(1000) VARCHAR(2000) 之类的事情比比皆是,实际上存储超高的字符的字段在MYSQL中是不提倡的,本来可以是JSON格式的数据,非要变成普通字段存储到MYSQL中,或者使用各种怪异的如下图那样的数据存储方式,有必要这样一根筋的这样处理字符吗?实际上MYSQL8本身支持JSON类型的数据输入,并且很容易处理这些信息
在日常处理客户的问题中,会遇到非常多的客户反馈字符乱码的问题,遇到这类型的问题,我们要怎么去处理呢?又该怎么去引导用户去解决呢?
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
算术运算符主要用于数学运算,其可以连接运算符前后的两个数值或表达式,对数值或表达式进行加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)和取模(%)运算。
主流数据库包括:MS SQL Server, Oracle,DB2,Informix, Sybase 等。
在上一篇文章中,介绍了 InnoDB 索引的数据结构模型,今天我们再继续介绍一下 MySQL 索引有关的概念。
官方定义:索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。划重点:数据结构。在数据之外,数据库系统还维护了一套满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据,这种数据结构就是索引,可以简单的理解为”排好序的快速查找数据结构”。索引本身也很大,不可能全部存储在内存,通常以索引文件的形式存储在磁盘中。
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电商中:我们想查看某个用户所有的订单,或者想查看某个用户在某个时间段内所有的订单,此时我们需要对订单表数据进行筛选,按照用户、时间进行过滤,得到我们期望的结果。
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中,我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路,那今天我们就针对具体的语句来看一下,如何优化MySQL的查询语句。”
假如有联合索引 (emp_no 、title、from_date ),那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引,而title 和 from_date 则使用不到索引。
港真,Null 貌似在哪里都是个头疼的问题,比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException,为了避免猝不及防的空指针异常,千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断,麻烦而又臃肿,为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。 下面咱们要聊的是 MySQL 里的 null,在大量的 MySQL 优化文章和书籍里都提到了字段尽可能用NOT NULL,而不是NULL,除非特殊情况。但却都只给结论不说明原因,犹如鸡汤不给勺子一样,让不少初学者对这个结论半信半疑或
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