在学习常用函数之前，先来学习一些数据库的基本操作，因为在自己试下面这些函数时，按照图片中的代码敲不一定对。有kali的同学可以在docker里做，而大部分同学是用ubuntu的，这个时候搭建的mysql里可能没有库没有表，那么就需要自己来建库建表来实践。不然没有建的话根本没东西，按下面的代码敲，就会报错。
SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。但是，大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中，InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念，并且MySQL服务器甚至在分区引入之前，就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径(关于如何配置的解释，请参见7.6.1节，“使用符号链接”)。
想要在mysql workbench中查看IP地址为192.168.7.194的一条数据表的记录，于是使用select * from table_name查出来所有的记录中输入相关的IP地址，发现没有这条记录值，于是我想当然的认为这个值不存在，但是在添加过滤条件之后，也就是select * from table_name where ip_addr = '192.168.7.194',发现居然可以过滤出这条记录，这就奇怪了。在全表搜索的结果中，查询这条记录，发现没有，在条件查询的时候，却可以查出来这条记录？
更换个域名，文章的地址有时不会跟着改变，之前遇到过一次，今天又遇到了，就暂且记录一个以备日后使用，由于网上资源很多，就不在写明原创作者了O(∩_∩)O~（主要是我也找不到额）。
text类型的字段通常用来保存比较大的一些文本对象，除了text，blob类型也经常被使用，这两种类型之间的差别主要是blob能够保存二进制数据，例如图片信息等，而text只能保存字符数据，但是这两种数据类型都会存在一些性能问题，也就常说的表空间碎片，或者称之为表空间空洞，从而影响插入表的性能。解决这种性能问题通常可以采用optimeize table来对这类碎片表进行优化。这里我们还是通过例子来看这个问题：
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用得最多的就是对数据的 增、删、改、查； 首先说明： 具体数据是存在表里面（这个东西可以想象一下excel表格）； 表又存在数据库； 一个mysql软件里面可以有很多数据库； 实际上在mysql软件的安装目录下面，有一个data文件夹，这个文件夹里面就是存放的数据； 下面，我们 创建一个数据库 选择这个数据库 在这个数据库里面创建一个表 在表里进行增、删、改、查操作； 特别注意，每一句命令结束必须加分号，再回车，不然不会执行； 还有，就是命令行输入的大小写字母，是忽略的，也就是说，大小写是一样的CREAT
python包涵6中内建的序列（列表，元组，字符串，Unicode字符串，buffer对象和xrange对象），本章讲常用的2中类型：列表和元组。
DDL 操作一直是我们的 MYSQL 的一个软肋，从MYSQL 5.6 其实相关的alter 语句已经有了改变，也就是题目的的inplace 和 copy 。其实很多人都知道，但用的比较少，因为有pt-OSC 工具呀，还有另外一个工具gh-ost
另外，MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。
在Java项目中使用MyBatis作为ORM框架，但是查询出的MySQL日期类型字段值总是比数据库表里的值多8个小时。 具体说明： MySQL数据库表字段类型为timestamp，映射的Java日期类型为java.util.Date，当数据库表里的字段值为2023-07-08 00:08:38时，查询出的Java字段值为2023-07-08 08:08:38。显然，查询结果的时间比表里实际存储的时间值大了8个小时。
如果你没有接触过数据库，想当然一下，估计答案多半是肯定的——系统里的一维表就是长这样子
上一节我们详细解释了mysql的聚簇索引部分以及mysql的索引使用匹配规则，其中最重要的内容是最左匹配的规则，由此可以推导出很多规则的应用，所以需要重点进行关，而其他的内容只需要学习即可。
List.ReplaceValue(list as list, oldValue as any, newValue as any,replacer as function)as list
（1）Mybatis是一个半ORM（对象关系映射）框架，它内部封装了JDBC，开发时只需要关注SQL语句本身，不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程。程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。
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。
操作系统版本：CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
Mysql8.0 远程连接用户配置 https://wiki.nooss.cn/archives/275.html
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用 count 函数来统计，但是 count 函数传入的参数有很多种，比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
相比于5代版本，这款跨越6、7代版本的8代版本有许多的好评，当然我也没体验过5代版本，反正要用就用最新的嘛。
错误原因： 当登录MySQL数据库出现 Error 1045 错误时，表明你输入的用户名或密码错误被拒绝访问了；MySQL服务搭建后，默认root用户是不能进行远程访问连接的。
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
我们平时做项目开发。一开始，通常都先用一张数据表，而一般来说数据表写到2kw条数据之后，底层B+树的层级结构就可能会变高，不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方，换言之，磁盘IO就会增多，带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话，可以去看下我之前写的文章。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣， 视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比 InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
针对关系型数据库，FlinkX-RDB封装了基于JDBC规范的查询与插入等公共操作，各个数据源可通过继承FlinkX-RDB模块实现各自逻辑，目前已支持绝大部分市面上的RDB数据源：
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。 需要注意的是，下面的讨论
以前写过一篇Oracle中关于IP地址定位的问题分析，最后引申出了一系列的问题。当时问题紧急严峻，抓取了10053事件定位源头，想出了一个解决妙法，还自鸣得意了下，结果忙活完之后看看行业里的解决方案都大体如此，我的心凉了半截。 我总是希望找到一些与众不同的点来解读这一类问题，结果在偶然的一天从MySQL这里找到了一些思路。 我先来分析下之前问题和一些收获。 需求是输入一个IP，能够根据IP从一个数据字典表里查询IP区段，返回IP对应的区域，这就是一个看起来很简单的IP地址定位的问
一天，小凯同学震惊的发现，自己无内的PM2.5指标是有规律的！小凯采样了PM2.5数值，发现PM2.5数值以小时为周期循环，即任意时刻的PM2.5总是和一小时前相等！他的室友小文同学提出了这样一个问题，在t小时内的所有采样点中，选取若干采样点的数值，能否找到一个PM2.5不曾下降过的序列？这个序列最长是多少？
本文中说到的“建”，并非单纯的建一个库，或是建一张表，而是你建好的库和表在项目的运营中，是否能应付各种事件，下面我说说几个我在项目中遇到的问题以及处理的方法，算是一个小小的心得，给大家分享下。
大家好，又见面了，我是全栈君。 不同的count用法 在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、c
MySQL能够识别和使用的数据值包括数值、字符串值、日期/时间值、坐标值和空值(NULL)。
本人看到聊天群里面有人发多个Typecho站点共享同一用户数据库然后我就百度了一下就发现是可以实现的，跟我的想法差不多。
大家好，又见面了，我是全栈君。 在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些
CREATE TABLE table_name [col_name data_type] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] [INDEX|KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC|DESC]
今天在测试null值的时候，发现了一个小问题，记录在这里，不知道大家以前遇到过没。
MySQL与其它的数据库一样，需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前，它们以各种文件的形式保存在不同的地方，例如 .FRM ， .TRG ，.TRN等等。随着时间的推移，这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
因为看到开发在mysql表里面某个字段长度设置的是2048，有其他开发提出了疑问，会不会有这么长，然后我就查了一下现有数据去确认一下大概字符长度。
MySQL的自增列问题其实很有意思，在重启数据库之后，会按照max(id)+1的方式来计算，这样一个看起来有些别扭的实现方式在早期版本就饱受诟病，在MySQL 5.7都没有解决掉，终于在8.0松口了，计划在这个版本中修复。 而重启会带来自增列一类的潜在问题，而如果不重启其实也有可能会有自增列的不一致问题。和两个参数table_definition_cache和table_open_cache还是密切相关的。 主要的原因是什么呢，引用阿里数据库内核团队的解释（https://www.kancl
DEPENDENT UNION：连接查询中的第2个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询；
第一章：数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称，表名称，字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
是一种编程模式，从表里查找信息而不使用逻辑语句（if 和case）。事实上，凡是能通过逻辑语句来选择的事物，都可以通过查表来选择。对简单的情况而言，使用逻辑语句更为容易和直白，但随着逻辑链的越来越复杂，查表法也就愈发显得更具有吸引力。
把current_load时间设置成作业的开始时间。通过“获取系统信息”完成这一功能，在这个步骤里创建一个“系统日期（变）”类型的字段，字段名是sysdate。然后创建一个“插入/更新”步骤，把“获取系统信息”步骤和“插入/更新”步骤连接起来。在“插入/更新”步骤的“更新字段”部分里，用流里的字段“sysdate”去更新表里的字段“current_load”。另外还要设置“用来查询的关键字”部分，把表的“current_load”的条件设置为“is not null”即可。
伪题图：逼死强迫症之重新加载。下图为真题图 2400字，约6分钟，思考问题的熊 专栏6 懒是人类进步的绊脚石，偷懒是人类进步的阶梯。如果你完成任何一项工作心里时感觉复杂，想必就还有更简单的方法。 在生
这是很早时候写的一篇文章，今天翻看历史文章的时候发现的，觉得还是有收获，就分享出来了。以下是文章原文：
ProxySQL需要从2台扩展到N台，但是当前ProxySQL没有使用cluster模式部署，而是使用SLB+多个独立的ProxySQL节点的方式承载流量。
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