今天，我将教大家如何使用基于整型的手动SQL注入技术来对MySQL数据库进行渗透测试。提醒一下，这是一篇写给newbee的文章。话不多说，我们直奔主题！
《高性能MySQL》指导 性能优化 1.表优化 2.索引优化 3.查询优化 4.服务器优化 5.系统与硬件优化 稳定优化 1.复制 2.可拓展 3.高可用，避免单点失效等 4.云 5.备份恢复 1.表优化 选择合适的数据类型 减少列和关联 反范式冗余 缓存表、计数器表 2.索引优化 索引独立放在符号的一侧 前缀/翻转后缀索引 合适的多列索引顺序 聚簇索引(索引组织表) 覆盖需要返回字段索引 索引排序 压缩 移除冗余和重复索引 (唯一和主键都是索引） 索引减少锁
55道互联网大公司的经典面试题，全部答对月薪5W+没问题。 1、一张表里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？ 2、mysql的技术特点是什么？ 3、Heap表是什么？ 4、mysql服务器默认端口是什么？ 5、与Oracle相比，mysql有什么优势？ 6、如何区分FLOAT和DOUBLE？ 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH？ 8、请简洁描述mysql中InnoDB支持的
SQL注入（一）之union注入 靶机地址：http://59.53.63.23:10772/ 在SQL注入的前期，第一件事情就是找到SQL注入点，在找到注入点后开始下面的内容： 一、联合查询法（一） a.判断注入点： and 1=1 --返回true，显示正常 and 1=2 --返回false，显示错误 b.猜多少列 order by [数值] c.联合查询猜表名 union select 1,2,3,……,7 from users --猜表名并记录返回回显位（报错说明表不存在，将表名更换继续猜）
一 Hbase是个啥东东？ 在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个概念。面向行存储和面向列存储。面向行存储。我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的。面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP。可是依据CAP理论，传统的RDBMS。为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣。而眼下的非常多NoSQL产品，包含Hbase，它们都是一种终于一致性的系统，它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像。我上面说了面向列存储，那么究竟什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。 看到这里，假设您不明确Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下： Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统。它的长处在于能够实现高性能的并发读写操作，同一时候Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。 二 Hbase数据模型 HBase,Cassandra的数据模型很类似。他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型很类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase眼下我没发现。好了。废话少说。我们来看看Hbase的数据模型究竟是个啥东东。 在Hbase里面有以下两个基本的概念，Row key,Column Family。我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”，Column family是在系统启动之前预先定义好的，每个Column Family都能够依据“限定符”有多个column.以下我们来举个样例就会很的清晰了。 假如系统中有一个User表。假设依照传统的RDBMS的话。User表中的列是固定的，比方schema 定义了name,age,sex等属性。User的属性是不能动态添加的。可是假设採用列存储系统。比方Hbase。那么我们能够定义User表，然后定义info 列族。User的数据能够分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等。假设后来你又想添加另外的属性。这样非常方便仅仅须要info:newProperty就能够了。 或许前面的这个样例还不够清晰，我们再举个样例来解释一下。熟悉SNS的朋友，应该都知道有好友Feed，一般设计Feed，我们都是依照“某人在某时做了标题为某某的事情”，可是同一时候一般我们也会预留一下keyword，比方有时候feed或许须要url，feed须要image属性等，这样来说。feed本身的属性是不确定的。因此假设採用传统的关系数据库将很麻烦。况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题。在Hbase里，假设每个column 单元没有值，那么是占用空间的。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
数据库优化: 1.可以在单个SQL语句，整个应用程序，单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别进行优化 2.数据库性能取决于数据库级别的几个因素，例如表，查询和配置设置 3.在数据库级别进行优化,在硬件级别进行优化,平衡可移植性和性能 4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎和索引; 5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载，以及只读MyISAM表 6.选择合适的锁定策略;InnoDB存储引擎可以处理大多数锁定问题 7.配置的主要内存区域是InnoDB缓冲池和MyISAM密钥缓存。 8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join和外键尤其重要
这个函数很常用，有三个参数，按顺序分别是字符串，起始位置和长度。可以求指定字符串的子串。当然，第一个参数可以是列的名字。这个函数似乎和mid没有什么不同，如果mid或者substr中的某一个函数被禁了就用另一个。
thr0cyte，Gr33k，花花，MrTools，R1ght0us，7089bAt
在上一个章节中，我们检测到了一个SQLi。 在本文中，我们将利用该漏洞并使用它从数据库中提取信息。
以下是 MySQL_fetch_array 和 MySQL_fetch_object 的区别：
本章介绍如何优化MySQL性能并提供示例。优化包括在多个级别上配置、调优和度量性能。根据您的工作角色（开发人员、DBA或两者的组合），您可以在单个SQL语句、整个应用程序、单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别上进行优化。有时，您可以积极主动地提前计划性能，而有时，您可能会在出现问题后对配置或代码问题进行故障排除。优化CPU和内存使用也可以提高可伸缩性，允许数据库在不降低速度的情况下处理更多负载。
SQL UNION 操作符 用于合并两个或多个SELECT语句的结果集。 注意： SELECT语句必须拥有相同数量的列。 列也必须拥有相似的数据类型。 每条SELECT语句中列的顺序必须相同。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析，这里还分析一份MySQL知识总结的思维导图。
在今年上半年的数据库使用状况调查中，笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况，其中，国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库，国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时，MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名，这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库，你了解多少？这份MySQL自测卷，你会多少呢？
判断注入点是有很多的方法，常见的 and -1=-1 还有其它的类型比如，堆叠注入、盲注的布尔型注入，时间型注入，还有报错注入以及闭合的一些符合，’（单引号），” （双引号）括号、百分号等一些闭合符合，还有就是注释符号，-- 或者 # 我局几个例子： 注释：双杠后面需要空格 防止注入失败，双杠注释不起作用就用 #
SQL注入攻击指的是通过构建特殊的输入作为参数传入Web应用程序，而这些输入大都是SQL语法里的一些组合，通过执行SQL语句进而执行攻击者所要的操作，其主要原因是程序没有细致地过滤用户输入的数据，致使非法数据侵入系统。
一、前言 在MySQL中进行SQL优化的时候，经常会在一些情况下，对MySQL能否利用索引有一些迷惑。 譬如: MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了，那么到底是哪些范围条件？ MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢？ MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序？ 今天，我将会用一个模型，把这些问题都一一解答，让你对MySQL索引的使用不再畏惧 ---- 二、知识补充 key_len EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中，所选择的索引长
现在不管是大公司还是小公司，去面试都会问到 MySQL 数据库的知识，大家面试的时候这方面的知识一定要提前做好储备。
整理一些MySQL常用SQL语句：插入、更新、删除、查询、根据指定的列对结果集进行排序等。
一、前言 在MySQL中进行SQL优化的时候，经常会在一些情况下，对MySQL能否利用索引有一些迷惑。 譬如: MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了，那么到底是哪些范围条件？ MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢？ MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序？ 今天，我将会用一个模型，把这些问题都一一解答，让你对MySQL索引的使用不再畏惧 二、知识补充 key_len EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中，所选择的索引长度有多少字
性能优化是一个开发或者dba不可少的工作内容，工欲善其事必先利其器，本文介绍一个辅助我们查看sql执行计划是否优化的工具，通过explain的结果，我们可以确定sql是否利用正确的索引。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
在MySQL中进行SQL优化的时候，经常会在一些情况下，对MySQL能否利用索引有一些迷惑。例如:
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
在MySQL中进行SQL优化的时候，经常会在一些情况下，对MySQL能否利用索引有一些迷惑。
1. channel的内部结构和收发流程 2. make和new的区别 3. map的内部结构和并发安全 4. gmp调度和三色算法 5. slice的内部结构和扩容机制 6. rpc通信流程和负载均衡 7. TCP四次挥手 8. Websocket流程 9. ORM框架的流程,链接池的实现,什么时候执行SQL语句 10. MySQL innoDB的事物,索引结构 11. 索引下推和回表 12. Redis持久化 AOF和RDB 13. MQ收发消息的大概流程 14. MQ的如何保证消息不丢失 15.
爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”，我也一直把这句话当做自己的座右铭，这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
在过去相当长的一段时间，对于ClickHouse 与 DorisDB的性能之争一直经久不息。
从开篇词我们了解到，本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化，而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析，因此在专栏的开始，会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节，会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
作者：廖为基，腾讯互娱应用开发工程师 1 背景介绍 本人在工作中接触到一个业务，由于需要创建一个非常大的表，字段比较多——超过了500个字段，但是在创建表的时候报了很多错误，让我折腾了很久才解决，于是为了防止问题复现，我决定一探究竟。 注：mysql 版本为5.7.18。 CREATE TABLE `process_xxxx` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `instance_id` varchar(255) NOT NULL, ...
SqlSugar在查询的功能是非常强大的，多表查询、分页查询 、 一对一查询、二级缓存、一对多查、WhenCase等复杂函数、Mapper功能、和拉姆达自定义扩展等，用好了是可以做到真正零SQL的一款ORM。
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本文主要介绍了HBase在技术社区中的应用和优化，包括通过HBase解决用户画像、活动实时监控、用户实时在线等场景。HBase作为一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统，在技术社区中发挥着重要作用。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS profit_sharing
变更表结构的是 DBA 经常会遇到的问题之一，在 MySQL 的环境中，一般会直接使用 Alter 语句来完成这些操作，这些 Alter 语句对应的操作通常也称之为 DDL 操作。
CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。
之前我们了解到了如何把2列数据进行合并的基本操作，Power Query中如何把多列数据合并？也就是把多个字段进行组合并转成表。那如果这类的数据很多，如何批量转换呢？我们需要把转换的这一部分做成循环的函数即可。
Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适：
我以前是后端（asp.net）开发，会点js、jQuery，但是不会写js特效，至于css嘛，拿来用现成的可以，自己动手写就不会了。
导语：数据对比是日常工作中经常要做的事情，有时只是简单的1列，有时则是很多列，但无论要对比的数据有多少列，逆透视下来后，不就是都是一列了吗？当然，因为列多了，要处理的细节和步骤也自然会多一些。
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
自动迁移仅仅会创建表，缺少列和索引，并且不会改变现有列的类型或删除未使用的列以保护数据。
转自：https://yq.aliyun.com/articles/213705?utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
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