工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景，下面介绍几种随机获取的方法供参考。
大家好，我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入，发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor，rand，group by报错注入的笔记吧！ https://www.bejson
日志数量虽然不多，但不可能一股脑的塞给用户，难看不说，还拖累服务器性能，因而分页必不可少
1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度
在MySQL中，并不是你建立了索引，并且你在SQL中使用到了该列，MySQL就肯定会使用到那些索引的，有一些情况很可能在你不知不觉中，你就“成功的避开了”MySQL的所有索引。
rownum是oracle才有的写法，rownum在oracle中可以用于取第一条数据，或者批量写数据时限定批量写的数量等
1、现在创建游戏角色的时候，基本上都是支持角色名字随机的，以前此功能在客户端用代码实现，然后向服务器请求并验证，后来发现有时候连续几次都失败，所以改成在服务器实现。实现方法主要考虑使用mysql随机查询记录，在网上查了很多方案，然后用在了我们游戏中。
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MySQL并没有专门的中位数算法，而对于SQL不熟悉的人，书写中位数，只能通过Java等语言实现。并非推荐使用MySQL完成中位数计算，以下实现，仅为了通过算法解析的过程中，了解一些MySQL常用与不常用的功能、函数，并开拓思维。
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY进行使用。
1月22号晚上10点半，下班后愉快的坐在在回家的地铁上，心里想着周末的生活怎么安排。
关于数据库的创建等相关步骤，请参考之前的文章，这里我们只做views.py中的操作分享。
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
现如今，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显，所以要重视数据库的性能优化。
突然电话响了起来，一看是我们的一个开发同学，顿时紧张了起来，本周的版本已经发布过了，这时候打电话一般来说是线上出问题了。
在选择时间序列数据库时，最重要的考虑因素是存储和查询性能、存储空间效率和灵活的可扩展性，而InfluxDB似乎是一个不错的选择。从时间序列数据库相关的趋势数据来看，它已经超越了以前常用的RRDTool和Graphite，以压倒性的速度增长
今天，我们来简单的看一下 MySQL 的一致性、原子性和持久性问题。后面还扩展了 15 个简单的面试题，希望大家喜欢！
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：【公众号：JAVA日知录】 目录 背景 分析 数据模拟 测试 解决方案 小结 今天给大家分享个生产事故，一个由于 MySQL 分页导致的线上事故，事情是这样的～ 背景 一天晚上 10 点半，下班后愉快的坐在在回家的地铁上，心里想着周末的生活怎么安排。 突然电话响了起来，一看是我们的一个运维同学，顿时紧张了起来，本周的版本已经发布过了，这时候打电话一般来说是线上出问题了。 果然，沟通的情况是线上的一个查询数据的接口被疯狂的失去
使用自动化测试工具对产品按一定的性能指标进行测试。解决心性能平衡.给用户最好的体验。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的，而查询也是SQL语言中最复杂的，很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在，那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤，那什么情况下测试人员会查看数据库呢？ 比如有一个测试场景是注册新用户，用户在前端页面上添加了一个新用户，点击提交后，弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库： 查询user表中新增一条数据，数据字段的信息与注册信息一致； 查询password表中新增一条数据
概述 本文主要讲解如何使用pymysql库进行MySQL的管理操作。 主要讲解如何使用pymysql实现增删改查动作，并附上对应的示例。 安装pymysql pip install PyMySQL 常用对象及API 在pymysql中提供了Connection和Cursor对象来管理操作MySQL。 常用对象 Connection 代表一个与MySQL Server的socket连接，使用connect方法来创建一个连接实例。 Cursor 代表一个与MySQL数据库交互对象，使用Connection.Cu
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
我们都知道，事务具有 ACID 四个特性——原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。但你知道 MySQL 是通过什么技术手段来实现的吗？
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制，人为地制造错误条件，使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章，但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果，没有说清楚B+树的推理过程，让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程，毕竟，知其然才能知其所以然。
关系型数据库是基于关系模型的数据库，而关系模型是通过二维表来保存的，所以它的存储方式就是行列组成的表，每一列是一个字段，每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合，而实体之间存在联系，这就需要表与表之间的关联关系来体现，如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库，也就是关系型数据库。
在Python 2中，连接MySQL的库大多是使用MySQLdb，但是此库的官方并不支持Python 3，所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中，我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行，而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里，首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地，用户名为root，密码为123456，运行端口为3306。这里利用PyMySQL先连接MySQL
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
索引是一种数据结构。官方描述为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此我们针对索引的使用和优化，本质上也是基于一种特殊的数据结构进行的优化。总结下innodb的索引特点：
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
通过程序化的脚本处理，可以实现自动批量处理任务，例如任务的下发、任务的状态查询、任务的完成、业绩和产能交付的统计和结算等。通过集合 触动精灵+API接口 就可以快速实现自己想要的效果。做到自己控制自己的客户端、自己管理自己的数据，既快速又更安全。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
在性能分析之SQL性能分析（mysql）文中，全面介绍了 MySQL 常见的性能分析工具。本文将以一个案例详细展开介绍如何针对单条SQL进行性能分析。
很多新入职的小朋友可能和现在的我一样，对数据库的了解仅仅停留在建库建表增删改查这些操作，日常工作也都是用封装好的代码，别说底层原理了，数据库和系统之间是如何工作都不是很懂。
任何一个系统，分页查询都是必不可少的吧 ，MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ，你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ，常见的SQL如下
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
事情是这样的，我负责我司的报表系统，小胖是我小弟。某天他手贱误删了一条生产的数据。被用户在群里疯狂投诉质问，火急火燎的跑来问我怎么办。我特么冷汗都出来了，训斥了他一顿：蠢，蠢得都可以进博物馆了，生产的数据能随便动？
嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。
做过2B类系统的同学都知道，2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量，这不，我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化。
基本操作： 登陆：mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p mysql -uroot -p(本机不用写host) 退出mysql：ctrl+z+回车，或者exit 端口号默认是3306，但是可以通过安装目录下的配置文件修改。
一种是先排序,然后在次分组查询(默认第一条),就是最新的一条数据了（此条错误，分组mysql官方文档说明 是随机选择分组的一条，所以这么操作是不确定的），一般时间和主键id是正向关系，比如id大的插入时间就会比较大，我们可以以id为准来查询
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