MYSQL数据库-内外连接 零、前言 表的连接 一、内连接 二、外连接 1、左外连接 2、右外连接 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的表的内连和外连 表的连接 表的连接分为内连和外连 一、内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询 语法： select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件; 示例：显示SMITH的名字和部门名称 📷 二
MYSQL-深入到精通mysql教程，请进入知识星球-spark技术学院获取 ---- 基本操作语句创建查看 1，创建数据库： 进入MySql数据库环境后，就可以使用CREATE DATABASE语句创建自己的数据库了。 CREATE DATABASE 数据库名；>create database study; 注1：数据库名可以由任意字母、数字、下面(_)和美元符号($)组成，但不能由单独的数字组成，也不能为MySQL关键字，而且长度还不能超过64个字符。在windows系统下，数据库名不区分大小写，在
#进阶10：合并查询（联合查询） 引入：一个结果集的查询的数据来自于多张表。但多张表之间没有任何关联关系。
1）内连接：join, inner join 2）外连接：left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接：cross join
mysql数据库一直以来都遭受到sql注入攻击的影响，很多网站，包括目前的PC端以及手机端都在使用php+mysql数据库这种架构，大多数网站受到的攻击都是与sql注入攻击有关，那么mysql数据库如何防止sql注入呢？下面我们SINE安全技术针对于这个sql注入问题总结3种方案去防止sql注入攻击。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10S以上的语句。默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。
非主属性完全依赖于主关键字，如果不是完全依赖主键（即不全依赖联合主键中的所有关键字），应该拆分成新的实体，设计成一对多的实体关系
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema，其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比 优化原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。
MariaDB [sec]> select /*!5555,name*/ id from user;
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如果数据多到一定程度，就需要分库分表来存储数据了，这个一定程度的判断也比较难，总体而言，
First of all，你的目标得有可以利用的漏洞才行，不存在什么万能代码的...
在常见的渗透测试中，我们都知道SQL注入攻击中有联合查询，报错注入，盲注还有DNS注入等等，那么如果一个网站存在基于时间的盲注，而恰好sleep这类核心函数被过滤的话，我们如何绕过进行注入呢，这里就分享一个经验——大负荷注入。
3.输入转义符 \ ，得到报错信息 "1\") LIMIT 0,1 （图片上引号内的为报错信息，所以这里去掉两个引号）
超大的分页一般从两个方向上来解决:数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击
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。
MYSQL数据库-复合查询 零、前言 一、基本查询 二、多表查询 三、自连接 四、子查询 1、单行子查询 2、多行子查询 3、多列子查询 3、在from子句中使用子查询 五、合并查询 1、union 2、union all 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的复合查询，前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够 一、基本查询 示例： 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J 📷 按照部门号升序而雇员的工资降序排序
SQL注入是网站存在最多的也是比较简单的漏洞，主要原因是程序对用户的字符串没有进行过滤或者过滤处理不严谨，导致用户可以通过精心构造语句来非法获取数据库中的信息，SQL注入的首次公开讨论始于1998年，至今有很长一段时间了，漏洞之王的称号，但是最近也有讨论关于SQL注入死透了的话题...但是不论如何，SQL注入也应当是必学的一个课题。
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
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。
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
那么我们今天就先来了解一下MYSQL的整体布局并且带你掌握MYSQL的基本内容，希望能为你带来帮助！
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
当数据量比较大，若SQL语句写的不合适，会导致SQL的执行效率低，我们需要等待很长时间才能拿到结果
OS X自从10.4后把SQLite这套相当出名的数据库软件，放进了作业系统工具集里。OS X包装的是第三版的SQLite，又称SQLite3。这套软件有几个特色： 软件属于公共财（public domain），SQLite可说是某种「美德软件」（virtueware），作者本人放弃着作权，而给使用SQLite的人以下的「祝福」（blessing）： May you do good and not evil. 愿你行善莫行恶 May you find forgiveness for yourself and forgive others. 愿你原谅自己宽恕他人 May you share freely, never taking more than you give. 愿你宽心与人分享，所取不多于你所施予 支援大多数的SQL指令（下面会简单介绍）。 一个档案就是一个数据库。不需要安装数据库服务器软件。 完整的Unicode支援（因此没有跨语系的问题）。 速度很快。 目前在OS X 10.4里，SQLite是以/usr/bin/sqlite3的形式包装，也就说这是一个命令列工具，必须先从终端机（Terminal.app或其他程序）进入shell之后才能使用。网络上有一些息协助使用SQLite的视觉化工具，但似乎都没有像CocoaMySQL（配合MySQL数据库使用）那般好用。或许随时有惊喜也未可知，以下仅介绍命令列的操作方式。 SQLite顾名思议是以SQL为基础的数据库软件，SQL是一套强大的数据库语言，主要概念是由「数据库」、「资料表」（table）、「查询指令」（queries）等单元组成的「关联性数据库」（进一步的概念可参考网络上各种关于SQL及关联性数据库的文件）。因为SQL的查询功能强大，语法一致而入门容易，因此成为现今主流数据库的标准语言（微软、Oracle等大厂的数据库软件都提供SQL语法的查询及操作）。
推荐文章： Liunx系列： 1、Linux基础命令 2、Linux进阶命令 任务编程系列： 1、多任务编程 - 1 2、多任务编程 - 2 前端技术： 1、JavaScript
前面两天带着大家换了一个口味，带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列，带着大家继续学习MySQL数据库。
OS X自从10.4后把SQLite这套相当出名的数据库软件，放进了作业系统工具集里。OS X包装的是第三版的SQLite，又称SQLite3。这套软件有几个特色：
本期给大家整理了一下手工的爆库语句，虽然没有sqlmap那么好，但是在特定的情况下还是很有用，大家可以收藏作为一个笔记使用。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
实现MVVM设计思想的框架，基本上都完成对DOM功能的极限封装，开发者几乎不用操作js-dom就可以完成页面的数据的关联交换。
① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化，但单台数据库的性能总是有瓶颈的，当请求量过大的时候，若连接数不够，则会处于阻塞状态
创建学生表student，一个学生对应一个班级，一个班级对应多个学生。使用id为主键，classes_id为外键，关联班级表id：
SQL是结构化查询语言，用于操作关系型数据库管理系统。目前，大多数Web编程语言提供了操作SQL的接口，以方便与数据库进行交互。但是在开发Web应用的过程中，由于忽视了代码的健壮性和安全性，攻击者可以构造巧妙的SQL语句从而获取到敏感数据，因此导致了SQL这种攻击方式的流行。
文章目录 1. 前言 2. Mysql 2.1. 什么是SQL？ 2.2. 什么是MySQL? 2.3. 数据库三大范式是什么？ 2.4. mysql有关权限的表都有哪几个？ 2.5. MySQL的
在 MySQL 中如果只要导出数据的话，我们可以使用 SEELCT…INTO OUTFILE 语句将查询的数据导出到指定的磁盘文件中。语法如下：
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
在MySQL8.0之前，数据库存在缓存。因为存在缓存，所以同一个sql的执行很快。因此，在分析SQL查询时间时，记得加上SQLNoCache跑SQL。这样跑的时间是真正的查询时间。
Mysql慢查询解释 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10S以上的语句。默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入
SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
一年的考研复习终于过去，虽然没有按着自己想法走，但终是上了岸。因为有了时间，因此打算将以前一直想做的关于代码审计原理和实践总结给写出来，内容主要是通过分析Web漏洞的原理，结合CVE实例，来分析SQL漏洞、XSS漏洞、上传漏洞、执行漏洞等，由于篇幅较长，会分为一系列的文章。本系列文章仅作为自己学习笔记所用，有错误的地方欢迎共同讨论交流。
在MySQL数据库中，实例与数据库的关系通常是一一对应的，即一个实例对应一个数据库，一个数据库对应一个实例。但是，在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。
DDL，data defination language，指的是数据定义语言，其主要作用是创建数据库，对库表的结构进行删除和修改等操作。
简介:各个版本的区别 官网:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
报错注入就是利用了数据库的某些机制，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。这里主要记录一下xpath语法错误和concat+rand()+group_by()导致主键重复
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