思路(原谅我也理解了好一会儿)： 主要使用sed命令来实现，加上-n,-e参数把打印的结果追加到一个文件中，就得到了想要的表的内容。...在一般 sed 的用法中，所有来自 STDIN的资料一般都会被列出到萤幕上。但如果加上 -n 参数后，则只有经过sed 特殊处理的那一行(或者动作)才会被列出来。...我们使用如下sed命令从原始sql中导出wp_comments表： 意思是:打印DROP TABLE....此时，lianst.wp_comments.sql 就是我们从原始备份sql（lianst.sql）中导出的wp_comments表的sql语句。接下来我们就可以针对这一个表来进行恢复了。...#登陆Mysql服务器 [root@bj ~]# mysql -uroot -p Enter password: mysql> source lianst.wp_comments.sql;
前言： MySQL 逻辑备份工具最常用的就是 mysqldump 了，一般我们都是备份整个实例或部分业务库。不清楚你有没有做过恢复，恢复场景可能就比较多了，比如我想恢复某个库或某个表等。...那么如何从全备中恢复单库或单表，这其中又有哪些隐藏的坑呢？这篇文章我们一起来看下。 1.如何恢复单库或单表 前面文章有介绍过 MySQL 的备份与恢复。...其实从全备中恢复单库还是比较方便的，有个 --one-database 参数可以指定单库恢复，下面来具体演示下： # 查看及备份所有库 mysql> show databases; +---------...这个时候 Linux 下大名鼎鼎的 sed 和 grep 命令就派上用场了，我们可以利用这两个命令从全备中筛选出单库或单表的语句，筛选方法如下： # 从全备中恢复单库 sed -n '/^-- Current...> drop table test_tb; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) # 从全备中筛选test_db建表及插数据语句 cat all_db.sql |
题目： 从1,2,3，…..98,99,2015这100个数中任意选择若干个数（可能为0个数）求异或，试求异或的期望值。...这意味着对于任何一次（0个除外）选取，选取的到若干个数的二进制数中，11位中每一位都有可能取到1，那么如果取到的1是奇数个，该位置异或后的结果就是1。...于是我们可以得出一个很有意思的结论，在异或之后的二进制数中，每一位取到1的概率是0.5，那么取到0也是0.5，对于离散事件，我们就能求期望了，当然还是0.5。...关键的问题在于2015或1024对结果的印象到底在哪里，我们计算的其实是取若干个数中某一位为1的数目是奇数的概率，那么： 1024 ：100 0000 0000 99：000 0110...），所以设置了bool型flag[100]数组，它就像一个简易的hash表，索引就是100下下标，值为0，1。
上图中的中文，是从英文翻译过来的。看上去我们找对了位置。 接下来我们逐步看看这个决策的依据是什么： ? 显然不物化的代价更小，那么优化器选择不物化是正确的选择。...查看 information_schema.tables 中对于 COLUMNS 表的描述，我们看到 MySQL 将 information_schema 中的元数据表做了特殊对待，其行数估计是没有意义的...以后大家在 MySQL 5.7 中使用 information_schema 中的元数据表做复杂查询时，需要额外注意执行计划，可能需要使用 hint 指导优化器工作。...---- 小贴士 MySQL 8.0 中进行了数据字典的改造，information_schema 中的元数据表大部分都变成了视图，其真实的数据源是 mysql 库中的隐藏元数据表。...对 MySQL 8.0 的元数据表进行复杂查询，执行计划会比 MySQL 5.7 更加合理。 ----
如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。...如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。 如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。...对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。...如果可以，则为1 Key_name：索引的名称 Seq_in_index：索引中的列序列号，从1开始 Column_name：列名称 Collation：列以什么方式存储在索引中。...在MySQL中，有值A（升序）或NULL（无分类）。 Cardinality：索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。
每个系统不可能只处理一种数据，而是包含多种类型的数据，有的数据必须选择 CP，有的数据必须选择 AP，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构。...数据分片： 将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中，以达到提升性能瓶颈以及可用性的效果。 数据分片的有效手段是对关系型数据库进行分库和分表。...description 本身又比较长，因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中，这样在查询 age 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。 垂直分表引入的复杂性主要体现在表操作的数量要增加。...相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。...例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入 0 库（或表），奇数主键的记录放入 1 库（或表），如下图所示。 单表进行切分后，是否将多个表分散在不同的数据库服务器中，可以根据实际的切分效果来确定。
1.遍历方便.B+树可以将键值保存在（线性表【数组或链表】）中，遍历线性表比索引树要快，因为保存在线性表中数据存储更加密集，B-Tree分散的存储会导致更多的随机I/O,对于磁盘访问，随机I/O是比顺序...顺序I/O有效减少寻道的次数 2.插入更新索引树时可以避免移动节点. 3.遍历任何节点的时间复杂度相同，即访问路径总是从根节点到叶子节点.相比B-树,访问时间略长.所以某些高频访问的搜索采用B-树，...的统计信息，mysql执行计划中包括索引的选择，具体的选择要看哪个的索引选择率更高【唯一值/总记录数=选择率，0选择率选择率越大，说明给定一个值可以过滤更多的行，即过滤性更高】。...Key：MySQL Query Optimizer 从 possible_keys 中所选择使用的索引。 Key_len：被选中使用索引的索引键长度。...对前面表的每个行组合，MySQL检查是否可以使用range或 index_merge访问方法来索取行。
insert 注入 Part 1: insert时间盲注 先考虑这样一种注入情况，很多网站都会把访问者的IP记录到数据库中，而且是从HTTP头的X-FORWARDED-FOR或CLIENT-IP等用户可控的字段获取...Part 3: insert更新插入 继续看Part 2的例子，在很多情况下记录用户权限是用的单独的一个数据表而不是直接在users数据表中增加一个is_admin字段。...在当前数据表中有一个管理员用户，在记录权限的数据表中记录主键id=1的用户拥有管理员权限。 ? 因为只有主键id=1的用户拥有管理员权限，所以我们不可能通过insert注入插入一个管理员用户。...利用思路： 1.让两个非常大的数据表做笛卡尔积产生大量的计算从而产生时间延迟 2.如果服务器端采用长连接的话可以利用Mysql的锁机制即Get_lock() 3.利用复杂的正则表达式去匹配一个超长字符串来产生时间延迟...直接利用Mysql的repeat()函数即可构造超长字符串，同理可以构造一个复杂的正则表达式，而且Mysql的字符串可以直接使用十六进制数据代替，这样就可以避免使用引号从避免被一些WAF拦截。
对于处理大量数据的复杂应用来说，MySQL并不是一个很好的选择。 3、易用性 PG能够处理结构化和非结构化的数据、具备关系型数据库所有的特性。...例如查询，PG和MySQL都是： SELECT * FROM employees; 5、数据类型 MySQL和PG都支持许多数据类型，从传统的数据类型（integer、date、timestamp）到复杂类型...他也支持主备和一主多从的模式，包括级联复制形式。PG的复制成为流复制或物理复制，可以异步也可以同步。 默认情况下，复制时异步，Slave能够满足读请求。...对于需要写复杂SQL的开发者来说，PG是一个很好的选择。 11、分区 MySQL和PG都支持表分区，然而双方都有一些限制。...l MySQL8.0，只有innodb和NDB存储引擎支持表分区，其他存储引擎不支持。 l 如果分区key的列不是主键或者唯一键的一部分，那么就不可能对表进行分区。
通过本专题可以看到，索引是一个非常复杂的话题！...MySQL和存储引擎访问数据的方式，加上索引的特性，使得索引成为一个影响数据访问的有力而灵活的工作(无论数据是在磁盘中还是在内存中)。...在MySQL中，大多数情况下都会使用B-Tree索引。其他类型的索引大多只适用于特殊的目的。如果在合适的场景中使用索引，将大大提高查询的响应时间。...如果服务器从存储中读取一个数据块只是为了获取其中一行,那么就浪费了很多工作。最好读取的块中能包含尽可能多所需要的行。使用索引可以创建位置引用以提升效率。 按顺序访问范围数据是很快的,这有两个原因。...理解索引是如何工作的非常重要,应该根据这些理解来创建最合适的索引,而不是根据一些诸如“在多列索引中将选择性最高的列放在第一列”或“应该为 WHERE子句中出现的所有列创建索引”之类的经验法则及其推论。
，外键关系建立索引 频繁更新的字段不适合建立索引 where条件里用不到的字段不建立索引 单键/复合索引的选择（高并发下倾向复合） 查询中排序的字段因建立索引 查询中统计或分组字段 1.4：什么情况建不建立索引...（重复太多索引意义不大） 2：Mysql索引为什么要用B+Tree实现 2.1：B+树在数据库索引中的应用 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构 1）在数据库索引的应用...②当从数据库中删除数据时，同时也需要从数据库索引中删除相应的索引键值 ，则需要从 B+树 中删 除该键值 。...索引是对数据库表 中一个或多个列的值进行排序的结构。与在表 中搜索所有的行相比，索引用指针 指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的次序排列这些指针，有助于更快地获取信息。...因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，
Mysql的介绍 【1】MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统，将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，就增加了速度并提高了灵活性。...2）图示 Mysql的锁机制 【1】锁分类 1）从性能上分为乐观锁(用版本对比来实现)和悲观锁 2）从对数据操作的粒度分，分为表锁和行锁 3）从对数据库操作的类型分，分为读锁和写锁(都属于悲观锁)，还有意向锁...当前session和其他session都可以读该表 当前session中插入或者更新锁定的表都会报错，其他session插入或更新则会等待 //如果加了写锁 当前session对该表的增删改查都没有问题...【2】并发事务处理带来的问题 问题 说明 更新丢失(Lost Update)或脏写 当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题–...Innodb引擎SQL执行的BufferPool缓存机制 【1】图示 【2】说明（为什么Mysql不能直接更新磁盘上的数据而设置这么一套复杂的机制来执行SQL？）
从笛卡尔积的角度讲就是从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录。 LEFT JOIN 左连接LEFT JOIN的含义就是求两个表的交集外加左表剩下的数据。...依旧从笛卡尔积的角度讲，就是先从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上左表中剩余的记录, 赋值为NULL OUTER JOIN 外连接就是求两个集合的并集。...从笛卡尔积的角度讲就是从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上左表中剩余的记录，最后加上右表中剩余的记录 日期: now()：当前具体的时间和日期 curdate()：当前日期 curtime...⽐如：如果从 A 账户转账到 B 账户，不可能因为 A 账户扣了钱，⽽ B 账户没有加钱。 3....视图本身不包含数据，因此它们返回的数据是从其他表中检索出来的。 在添加或更改这些表中的数据时，视图将返回改变过的数据。 视图的作⽤ 1.
对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。 ...此外，如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、Mysql库中的系统表，其查询结果也不会被缓存。...缓存建立之后，Mysql的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每张表，如果这些表（数据或结构）发生变化，那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。...此外，垂直分区会让事务变得更加复杂； 水平分区： 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。水品分区可以支持非常大的数据量。...如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。 详细内容可以参考： MySQL大表优化方案
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。 1....图 1 展示了一个一维整数数组，数组的长度为 10，下标从 0-9， 每个下标对应不同的值。...缺点： 无法快速定位到指定的元素，必须从链表开头的第一个元素顺序查找，假设要查找的元素是链表的最后一个，那需要把每个元素都扫描一遍，时间复杂度为 O(N) 。 4....那接下来看图 4 里发现的最后一个问题，散列函数的选择。理论上来讲，对任何键值都有可能存在一个完美的散列函数并且不会发生任何碰撞，但是现实场景中找一个散列碰撞极少的散列函数就已经很优化了。...哈希表（散列表）的优缺点总结如下， 优点： 哈希表的目的是让写入和查找时间复杂度都接近常量 O（1），所以小表做哈希性能非常好。
例子比较简单，实际情况会更复杂，比如 SQL 中多半还会有 where 子句，这时候小表的定义就不是t1、t2的整表大小了，而是 t1、t2 应用完 where 子句后的数据大小，本篇不做过多讨论。...topic=plan-nested-loop-join 在嵌套循环连接中，数据库服务器扫描第一个表或外部表，然后将通过表过滤器的每一行连接到在第二个表或内部表中找到的行。...行源可以是使用索引扫描、全表扫描或任何其他生成行的操作访问的表。 内循环的迭代次数取决于外循环中检索的行数。例如，如果从外表检索 10 行，则数据库必须在内表中执行 10 次查找。...如果从外部表中检索了 10,000,000 行，那么数据库必须在内表中执行 10,000,000 次查找。 外连接阶段： 在 ANSI 语法中，OUTER JOIN 子句指定外连接。...例如，在以下语句中，雇员表是左表或外表： 外连接要求外连接表作为驱动表。在前面的示例中，员工是驱动表，部门是驱动表。
如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。...如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织...如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。 如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。...对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。...在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 Cardinality：索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。
数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？...如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。 （1）从表t1中选择第一行，查看此行所包含的数据。 （2）使用表t2上的索引，直接定位t2中与t1的值匹配的行。...利用索引，MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索，而在多表连接查询时，在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。...这表示一个表只能包含一个PRIMARY KEY，因为一个表中不可能具有两个同名的索引。 下面的SQL语句对students表在sid上添加PRIMARY KEY索引。...如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。 如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。
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