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
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？
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？
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。
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。
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
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
根据数据大屏中的图表组件内容需要，并结合当前主流的大数据存储数据库，向以下目标设备中模拟产生以下数据。
OK，回到正题。说到事务的四大特性原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），懂的人很多。但是稍微涉及细节一点，这四大特性在数据库中的实现原理是怎么样的？那就没有几个人能够答得上来了。因此，我们这篇文章着重讨论一下四大特性在Mysql中的实现原理。
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！
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。
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。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
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gorm中，要想从数据库中查找数据有多种方法，可以通过Find、Take和First来查找。但它们之间又有一些不同。本文就详细介绍下他们之间的不同。
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload：
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
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？？？
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说到事务的四大特性原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），懂的人很多。但是稍微涉及细节一点，这四大特性在数据库中的实现原理是怎么样的？那就没有几个人能够答得上来了。因此，我们这篇文章着重讨论一下四大特性在Mysql中的实现原理。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
update student set name = 'zhangsan' where id = 10
主要是解决读数据从Redis缓存，一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
索引是与效率挂钩的，所以没有索引，可能会存在问题 索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。
在平时开发过程中，数据量不超过1W条的，通常执行随机查询是通过对order进行rand操作的进行的。但是随着数据量的增加，rand严重制约了整站的访问速度。
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。
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的, 我们的增删改查操作本质上都是在访问页面, 如读取一条数据, 会把这个数据所在的页加载到内存中, 而不仅仅是这条数据本身, 这个页的默认大小是 16KB.
1、网页版：Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端：spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成：pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
es-head插件插入查询以及条件查询 1.es-head插件页面介绍 页面详细介绍 2.es-head查询语句 2.1.查询索引中的全部数据 curl命令交互，采用GET请求 语法格式： cu
本人混迹qq群2年多了，经常听到有人说“数据表太大了，需要分表”，“xxxx了，要分表”的言论，那么，到底为什么要分表？
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。
RedoLog是重要日志，是InnoDB用来做事务持久化的日志。他主要记录了事务在某个数据页上具体做了什么。它可以实现事务的crash-safe
前面几篇MySQL系列的文章介绍了索引，事务和锁相关知识，那么今天就让我们来看看当我们执行一条select语句和一条update语句的时候,MySQL要经过哪些步骤，才能返回我们想要的数据。
image.png JDBC连接MYSQL数据库： package cn.outofmemory.test;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;public class Mysql { public static void main(String arg[]) { try { Connection con = null; //定义一个MYSQL链接对象
Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”).newInstance(); 我们链接的是MYSQL数据库，所以需要一个MYSQL的数据库驱动，如果你的环境中没有安装， 可以下载：mysql-connector-java-5.1.17-bin.jar JAR包，然后放进jdk1.6.0_37\jre\lib\ext 重启eclispe 就可以在JRE系统库中看到。
JDBC连接MYSQL数据库： import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; public class Mysql { public static void main(String arg[]) { try { Connection con = null; //定义一个MYSQL链接对象 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
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？
事务(Transaction)是并发控制的基本单位。所谓的事务呢，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。
直接遍历这一行行数据，性能就是O(n)，比较慢。为了加速查询，使用了B+树来做索引，将查询性能优化到了O(lg(n))。
我们在面试的时候经常被问到你如何对数据库优化？动不动就分库分表，但是实际上有几个有分库分表的经验呢？下面我们将介绍优化数据库的各个阶段。
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
下载地址：http://dev.mysql.com/downloads/mysql/
Elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。核心思想是在多台机器上启动多个ES进程实例，组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引，如要在ES中存储一些订单数据，就应该在ES中创建一个索引，order_idx，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。ES的层级如下：index -> type -> mapping -> document -> field。
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