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    MySQL 分析表

    当分析表时，可以使用以下 SQL 语句来获取有关表的信息： 获取表的基本信息： DESCRIBE table_name; 或 SHOW COLUMNS FROM table_name; 这些语句将返回表的列名...获取表的索引信息： SHOW INDEX FROM table_name; 该语句将返回表的索引信息，包括索引名称、索引类型、索引所涵盖的列等。...获取表的统计信息： ANALYZE TABLE table_name; 该语句将分析指定表的统计信息，包括行数、列的基数和数据分布等，并更新统计信息以供查询优化器使用。...这些 SQL 语句可以帮助你获取表的基本信息、索引信息、大小、碎片化程度和统计信息，从而进行更深入的表分析和优化。...请将 "table_name" 替换为你要分析的实际表名，并将 "your_database_name" 替换为你的数据库名。 特殊说明： 上述文章均是作者实际操作后产出。

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    PostgreSQL创建表分析

    127.0.0.1 -d sampledb sampledb=# CREATE TABLE stu_xx_01(NAME TEXT NOT NULL,AGE INT NOT NULL); 表创建分析...表创建过程概述 服务进程接受SQL语句，解析SQL语句 取出其中定义的表名称、列名称 检查表的名称和列名、列的数据结构 打开pg_class表，返回一个未被使用的oid作为创建表的oid 基于表的oid...来创建表的磁盘文件 针对新创建的表创造对应的对象类型 在pg_class中注册新表的信息 在pg_attribute中注册新表的colume信息 关闭表的对应relation,同时返回oid 物理文件的创建函数执行路径...:表创建函数 11.heap_create:表创建 12.table_relation_set_new_filenode:创建表的函数指针 13.heapam_relation_set_new_filenode...15.smgrcreate->mdcreate->PathNameOpenFile 核心函数分析 ProcessUtilitySlow // ObjectAddress表示PG中数据库一种类型的对象

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    分库分表这样做，永不迁移数据且避免热点

    为什么对4取模，是因为分表总数是4。 优点： 订单数据可以均匀的放到那4张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。 热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。...如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点： 将来的数据迁移和扩容，会很难。 如：业务发展很好，订单量很大，超出了4000万的量，那我们就需要增加分表数。...缺点： 有热点问题，我们想一下，因为id的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如id=1000万 ～ id=2000万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中，这个就导致...总结 hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦。 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？，即不需要迁移数据，又能解决数据热点的问题呢？...一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？ 五、核心主流程 ? 按照上面的流程，我们就可以根据此规则，定位一个id，我们看看有没有避免热点问题。

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    分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？

    为什么对4取模，是因为分表总数是4。 优点： 订单数据可以均匀的放到那4张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。 热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。...如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点： 将来的数据迁移和扩容，会很难。 如：业务发展很好，订单量很大，超出了4000万的量，那我们就需要增加分表数。...缺点 有热点问题，我们想一下，因为id的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如id=1000万 ～ id=2000万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中，这个就导致1...3、总结： hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？，即不需要迁移数据，又能解决数据热点的问题呢？...5）一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？ ? 五、核心主流程 ? 按照上面的流程，我们就可以根据此规则，定位一个id，我们看看有没有避免热点问题。

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    分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？

    为什么对4取模，是因为分表总数是4。 优点： 订单数据可以均匀的放到那4张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。 热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。...如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点： 将来的数据迁移和扩容，会很难。 如：业务发展很好，订单量很大，超出了4000万的量，那我们就需要增加分表数。...缺点 有热点问题，我们想一下，因为id的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如id=1000万 ～ id=2000万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中，这个就导致1...3、总结： hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？，即不需要迁移数据，又能解决数据热点的问题呢？...5）一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？ ? 五、核心主流程 ? 按照上面的流程，我们就可以根据此规则，定位一个id，我们看看有没有避免热点问题。

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    分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？

    缺点 有热点问题，我们想一下，因为id的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如id=1000万 ～ id=2000万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中，这个就导致1...3、总结： hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？，即不需要迁移数据，又能解决数据热点的问题呢？...5）一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？ 五、核心主流程 按照上面的流程，我们就可以根据此规则，定位一个id，我们看看有没有避免热点问题。...上面一大段的介绍，就解决了热点的问题，以及可以按照服务器指标，设计数据量的分配。...因为是新增的一个group01组，所以就没有什么数据迁移概念，完全是新增的group组，而且这个group组照样就防止了热点，也就是【4000万，5500万】的数据，都均匀分配到三个DB的table_0

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    分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？

    id = 13 的订单，取模得到为 1，就会放到 1 表中。为什么对 4 取模，是因为分表总数是 4。 优点：订单数据可以均匀的放到那 4 张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。...热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到 1 个表中，其他表的操作很少。 订单有个特点就是时间属性，一般用户操作订单数据，都会集中到这段时间产生的订单。...如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点：将来的数据迁移和扩容，会很难。...缺点：有热点问题，我们想一下，因为 id 的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如 id = 1000 万 ～ id = 2000 万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中...2.3 总结 hash 取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦。 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？

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    分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？

    为什么对4取模，是因为分表总数是4。 优点： 订单数据可以均匀的放到那4张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。 热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。...如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点： 将来的数据迁移和扩容，会很难。 如：业务发展很好，订单量很大，超出了4000万的量，那我们就需要增加分表数。...缺点 有热点问题，我们想一下，因为id的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如id=1000万 ～ id=2000万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中，这个就导致1...3、总结： hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？，即不需要迁移数据，又能解决数据热点的问题呢？...5）一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？ ? 五、核心主流程 ? 按照上面的流程，我们就可以根据此规则，定位一个id，我们看看有没有避免热点问题。

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    分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？

    为什么对4取模，是因为分表总数是4。 优点： 订单数据可以均匀的放到那4张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。 热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。...如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点： 将来的数据迁移和扩容，会很难。 如：业务发展很好，订单量很大，超出了4000万的量，那我们就需要增加分表数。...缺点 有热点问题，我们想一下，因为id的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如id=1000万 ～ id=2000万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中，这个就导致1...3、总结： hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？，即不需要迁移数据，又能解决数据热点的问题呢？...5）一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？ 五、核心主流程 按照上面的流程，我们就可以根据此规则，定位一个id，我们看看有没有避免热点问题。

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    分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？

    为什么对4取模，是因为分表总数是4。 优点： 订单数据可以均匀的放到那4张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。 热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。...如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点： 将来的数据迁移和扩容，会很难。 如：业务发展很好，订单量很大，超出了4000万的量，那我们就需要增加分表数。...缺点 有热点问题，我们想一下，因为id的值会一直递增变大，那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中，如id=1000万 ～ id=2000万之间，这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中，这个就导致1...1.3、总结： hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。 那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？...5）一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？ 四、核心主流程 按照上面的流程，我们就可以根据此规则，定位一个id，我们看看有没有避免热点问题。

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    Oracle-表分析和索引分析解读

    概述 当表没有做分析的时候，Oracle 会使用动态采样来收集统计信息。...获取准确的段对象（表，表分区，索引等）的分析数据，是CBO存在的基石，CBO的机制就是收集尽可能多的对象信息和系统信息，通过对这些信息进行计算，分析，评估，最终得出一个成本最低的执行计划。...索引的相关信息也没有，说明这个表和说因都没有被分析，如果此时有一条SQL 对表做查询，CBO 由于无法获取这些信息，很可能生成错误的执行计划。...在Oracle 10g以后，如果一个表没有做分析，数据库将自动对它做动态采样分析， 所以这里采用hint的方式将动态采样的级别设置为0，即不使用动态采样。...此时选择全表扫描更优。 通过这个例子，我们也看出了分析对执行计划的重要性。

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    【APP 逆向百例】淘某热点 APP 逆向分析

    逆向目标目标：淘某热点 APPapk 版本：2.6.7逆向参数：sign下载地址：aHR0cHM6Ly93d3cud2FuZG91amlhLmNvbS9hcHBzLzc4Mzc0MTc=抓包分析打开 app...逆向分析定位这个参数的方法有很多，可以直接搜索关键字 sign，也可以 frida 进行 hook，这里我们使用 frida 对 Java 的 HashMap 类进行 hook，HashMap 是 Java...，点进去这个函数，最后定位到 native 层加密，并加载 tre.so 文件：我们把这个加密写成主动调用的方式，方便我们后续进行分析，代码如下：// signfunction call_taozui(...这表明在 SHA-1 算法的执行过程中，可能有额外的处理步骤，我们需要进一步分析。继续向下分析，找到了一个关键函数：j_base64_encode_new。...至此，对该参数的加密分析到此结束。相关代码文件，会分享到知识星球当中，需要的小伙伴自取，仅供学习交流。结果验证

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