某酒店2000W数据 2000万开房信息 [某酒店2000w数据 ct2000(解压密码:sjisauisa是就数据8很舒适好sjjss).rar] 国内安全漏洞监测平台乌云(WooYun.org)近日发布报告,称如家.汉庭等大批酒店的2000万开房信息被第三方存储,并且因为漏洞而泄露. 该漏洞早在8月份就已经被发现并确认,随后按照标准流程通知厂商,并逐步向专家和技术人员公开,而如今已将漏洞细节公之于众,也交给了CNCERT国家互联网应急中心进行处理. 漏洞发现者称,如家.汉庭.咸阳国贸大酒店.…

前几天在博客园首页看到这个2000W数据的消息,刚好这个学期正在SQL入门,加上好奇心的驱使,把这个下载下来. 一个是600多M的CSV文件,还有一个是1.7G的SQL Server的备份文件,解压后都接近8G了,试着在sql server2000上导入一下,貌似直接就说太多了……汗 所以,只好先看看这个CSV文件了,这个解压后也接近2G了,一般的文本编辑器似乎都没辙了,excel之类的东西更是别指望了,好吧,我先承认我的电脑很差,80G的硬盘,并口,ATA/133……呃 我用HEX编辑软件查看…

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(…

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Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最 少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过 期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意 选择数据淘汰 allk…

一) 前期准备测试: 旧版的MySQL的全文索引只能用在MyISAM表格的char.varchar和text的字段上. 不过新版的MySQL5.6.24上InnoDB引擎也加入了全文索引,所以具体信息要随时关注官网, 下载mySql5.7 https://www.baidu.com/link?url=khagDiqblcdIqVeGBc4wlqAemFd5LUgs9fSUba99s2sJuvxeqY3Y3S08HEpgJ0Zphhh7LxItOZ-_eBFJf8cgX5-fmCjeNGI8onX…

  ×   缘起---闲逛博客园 前几天的时候,在某一QQ群看到一条消息“XXX酒店开房XXXBTXX迅雷BT下载”,当时是一目十行的心态浏览,目光掠过时, 第一反应我想多了~以为是XX种子(你懂的~),但并不感兴趣. 直到又回到博客园逛时,看到一篇最多评论的文章: 看看多线程的效率有多差劲! - 张浩华 - 博客园 http://www.cnblogs.com/zhhh/p/3385751.html 于是点击进去了.这时,我才回想起来,当时是自己邪想多了...... 原来是2000w条开房数据…

2000w的数据在网上搞得沸沸扬扬,作为技术宅的我们也来凑凑热闹.据了解网上有两个版一个是数据库文件另一个是CSV文件的,前者大小有好几个G后者才几百M.对于不是土豪的我们当然下载几百M的.至于在哪下载,请各位发挥吊丝精神GOOGLE一下吧,我们这里只探讨技术,呵呵.下载后解压的文件如下:数据被拆分为11个CSV文件,这样我们可以写一个简单的程序对这些文件进行简单的搜索,如搜索姓名,手机号或身份证等.一般我们会采用多线程进行处理,最简单就是每个线程处理一个文件,这个相信大家都会...所以我们这里…

redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数…

最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移.2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升.不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析.所以我需要创建一张新表,把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表: 一. 清除冗余数据,优化字段结构 2000W数据中,能作为查询条件的字段我们是预知的.所以将这部分数据单独创建新的字段,对于有规则的数据合理改变字段结构,比如身份证就是varchar(18).对于不重要的数据我们…