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)
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。
Mysql8.0 远程连接用户配置 https://wiki.nooss.cn/archives/275.html
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。
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?
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。
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
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。
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。
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
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
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?
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
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。
CREATE TABLE table_name [col_name data_type] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] [INDEX|KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC|DESC]
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。
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;
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
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。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
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:
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
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