mysql用户管理: grant all on *.* to 'user1'@'127.0.0.1' identified by '用户密码' = 创建一个新用户 查看当前用户授予的权限:show g
mysql数据库备份恢复目录概要 备份库 mysqldump -uroot -p123456 mysql > /tmp/mysql.sql 恢复库 mysql -uroot -p123456 mysql < /tmp/mysql.sql 恢复是,必须保证目录一致 备份表 mysqldump -uroot -p123456 mysql user > /tmp/user.sql 恢复表 mysql -uroot -p123456 mysql < /tmp/user.sql 备份所有库 mysqldump -
开发必须会数据库,因为现在所有的软件都需要存储数据。上网就是浏览数据,数据都是存在数据库里面。
SQL是一门深奥的语言,但是入门却很简单,比如我们仅仅是为了用来存储数据以便Power BI能够调用,最基本的增、删、改、查等操作就能满足日常的要求,涉及到的语法也不过select,from,where,union,delete等,相信翻一翻几页书也就能够学会。
例如:主数据库里的a的数据库里有b,c,d表,那从数据库里的就应该有一个模子刻出来的a的数据库和b,c,d表
对于刚入门学习sql的,我只推荐一本书Mick的《SQL基础教程》。网上很多人推荐《SQL必知必会》,其实这本书更适合数据库运维,对刚入门的朋友来说,理解不了。而Mick的《SQL基础教程》的书通俗易懂,让你学起来有趣的多了。兴趣才是学下去的理由。
Hive的metastore默认是存储在Derby数据库里面,只能用于单元测试,并且一次只能有一个进程连接到metastore的数据库。所以在实际的应用中,需要将metastore存储在一些关系型数据库里面。
网上有很多类似的文章,也是各种百度出来的,但是对于多数刚开始接触MYSQL主从的小白来说,网上文章的代码里面很多技术点都没有理解,有跌打误撞碰上的,但多数都是这篇文章卡主了,换篇文章接着卡。- -。
MyCAT是一个开源的分布式数据库组件,在项目里,一般用这个组件实现针对数据库的分库分表功能,从而提升对数据表,尤其是大数据库表的访问性能。而且在实际项目里,MyCAT分库分表组件一般会和MySQL以及Redis组件整合使用,这样就能从“降低数据表里数据量规模”和“缓存数据”这两个维度提升对数据的访问性能。
①当Master节点进行insert、update、delete操作时,会按顺序写入到binlog中。
最近在看数据库相关知识,感觉唯一约束和唯一索引好像有点类似,于是研究了一番,于是就有了这篇文章。
1.修改my.ini中的路径,改成你解压完成后,data文件夹存在的目录; 数据的存放目录要比安装目录多一个\data (其他的内容不要动)
pdo连接数据库的有点是能实现不同数据库之间的转换,而且有事务功能的回滚,更有pdo::prepare();pdo:::execute()函数的预处理查询,所以我个人认为pdo的功能还是比较强大的,所有这篇日志只为我自己而写,希望看到这篇日志的兄弟们能对你们有所帮助。
用户连接到数据库里,对数据库进行操作,将磁盘里数据库中的数据读取到内存中(物理读),内存中的数据被用户读取(内存读),内存读的速度(基本可忽略)是物理读的速度的好几万倍。
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
在前面的压力测试过程中,主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试,评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说,整个系统的瓶颈在于数据库。
安装 nacos 之前,需要在服务器上安装 zookeeper,这个是必须的,因为nacos 需要依赖 zookeeper;
实际项目基本都是把权限这些和我们的用户路由关联起来的,所以我们这里就需要你从数据库里面读取数据了。
在MySQL中,事务支持是在引擎层实现的,并不是所有的引擎都支持事务,如MySQL原生的MyISAM引擎就不支持事务,这也是MyISAM被InnoDB取代的重要原因之一.
今天给大家介绍一款 Mysql 中附属的数据库,就是 information_schema 数据库,为什么说是附属呢?是因为这个数据库是在安装 Mysql 的同时就会安装到你电脑上。这个数据库里面主要存储了关于数据库里面的各种库、表、列、注释等信息。这个库对我们有什么用呢?有很大用处,尤其是当一个公司没有数据字典的时候,你就可以通过查看这个数据库,然后自己去梳理字典。
小张是一名软件工程师,工作兢兢业业、一丝不苟且精益求精,天性乐观的他每天愉快地做着增删改查的工作,对于这些看似简单的CRUD,小张从来不会掉以轻心,他也笃定地坚信,自己向数据库里插入了什么数据,就能按条件把这些数据查询出来,毕竟,像MySQL这样的数据库,在全世界广为流行,大行其道,不可能不严谨。
查位(关键命令采用双写进行绕过) 1' ununionion seselectlect 1,2,3#
项目前期基本都是单库单表,单库单表也是最常见的数据库设计,比如说:有一张用户表User,被放到数据库中,所有的用户的信息都被存储在该数据库的这张User表里。
一、mysql默认安装的4个库: 1.information_schema:保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息,例如:数据库名、数据库中的表名; 2.mysql:记录数据库用户,权限,关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息; 3.performance_schema:5.5版本新增一个库,用于手机服务器性能参数,且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema; 4.test:测试库,所有用户再test库里都有root权限(一般不会存储有用的信息再test库里) 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库: mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构: mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中(例如D:/mysql.txt) mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令(例如D:/mysql.sql) mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三,数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件,数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建,查询,更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制,索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎,包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎,针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB,MyiSAM,Memory,CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快,占用资源少,不支持事务,不支持外键约束,但支持全文索引 (2)读写相互阻塞,也就是说读数据的时候就不能写数据,写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引,而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景: (1)不需要事务支持的业务,例如银行转账就不适合用myisam引擎; (2)适用于读数据比较多的业务,不适用于读写频繁的业务; (3)并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以),数据修改相对较少的业务; (4)硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点: (1)事物类数据表的首选引擎,支持事物安全表,支持行级别锁定和外键,mysql5.5之后的默认引擎; (2)具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎,能处理巨大的数据量,性能及效率高,完全支持外键完整约束条件; (3)具有非常高的效的缓存特性,能缓存索引也能缓存数据,对硬件要求高, (4)使用InnoDB时,将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件,以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
说明:-p表示需要输入用户密码。-u用来指定用户名。用户名和密码需要管理员提前设置。
命令解读: docker run :创建并运行一个容器 –name : 给容器起一个名字,比如叫做abc -p :将宿主机端口与容器端口映射,冒号左侧是宿主机端口,右侧是容器端口 -d:后台运行容器 -e:环境变量,如密码什么的 -v:挂载一个数据卷到某个容器内目录,上面分别配置了日志、数据、配置的数据卷
关于TSINGSEE青犀视频平台数据库切换的操作步骤、迁移数据时遇到的异常等相关技术类文章,我们在博文中分享过很多,感兴趣的用户可以翻阅我们的往期文章进行了解。TSINGSEE青犀视频的旗下视频平台默认数据库是SQLite,用户可以根据需求将其更换为MySQL数据库。
于是我随意的在网上找到了中国香港的一个药业网站,起先没什么,也只是看看。突然发现是存在漏洞的!!!
Document Store 文档存储,又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储?它与传统的关系型数据库有什么区别?以及MySQL是如何实现文档存储的。
前一阵有一个测试用的 MySQL 数据库被黑了,删库勒索的那种,这里记录一下事情经过,给自己也敲个警钟。
提到事务,你肯定不陌生。在 MySQL中,InnoDB 是支持事务的,事务有4大特性,即 ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability,即原子性、一致性、隔离性、持久性)。
PreparedStatement相对于Statement最重要的一个优点就是可以进行SQL预处理,以此防止SQL语句的注入问题。
场景:mysql统计一个数据库里所有表的数据量,最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量,数据量少的通过select count再加起来也是可以的,不过表的数据有点多,不可能一个一个地查
目前很多业务使用事务型数据库(MySQL、Oracle)做数据分析,把数据写入数据库,然后使用 SQL 进行有效信息提取,当数据规模很小的时候,这种方式确实是立竿见影的,但是当数据量级起来以后,会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了,此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来,装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求,目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求,所以就产生了这样的一种场景:
找到错误日志位置,定位日志(大量登录失败、异常查询)(并且不在正常运维期间所触发)
再通过show DATABASES;命令查看当前有哪些数据库,可以发现确实多了刚才新建文件夹(数据库)。
change和modify都可以修改表的定义,但是change后面需要写两次列名,但是change的优点在于修改列名称,modify则不能。
数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)
把数据保存到数据库中只是一种数据持久化方式。凡是将数据保存到存储介质中,需要的时候能够找到它们,并能够对数据进行修改,这些就属于数据持久化。
2021年最后一天了,终于熬过了这一年,今年的生活是一言难尽如果要用图形表达或许用下面的图形可以表达这一年的状态. 命运这个东西很奇妙,他说你行,你就行,他说你不行,就不行。
该笔记参考了PyMySQL官方文档和《python数据采集》关于数据存储的部分,欢迎大家去阅读原著,相信会理解的更加透彻。
这时我们的sql脚本就已经执行完毕了 我们可以执行以下命令查看当前数据库里面的表
目前常用开源监控工具有nagios,zabbix,grafana,但这些是面向专业DBA使用的,而对于业务研发人员来说,没有专业的MySQL理论知识,并且上述监控工具均为纯英文界面,交互不直观,那么多的监控指标,你知道有哪些是研发最关心的吗?
每个人家里都会有冰箱,冰箱是用来干什么的?冰箱是用来存放食物的地方。同样的,数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后,我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益,就是从数据库读取数据后给你的。
什么是数据库? 常见数据库服务软件介绍: mysql数据库的特点及应用: 数据库基本管理 # mysql -u root -p -h 127.0.0.1 -P 3306 #-h 指定远程主机;-P指定
项目中使用的是mongodb数据库,在测试数据入库的时候,会根据源数据,然后生成一个自增的id到数据库里面,然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候,才能关联上更多的数据,因此,我会去写一个脚本将同一条数据,将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善,导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去,然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错,因此,需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代,Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL,乃至Paxos, LSM tree等词语的时候,Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外,我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意,都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验,旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云