其中要生成大量的没有意义的测试数据，以便进行压力测试，这个数据是最好生成的，只需要写几条SQL语句，多运行几次即可。如果不想写SQL语句，也可以使用数据生成工具：VisualStudio、PowerDesigner、DataFactory等都可以使用。我推荐使用DataFactory，有较强的定制性。
在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
浏览器的同源策略，要同源说起。顾名思义，同源就是源头相同，即两个页面的协议、端口和域名都相同，任何一个不满足，都会导致跨域。
uniqueidentifier 数据类型的列或局部变量可用两种方法初始化为一个值：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 uniqueidentifier 全局唯一标识符 (GUID)。 注释 uniqueidentifier 数据类型的列或局部变量可用两种方法初始化为一个值： 使用 NEWID 函数。 将字符串常量转换为如下形式（xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx，其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个十六进制的 数字 ）。例如，6F9619FF-8B86-D011-B42D-00C04FC964FF 即为有效的 uniqueidentifier 值。 比较运算符可与 uniqueidentifier 值一起使用。然而，排列并非通过比较两个值的位模式来实现。允许对 uniqueidentifier 值执行的操作只有比较 (=, <>, <, >, <=, >=) 和检查 NULL（IS NULL 和 IS NOT NULL）。不允许使用其它算术运算符。所有的列约束及属性（IDENTITY 除外）均允许用于 uniqueidentifier 数据类型。 使用 uniqueidentifier 数据 uniqueidentifier 数据类型存储 16 字节的二进制值，该值的使用与全局唯一标识符 (GUID) 一样。GUID 是一个唯一的二进制数字；世界上的任何两台计算机都不会生成重复的 GUID 值。GUID 主要用于在拥有多个节点、多台计算机的网络中，分配必须具有唯一性的标识符。 uniqueidentifier 列的 GUID 值通常由以下方式获得： 在 Transact-SQL 语句、批处理或脚本中调用 NEWID 函数。 在 应用 程序代码中，调用返回 GUID 值的应用程序 API 函数或方法。 Transact-SQL NEWID 函数以及应用程序 API 函数和方法从它们网卡上的标识数字以及 CPU 时钟的唯一数字生成新的 uniqueidentifier 值。每个网卡都有唯一的标识号。由 NEWID 返回的 uniqueidentifier 使用服务器上的网卡生成。由应用程序 API 函数和方法返回的 uniqueidentifier 使用客户机上的网卡生成。 一般不将 uniqueidentifier 定义为常量，因为很难保证实际创建的 uniqueidentifier 具有唯一性。指定 uniqueidentifier 常量的方法有两种： 字符串格式 ‘6F9619FF-8B86-D011-B42D-00C04FC964FF’ 二进制格式 0xff19966f868b11d0b42d00c04fc964ff uniqueidentifier 数据类型不象IDENTITY 属性那样为新插入的行自动生成新的ID。为了得到新的 uniqueidentifier 值，表必须具有一个指定 NEWID 函数的 DEFAULT 子句，或使用 NEWID 函数的 INSERT 语句： CREATE TABLE MyUniqueTable (UniqueColumn UNIQUEIDENTIFIER DEFAULT NEWID(), Characters VARCHAR(10) ) GO INSERT INTO MyUniqueTable(Characters) VALUES (‘abc’) INSERT INTO MyUniqueTable VALUES (NEWID(), ‘def’) GO uniqueidentifier 列可以包含多次出现的 uniqueidentifier 值，除非也对此列指定了 UNIQUE 或 PRIMARY KEY 约束。当有多行引用源表中的同一主键时，引用其它表的 uniqueidentifier 主键的外键列将包含多次出现的个别 uniqueidentifier
这些值是随机的，而且它们不能接受任何使它们对用户变得更有意义的模式。 没有任何方式可以决定生成 uniqueidentifier 值的顺序。它们不适用于那些依赖递增的键值的现有应用程序。 uniqueidentifier 数据类型具有 16 个字节，与其它那些诸如 4 字节的整数相比要相对大一些。这意味着使用 uniqueidentifier 键建立的索引可能会比使用 int 键实现的索引相对慢一些。 如果全局唯一性并不是必须的，或者需要一个连续递增的键，则可以考虑使用 IDENTITY 属性。
GUID（Global unique identifier）全局唯一标识符，它是由网卡上的标识数字(每个网卡都有唯一的标识号)以及 CPU 时钟的唯一数字生成的的一个 16 字节的二进制值。
在手写sql的年代，如果想从sqlserver数据库随机取几条数据，可以利用order by NewId()轻松实现，要实现多表查询也可以用select * from A,B Where A.ID=B.ID做到，但这些功能到了linq to sql中如何实现呢？ 关键点: 1.随机排序问题:可以用 Select(d=> new {NewId=new Guid()}).OrderBy(d=>d.NewId)达到order by NewId()的效果 2.多表查询 from a in TableA
Phpcms默认不支持随机文章调用，必须自己动手实现，以下代码只有 order=”rand()”，其它与正常调用一样。调用代码如下：
是随机返回0、1、2这三个数，不可能返回其它东西，但是如果把它用在where里面，就会发生很神奇的事情，比如这个查询：
今天一个群中的兄弟问一个问题，说有一个表，表中有很多数据，其中有个字段type，希望从表中随机取出10条记录，其中有5条type=1另外5条type=0，比如下图这样：
$TSQL_NEWID 返回一个全局唯一 ID (GUID)。 GUID 用于在偶尔连接的系统上同步数据库。 GUID 是一个 36 个字符的字符串，由 32 个十六进制数字组成，由连字符分成五组。它的数据类型是 %Library.UniqueIdentifier。
最近碰到个SQL Server跑SQL的性能问题，同样是关系型数据库，因此在原理层面，不同数据库之间有些内容是可以借鉴的，但是SQL Server一些细节上和操作层面，略有不同，需要熟悉和积累。
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随机函数模型是理解各种随机过程和算法的一个重要概念，在软件工程、算法设计以及系统分析中有着广泛的应用。简而言之，随机函数模型是一种用于描述具有随机性的系统或过程的数学模型，它能够帮助我们预测和分析在不确定性下的系统行为。
提示：利用随机函数产生3位数：(int)(Math.random()∗900)+100
首先要准备好mysql驱动, 驱动去百度搜索mysql jdbc即可,很容易就能下载到.
随机查询，方法可以有很多种。比如，查询出所有记录，然后随机从列表中取n条记录。使用程序便可实现。可是程序实现必须查询出所有符合条件的记录（至少是所有符合条件的记录id），然后再随机取出n个id，查询数据库。但是效率毕竟没有数据库中直接查询得快。下面介绍MySQL中怎样随机查询n条记录。
一个数据表里面字段有年、月、日、金额、支付方式等字段，然后现在想写个sql语句，把每一天的每种支付方式金额（支付方式有多重）排在同一行，
SQL Server 自 2008 版起引入了 uniqueidentifier 字段，它存储的是一个 UUID, 或者叫 GUID，内部存储为 16 个字节。SQL Server 可用两个函数来生成 uniqueidentifier, 分别是 NEWID() 和 NEWSEQUENTIALID(), 后者只能用作字段的默认值。Java 也有一个 UUID 工具类 java.uti.UUID, UUID.randomUUID().toString() 生成一个随机的 UUID 字符串，在 java.util.UUID 也是用两个 long 字段表示内部状态。
其中需要说明的是 random.seed 函数， 通过 seed 函数 可以每次生成相同的随机数，例如下述代码：
Uniqueidentifier用来存储一个全局唯一标识符，即GUID。GUID是唯一的二进制数：世界上的任何两台计算机都不会生成重复的GUID值
这篇文章主要为大家详细介绍了Python随机函数random用法示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。
随机数生成 （1）可使用random等系统函数，构造函rand 15 ：在[1,5]范围，均匀分布随机函数 （2）不可使用random，仅仅基于rand15构造rand112：在[1,12]范围，均匀分贝的随机函数 (3)函数randint26：在【2，3，4，5范围内等概率生成某个整数的随机函数。 （4）不可以使用random，仅给予randint26 构造randint212：在[2,...11,12]范围内等概率生成某个整数的随机函数。 对于某个固定范围的随机函数比如 rand15 如果扩展1-12
DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK)
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？ 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
sc 按升序排列 desc 按降序排列 下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。 SQL分类： DDL—数据定义语言(Create，Alter，Drop，DECLARE) DML—数据操纵语言(Select，Delete，Update，Insert) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句： 1、说明：创建数据库 Create DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice ‘disk’, ‘testBack’, ‘c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat’ — 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],…) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明：删除新表drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ —like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A： UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。 C： INTERSECT 运算符 INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL)，不
难道是我的操作出了问题？难道是我用的R 包版本不对，函数不同？难道是随机数的问题？
uniqueidentifier数据类型是16个字节的二进制值，应具有唯一性，必须与NEWID（）函数配合使用。
哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触哈希表时，它的优点多得让人难以置信。不论哈希表中有多少数据，插入和删除（有时包括侧除）只需要接近常量的时间即0(1）的时间级。实际上，这只需要几条机器指令。 对哈希表的使用者一一人来说，这是一瞬间的事。哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表（例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快，树的操作通常需要O(N)的时间级。哈希表不仅速度快，编程实现也相对容易。 哈希表也有一些缺点它是基于数组的，数组
SQLite什么都好，就怕“database is locked”这些年来想尽办法去规避它。 测试代码： static void Test2() { XCode.Setting.Current.TransactionDebug = true; XTrace.WriteLine(Role.Meta.Count + ""); XTrace.WriteLine(Log.Meta.Count + ""); Console.Clear(); Task.Run(() =>
随着数字经济时代的到来，数据已成为一种基础性资源。然而，数据的泄漏、滥用或非法传播均会导致严重的安全问题。因此，对数据进行隐私保护是现实需要，也是法律要求。隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI）作为解决数据隐私保护的方案之一，受到广泛关注和研究。
典型的分组密码以迭代的形式构建。输入密钥k，然后将密钥扩张成一系列的回合密钥 到 。使用这些回合密钥一次又一次的迭代使用回合函数加密明文信息。
使用tensorflow自带的随机种子函数来产生的随机数还是随机的，一脸尴尬。先介绍随机种子的使用。再来介绍随机函数。 ---- 随机种子 案例一 结果不一样 案例二 结果一样 随机函数 正态分布 截断正态分布 均匀分布 数据重排 例子 随机种子 案例一： 结果不一样 import tensorflow as tf b = tf.random_normal([1],seed = tf.set_random_seed(1234)) with tf.Session() as sees1: pri
之前的文章，小编分享了一些关于jmeter的使用心得，不知是否对大家的测试工作有些许的帮助呢，本期将继续为大家带来jmeter相关的使用心得第三篇。
使用tensorflow自带的随机种子函数来产生的随机数还是随机的，一脸尴尬。先介绍随机种子的使用。再来介绍随机函数。 ---- 随机种子 案例一 结果不一样 案例二 结果一样 随机函数 正态分布 截断正态分布 均匀分布 数据重排 例子 随机种子 案例一： 结果不一样 import tensorflow as tf b = tf.random_normal([1],seed = tf.set_random_seed(1234)) with tf.Session() as sees1:
Q：我有一个工作表，其中含有随机函数生成的数字，然而每当我修改工作表单元格或者重新打开工作簿或者保存工作簿时，这些数字都会发生变化，我想要随机函数生成这些数字后不再变化，怎么才能实现？
大部分我们在使用这个函数时，就自然而然拿来用了，很少去思考用的对不对，反正他是随机的，并且也很难去验证（需要各种大量数据统计)。
云朵、山脉、泥土、树木都是大自然的鬼斧神工，但如何使用计算机模拟出这些自然界的纹理呢？你可能猜不到，我们可以通过噪声来实现。噪声，是一种图像算法，主要用来模拟生成各种纹理。噪声在生成艺术中扮演着重要角色，开发者通过各种噪声的组合，帮助艺术家完成作品。 艺术家的作品（图片来自 https://northloop.org/event/black-history-month/） Perlin 噪声的发明者 Ken Perlin 在 1980年的时候被安排给电影 Tron 生成更真实的纹理，最终他通过一些噪声实现
我们理解对的sql查询语句都是select来查询的，双注入查询也就是在第一个select语句中包含一个子查询语句，也就是包含一个select 语句。我们可以尝试一下构造一个sql语句
我们在处理大样本的时候，往往会遇到随机抽样的需求，在SAS中抽样的方法有一个专门的Proc过程步（Proc surveyselect），这个过程步可以简单快速的实现一些随机抽样，有时候我们的随机抽样并不是那么呆版的抽样，这个时候proc surveyselect可能就不那么好用了，比如我们要质检一批数据，每个数据集观测都不一样，需要从每个数据集中随机抽取100条记录，如果不足100条则全部抽取出来...这个如何用proc surveyselect实现呢？反正小编是不会！当然仅仅是这，其实小编还是可以用proc surveyselect过程步做出来的，只是在抽样前获取数据集观测数，进行判断...如果小于指定观测，直接输出结果，如果大于则用抽样过程步进行简单的抽样！
Python标准库的random函数可以生成随机浮点数、整数、字符串，也可以随机选择列表序列的要素，打乱数据组等。
现在的WEB中经常会需要产生一些邀请码、激活码。需要是唯一并且随机的。下面总结一些常用的产生随机码的方法
代码非常简单，主要是：随机函数–需要导入random模块与条件语句的一个简单实用；
下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。 SQL分类： DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句： 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice ’disk’, ’testBack’, ’c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat’ — 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],…) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明： 删除新表：drop table tabname 6、说明： 增加一个列：Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明： 添加主键：Alter table tabname add primary key(col) 说明： 删除主键：Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明： 创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明： 创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ —like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count * as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A： UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。 C： INTERSECT 运算符 INTERSECT 运算符通过只包
在前面的文章中对T-SQL的查询做了基本总结，接下来我们看下SQL中的另外一个常用操作——数据的修改。
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload：
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