最近在项目中用到了模糊查询，之前对SQL的模糊查询也没有一个全面的认识，所以今天就跟大家一起学习一下。
Mybatis、MongoDB 或者 Solr 引擎在查询数据的时候，如果存在%_等通配符时，这些特殊符号都不会被作为字符串进行搜索，会导致查询不出数据或者查询出来的数据是不准确的，这个时候就需要对特殊字符进行转义。
【数据库】MySQL进阶六、 模糊查询用法 javahelp mysql中模糊查询的四种用法介绍 这篇文章主要介绍了mysql中模糊查询的四种用法,需要的朋友可以参考下。 下面介绍mysql中模糊查询的四种用法： 1 %： 表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符，有些情况下若是中文，请使用两个百分号（%%）表示。 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为“张三”，“张猫三”、“三脚猫”，“唐三藏”等等有“三”的记录
注意：由于通配符的缘故，导致我们查询特殊字符“%”、“_”、“[”的语句无法正常实现，而把特殊字符用“[ ]”括起便可正常查询。有以下函数：
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
MySQL5.7 新增两种字段类型：Json 和 Generated，Generated 型的产生和 Json 的关系密不可分，如果没有Generated 类型，Json 类型在强大，生产中可能也无法使用，因为 Json 不支持索引，但是如果要查询 Json 里的数据，没有索引就是全表扫描，在执行效率上肯定是不能用于生产环境的，但是有了 Generated 类型就不同了，Generated 类型简单地说是一个虚拟字段，值是不可更新的，值来源其他字段或者字段间计算或是转化而来的，这种类型是可以创建索引，利用 Generated 的特性，就可以间接的给 Json 类型中的 key 创建索引，解决 Json 不能创建索引的问题。简而言之， Generated 类型的产生，为 Json 类型在索引方面的问题提供了支持。JSON 的值包含单个值、数组、元组、标注的 Json 格式等几种格式。
我们都知道，在做系统设计时，考虑到系统的安全性，需要对用户的一些个人隐私信息，比如：登录密码、身份证号、银行卡号、手机号等，做加密处理，防止用户的个人信息被泄露。
本文用的是Oracle 10g数据库,利用PL/SQL Developer的集成开发环境。
字符串是包含在单引号（'）或双引号（"）字符中的字节或字符序列。 以下几行例子是等同的：
1，% ：表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符，有些情况下若是中文，请使用两个百分号（%%）表示。 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为“张三”，“张猫三”、“三脚猫”，“唐三藏”等等有“三”的记录全找出来。 另外，如果需要找出u_name中既有“三”又有“猫”的记录，请使用and条件 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' AND u_name LIKE '%猫%' 若使用 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%猫%' 虽然能搜索出“三脚猫”，但不能搜索出符合条件的“张猫三”。
模糊查询在项目中还是经常使用的，本文就简单整理Mybatis中使用Like进行模糊查询的几种写法以及一些常见的问题。
SELECT 字段 from 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于查询的条件，SQL提供了四种匹配模式：%、 _、 []、 [^]
如从路径/usr/perl查询perl文件，但不查询路径为”/usr/bin/perl”下的perl文件。
Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括(数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件)。其实 Oracle数据库的概念和其它数据库不一样,这里的数据库是一个操作系统只有一个库。可以看作是 Oracle就只有一个大数据库。
数据库表中包含了很多数据，一般我们不会检索表中的所有行。通常会根据特定的条件来提取出表的子集，此时我们需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件也叫作过滤条件（filter condition）。
SQL模糊查询，使用like比较字，加上SQL里的通配符，请参考以下： 1、LIKE’Mc%’ 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。 2、LIKE’%inger’ 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。 3、LIKE’%en%’ 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串（如 Bennet、Green、McBadden）。 4、LIKE’_heryl’ 将搜索以字母 heryl 结尾的所有六个字母的名称（如 Cheryl、Sheryl）。 5、LIKE'[CK]ars[eo]n’ 将搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）。 6、LIKE'[M-Z]inger’ 将搜索以字符串 inger 结尾、以从 M 到 Z 的任何单个字母开头的所有名称（如 Ringer）。 7、LIKE’M[^c]%’ 将搜索以字母 M 开头，并且第二个字母不是 c 的所有名称（如MacFeather）。 ————————————————- 呵呵，要完整的例句啊。下面这句查询字符串是我以前写的，根据变量 zipcode_key 在邮政编码表 zipcode 中查询对应的数据，这句是判断变量 zipcode_key 为非数字时的查询语句，用 % 来匹配任意长度的字符串，从表中地址、市、省三列中查询包含关键字的所有数据项，并按省、市、地址排序。这个例子比较简单，只要你理解了方法就可以写出更复杂的查询语句。
SQL模糊查询，使用like比较关键字，加上SQL里的通配符，请参考以下： 1、LIKE'Mc%' 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。 2、LIKE'%inger' 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。 3、LIKE'%en%' 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串（如 Bennet、Green、McBadden）。 4、LIKE'_heryl' 将搜索以字母 heryl 结尾的所有六个字母的名称（如 Cheryl、Sheryl）。 5、LIKE'[CK]ars[eo]n' 将搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）。 6、LIKE'[M-Z]inger' 将搜索以字符串 inger 结尾、以从 M 到 Z 的任何单个字母开头的所有名称（如 Ringer）。 7、LIKE'M[^c]%' 将搜索以字母 M 开头，并且第二个字母不是 c 的所有名称（如MacFeather）。
一 城镇ai： 1.1 任务npc ai：当鼠标指向时，npc头顶会出现名字。并高亮显示npc模型。鼠标移开 后npc恢复初始状态。 发布任务npc ai：不会移动，不会攻击，不可被攻击。 若有新任务，npc头上会有黄色惊叹号。 提交任务npc ai：不会移动，不会攻击，不可被攻击。 若接取的任务未完成，头上会有灰色问号；当任务完成未提交，
本文实例分析了CI（CodeIgniter）框架中URL特殊字符处理与SQL注入隐患。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文学习的是Mysql字条串相关知识，字符串指用单引号(‘'’)或双引号(‘"’)引起来的字符序列。例如：
这里的 i 就是指最上面语法中的那个 options 的值 i 是其的一个选项，代表忽略大小写的意思。 这里 options 还有以下几个选项供使用：
上面的escape表示*后面的那个符号不当成特殊字符处理，就是查找普通的_符号
亲爱的读者朋友们，欢迎来到MysSQL的世界，我们将一同深入探讨MySQL中的字符集与排序规则，揭示它们的差异与影响。字符集和排序规则在数据库中的选择不仅关系到数据的存储和检索，还直接影响到数据的正确性和查询的效率。通过本文，你将更加深刻地理解MySQL字符集与排序规则之间的关系，并掌握如何正确应用它们。
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。
命名规范的对象是指数据库SCHEMA、表TABLE、索引INDEX、约束CONSTRAINTS等的命名约定
本周学习的数据库，有一种明显的感觉，语法简单，基本上不会有大段大段的代码出现，简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务，或许是因为我们的任务比较初级吧！嘻嘻！
[‘between’, ‘id’, 1, 10] 将会生成 id BETWEEN 1 AND 10。 如果你需要建立一个值在两列之间的查询条件（比如 11 BETWEEN min_id AND max_id）， 你应该使用 BetweenColumnsCondition。 请参阅 条件-对象格式 一章以了解有关条件的对象定义的更多信息。
Sqoop从关系型数据库导入数据到Hive时，发现数据量增多了，查找之后发现是由于源数据中含义\r\t\n特殊字符的数据，这样Hive遇到之后就将其视为换行，所以导入到Hive后数据条数增多了很多，问题找到了，怎么解决呢.
这里用1，也是为了方便，当然如果数据量较大的话，也可以提高速度，因为写count(*)的话会所有列扫描，这里用1的话或者用字段名的话，只扫描你写的那个列其实1就代表你这个查询的表里的第一个字段
【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮， 即可看到包括3个选项。
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
在一个CTF练习的网站，看到了一个宽字节注入的题目，我是一个web萌新，没什么经验，一开始也没有想到是宽字节，还是一位朋友给我提到的，让我猛然大悟，咳咳。。。做一些总结。
day01回顾： 数据库： 定义：存储数据的仓库(database,简称db) 常用的数据库对象有哪些？ 1).数据表(table) ***** 2).视图(view) 3).索引(index) 4).序列(sequence) 主流的关系型数据库有哪些？(枚举) oracle、mysql、sqlserver、db2... 谈一谈oracle和mysql的区别？ oracle： 1).收费的(贵) 2).数据的存储量大，安全性高、效率比较快 mysql： 1).免费 2).数据的存储量小(相对而言的)，安全系数以及效率方面较低(相对而言的) sql：structure query language(结构化查询语言) 分类： DDL：结构层面的操作，自动提交，无法回滚 比较强硬 包括的常用的操作如下： 建表、删表、修改表、清空表 --> 总结：结构发生变化了，都是ddl操作 建表的格式： create table 表名( 列名1 数据类型(长度), 列名2 数据类型(长度), ... 列名n 数据类型(长度) ); 建完表格之后我们可以使用desc关键字去查看表结构， desc关键字的使用如下： desc 表名; DML：数据层面的操作：不会自动提交，可以回滚比较柔和 包括的常用的操作如下： 增加数据(insert into ...) 删除数据(delete from 表名 where ...) 修改数据(update 表名 set 列名1 = 值1,列名2 = 值2,... where ...) 查询数据(select ... from 表名) 总结： 对于删除和修改数据而言，一般情况下都需要配合where子句进行相应的操作，否则会出现全删或者全改的问题！！ DCL： 两个关键字：commit(提交)、rollback(回滚) day02(上午)： 出题思考如何实现？ 1).查询公司员工的编号，姓名，薪资，奖金率以及月收入？ 以下代码有问题：因为有null值参与了算数运算，导致结果直接为null了，出现了与现实不符的情况！！ select employee_id,last_name,salary,commission_pct,salary + salary * commission_pct from employees; 使用去空置换函数：nvl(m,n)： 执行过程如下： 如果m得到的内容不为null，那么就拿它本身参与运算 如果m得到的内容为null，那么就用n的值参与运算 重构以上代码： select employee_id,last_name,salary,commission_pct,salary + salary * nvl(commission_pct,0) from employees; sql中的别名： 概念：使用别名的思想，可以让显示变得更加的优雅、简洁！并且可以优化我们的代码... 起别名有三种方式： 方式一： select employee_id,last_name,salary,commission_pct,salary + salary * nvl(commission_pct,0) as month_sal from employees; 方式二： select employee_id,last_name,salary,commission_pct,salary + salary * nvl(commission_pct,0) month_sal from employees; 方式三： select employee_id,last_name,salary,commission_pct,salary + salary * nvl(commission_pct,0) "month_sal" from employees; 比较理解以上的三种方式： 方式二可以认为是方式一的简化版，它们定义的别名在查询显示的时候，都是以全大写来进行显示 如果想要控制显示的大小写(效果)，我们可以使用方式三来完成；我们可以认为方式三才是最实用的方式 where子句： 在查询数据的时候，很多情况下我们需要过滤掉一些不需要的内容，所以需要用到where子句来实现 记住： where紧随from 运算符： 分类： 1).比较运算符： 范围： >大于 >=大于等于 <小于 <=小于等于 =等于 <>不等于(还可以这么写：!=) 案例阶段： ①.查询员工号为200的员工的姓名、薪资和入职时间？ select last_name,salary,hire_date from employees where employee_id = 200; ②.查询工资大于80
正则表达式（Regular Expression），又被称规则表达式，在代码中常简写为regex、regexp或RE，是计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串，通常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本。 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。它对字符串（包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为“元字符”））操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合。 正则表达式的特点是：灵活性、逻辑性和功能性非常的强；可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制；对于刚接触的人来说，比较晦涩难懂。所以正则表达式常被用在文本检索中。
SQL注入是一种常见的Web安全漏洞，虽然数据库经过了长年的发展已经有了较为完备的防注入能力，但由于开发人员的疏忽大意而产生SQL注入的情况依然常见。
1、%：表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符，有些情况下若是中文，请使用两个百分号（%%）表示。
SQL 注释是用来在 SQL 语句中添加对代码的解释说明。SQL 支持两种类型的注释符号。
在数据库查询中，模糊查询是一种强大的技术，可以用来搜索与指定模式匹配的数据。MySQL数据库提供了一个灵活而强大的LIKE操作符，使得模糊查询变得简单和高效。本文将详细介绍MySQL中的LIKE操作符以及它的用法，并通过示例演示其功能。
在不断实践中经常遇到如下注入类型，总结了一些笔记 注入类型总结 注入类型 条件 关键 union注入 显示查询结果 order by , union select 布尔注入 只返回False或者True length、ord函数、二分法 报错注入 返回错误信息 updatexml、group_concat等函数 时间盲注 无返回信息判断可执行sleep sleep、if等函数 宽字节注入 数据库为GBK编码、使用了addslashes函数转义 %df'可以吃掉单引号 堆叠注入 执行多条查询语句 使用分号分隔
上一期我们讲了关于 OceanBase 安全审计中有关身份鉴别的部分。本期主要以 MySQL 和 OceanBase 对比的方式，来介绍 OceanBase（MySQL 模式）安全体系中关于用户管理和访问控制的相关内容，包括用户管理、用户操作权限控制、网络安全访问控制、行级权限控制、角色管理。
（1）字符型输入框：英文全角、英文半角、数字、空或者空格、特殊字符“~！@#￥%……&*？[]{}”特别要注意单引号和&符号。禁止直接输入特殊字符时，使用“粘贴、拷贝”功能尝试输入。
数据库(DataBase)：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统（Database Management SystemDBMS）：是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
搜索模式（search pattern）① 由字面值、通配符或两者组合构成的搜索条件。
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这是一条我们在MySQL中常用到的模糊查询方法，通过通配符%来进行匹配，其实，这只是冰山一角，在MySQL中，支持模糊匹配的方法有很多，且各有各的优点。好了，今天让我带大家一起掀起MySQL的小裙子，看一看模糊查询下面还藏着多少鲜为人知的好东西。
今天来分享一个绕过过滤比如 ' " ( ) % 等字符的场景，测试环境为 PHP+Mysql
模糊查询即模糊检索，是指搜索系统自动按照用户输入关键词的同义词进行模糊检索，从而得出较多的检索结果。与之相反的是“精准搜索”。模糊检索也可以说是同义词检索，这里的同义词是用户通过“检索管理”中的“同义词典”来配置的。
正则表达式（Regular Expression），又被称规则表达式，在代码中常简写为regex、regexp或RE，是计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串，通常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本。
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL5.6 也不例外。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
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