本文实例讲述了php使用mysqli和pdo扩展,测试对比mysql数据库的执行效率。分享给大家供大家参考,具体如下:
逛 tools 看到大佬使用这种方式日站,感觉蛮有意思的,就本地来实现玩玩。开头放上原文链接,以表崇拜之情:
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
访问该网址时,页面返回yes;在网址的后面加上一个单引号,即可再次访问,最后页面返回no。这个结果与Boolean注入非常相似,本节将介绍遇到这种情况时的另外一种注入方法——时间注入。它与Boolean注入的不同之处在于,时间注入是利用sleep()或benchmark()等函数让MySQL的执行时间变长。时间注入多与if(expr1,expr2,expr3)结合使用,此if语句的含义是,如果expr1是TRUE,则if()的返回值为expr2;反之,返回值为expr3。所以判断数据库库名长度的语句应如下:
在qq群,经常听到 "最好不要用join","join用了网站会很卡"类似与这样的言论,那么事实上是这样吗? 本来本人是想用理论来说服大家的,但是可能有些人不信理论,只信某些"大神"的凭空言论,所以本
项目场景是给做用户年报,项目属于活动类型,需要维持1个月左右,需要统计用户操作的一些数据,主要是统计方面的,当时注册用户大概280w左右,书单、评论、打赏还可以,之前的数据做过分表,只有阅读记录log大概将近1亿条,是个大难点。
我们都知道,学安全,懂SQL注入是重中之重,因为即使是现在SQL注入漏洞依然存在,只是相对于之前现在挖SQL注入变的困难了。而且知识点比较多,所以在这里总结一下。通过构造有缺陷的代码,来理解常见的几种SQL注入。本文只是讲解几种注入原理,没有详细的利用过程。 如果想要了解Access的详细手工注入过程,可以看我的这篇文章https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12643011.html 如果想要了解MySQL的详细手工注入过程,可以看我的这篇文章https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12655316.html 如果想要了解SQL server的详细手工注入过程,可以看我的这篇文章https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12675023.html
final是在PHP5版本引入的,它修饰的类不允许被继承,它修饰的方法不允许被重写。
有一个这样的需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 通过以下的方式写入PHP输出流 。
<?php // 连接数据库 header('content-type:text/html;charset=utf-8'); define('DB_HOST','127.0.0.1'); define
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
一、场景 之前做的电商平台,用户在收到货之后,大部分都不会主动的点击确认收货,导致给商家结款的时候,商家各种投诉,于是就根据需求,要做一个订单在发货之后的x天自动确认收货。所谓的订单自动确认收货,就是在在特定的时间,执行一条update语句,改变订单的状态。 二、思路 最笨重的做法,通过linux后台定时任务,查询符合条件的订单,然后update。最理想情况下,如果每分钟都有需要update的订单,这种方式也还行。奈何平台太小,以及卖家发货时间大部分也是密集的,不会分散在24小时的每分钟。那么,定时任务的话,查询过多,不适合。这里可以先把将要自动确认收货的订单信息存储到其他介质上,比如redis,memcache,rabbitmq,然后执行的脚本从前面的介质获取到订单信息来判断,这里可以大大的减少数据库的查询压力。 redis队列的生产者 对此,我们选择每天在凌晨两点的时候,通过linux的定时任务把即将要确认收货的订单信息查询出来,然后存储在redis上,redis上我们选择的队列,队列处理的特点就是先进先出,前面的数据在查询订单时,通过发货时间排序,所以最先出队列的肯定是距离规定的自动收货时间最近的订单。代码如下
SQL简化如下,3表关联,M表REF_NO字段上有主键,S表记录数大概900万,C表是一个很小的表,只有几百条记录:
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回显注入类型是指我们的查询内容会被应用回显到页面中;一般情况下回显注入回利用UNION联合函数来测试是否存在注入“ union select …… ”
慢查询日志是MySQL数据库的一个特殊的日志文件,记录了执行时间超过一定阈值的SQL语句和相关的信息。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧,但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料,我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询,但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的,其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。 我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
前段时间我们分享过一篇文章,巧用复合索引,有效降低系统IO,围绕B*Tree索引的使用,解读了如何合理地使用索引,尤其是复合索引,以及通过正确的索引类型来提高性能。 为了让大家更好地理解索引的常见和使
今天对表的update进行了性能测试,收获不小。在linux 64位的环境中测试, 数据量是按照40万左右的标准进行的测试。 SQL> select count(*)from test; COUNT(*) ---------- 411426 数据库在archive log 模式下。 没有考虑索引(没有添加索引),没有考虑执行计划优化的影响,为了保证每次执行的环境基本一致,每次执行sql语句之前都先清空buffer cache. 为了横向比较结果,缩小结果的误差,对表test使用了两条类似的sql
摘要:eBay的CAL(Central Application Logging)系统负责收集eBay各种应用程序的日志数据,并且通过Hadoop MapReduce job生成日志报告,应用程序开发人员与运维人员通过报告可获得以下内容:
客户的一套重要业务数据库(版本12.1.0.2),偶尔会出现CPU比较高的情况(下面信息是从一个长间隔AWR报告截取),最高时候的CPU使用率是正常时段的15倍以上:
这是墨天轮上看到的一篇优化文章. 这篇文章以图为主,没有任何原理上的解释,大家看看你们能不能根据这些截图, 得出优化建议.
1.sql语句的执行计划,可以通过explain查看,有三种格式,traditional、json和tree;
我们都知道查询优化器,知道在查询优化器中会经历逻辑查询优化和物理查询优化。需要注意的是,查询优化器只能在已经确定的情况下(SQL 语句、索引设计、缓冲池大小、查询优化器参数等已知的情况)决定最优的查询执行计划
php+mysqli 事物处理 事物就是如果两条或多条数据只要有一条SQL语句错误,那么已经执行成功的执行回滚操作,把已经生效的SQL语句回滚为原来的值 比如A原来有100元,B也有100元,A向B转账50元,那么就要执行两条SQL语句,一个是A的余额要减50,B的余额要加50, 如果第一条语句成功了,但是第二条语句失败了,那么就会丢失数据了,这个时候就需要事务处理了,有一条错误语句,那么已经执行成功的语句都要回滚,返回失败!
在此前的「UAVStack的慢SQL数据库监控功能及其实现」一文中,我们提到,数据库连接池监控能够让运维人员随时了解数据库连接池的状态,有效防止系统出现连接池活动连接数占满无法连接数据库的情况;而慢SQL监控功能则可以动态展示一个系统的SQL情况,帮助优化SQL语句,让系统更稳定。
MySQL作为全球最流行的数据库,相关从业者不计其数,可以说十个码农里至少有九个使用过MySQL。MySQL的开发人员或者DBA,经常使用EXPLAIN语句来查看SQL的执行计划。EXPLAIN的解读文章多如牛毛,每个开发人员对EXPLAIN结果都有自己的理解。然而,你真的会使用EXPLAIN吗?
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 目录 1.8 报错注入攻击 1.9 报错注入代码分析 1.8 报错注入攻击 报错注入攻击的测试地址:http://127.0.0.1/sqli/erro
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
小编寄语:本系列分享的SQL优化实例,并不一定适用于所有相似SQL或所有场景。我们只是介绍一种方法,当你再次遇到类似SQL,可以根据真实场景,选择最适合的方案。另外,有疑问的时候,最好的办法就是测试,动手才能找到最佳答案! SQL文本如下: SELECT NVL(SUM(SRE), 0) HRJE FROM MD3U.CARD_INCOME A WHERE YLGRZHH = '371081110630214389' AND DDQCSRH IS NULL AND ZDLSH IS NOT NUL
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
导语:SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件,支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎,如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件,满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件,实现以下三点的价值: 解决业务数据孤岛,最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择,提升业务使用数据效率 优化
导语:SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件,支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎,如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件,满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件,实现以下三点的价值: 解决业务数据孤岛,最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择,提升业务使用数据效率
作者介绍:黄辉,16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作,喜欢研究分布式数据库相关技术(如:分布式事务,高可用性等)。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试,发现同等资源配比条件下,GreenPlum 的性能远好于 Mysql ,有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法,比如说做多表 join 时,采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法,两者的性能又如何?由于 GreenPlum 是由
环境 数据库:TiDB数据库(和mysql数据库极其相似的数据库) 表名:index_basedata 表数据:13 000 000条数据 表索引:包含一个普通索引,索引列 ”year“ 测试sql: SQL1 : select brand from index_basedata where year = 2018 group by day limit 5; SQL2 : select brand from index_basedata where mo
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能,在本文中,我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
每天坚持进步一点点,让优秀成为一种习惯。 SQL文本如下: INSERT INTO BPZONE.EI_ADDITION (EID,ROOTPIID, ANCESTOREID, CREATETI
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
本文提要 前文也提到过druid不仅仅是一个连接池技术,因此在将整合druid到项目中后,这一篇文章将去介绍druid的其他特性和功能,作为一个辅助工具帮助提升项目的性能,本文的重点就是两个字:监控。 我的github地址点这里 druid监控 因为已经做了整合,所以这一步较为简单,只需要在web.xml中做一下简单的Servlet配置即可。 <servlet> <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
性能分析拦截器,用于输出每条 SQL 语句及其执行时间,可以设置最大执行时间,超过时间会抛出异常。
原文链接:http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
本节课我们了解下mysqli扩展及几个sql。 一、常用sql curd CREATE TABLE `sky_guest` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '主题', `userid` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户id', `catid` tinyint(4) unsigned NOT NULL
从上面执行计划我们能知道SQL涉及两个表的大小。同时还能知道last_upd字段的谓词条件过滤性很好。实际执行时间接近9.55秒,想用索引用不上。
作者:程序员追风 链接:https://juejin.im/post/5dd15451e51d453b3d3d4329
最近看到一篇关于SQL改写的文章,标题为基于SQL特征的改写, 原文花了很大的篇幅做了详细的讲解, 拜读之后,感觉可能还有优化空间,我把我的分析与改写方法介绍一下, 供大家参考.
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