一:MYSQL自定义排序函数FIELD() MySQL可以通过field()函数自定义排序,格式:field(value,str1,str2,str3,str4),value与str1.str2.str3.str4比较,返回1.2.3.4,如遇到null或者不在列表中的数据则返回0. mysql> select * from driver_log order by field(name,'Suzi','Ben','Henry'); +--------+-------+------------+-

1. FORMAT() 函数 函数用于对字段的显示进行格式化 语法: SELECT FORMAT(column_name,format) FROM table_name column_name  必需.要格式化的字段 format 必需.规定格式. 2.UCASE() 函数 UCASE 函数把字段的值转换为大写. 语法 SELECT UCASE(column_name) FROM table_name 3.LCASE() 函数 LCASE 函数把字段的值转换为小写. 语法 SELECT LCAS

概述 本文主要写给sa看的.码农就不用看了. mysql native driver(mysqlnd) 自从php5.3.0开始成为官方源代码的一部分, 用来取代传统的mysql client library(libmysql). mysqlnd是C语言写成的PHP扩展(PHP extension). php5.3.0之前,码农们操作数据库使用的mysql扩展函数(mysql_connect,mysql_query等函数), mysqli系列函数, PDO MYSQL函数,都是通过libmysq

列举出hadoop常用的一些InputFormat InputFormat是用来对我们的输入数据进行格式化的.TextInputFormat是默认的. InputFormat有哪些类型? DBInputFormat,DelegatingInputFormat,FileInputFormat,常用的就是DBInputFormat,FileInputFormat . DBInputFormat:接我们的关系型数据库的,比如mysql和oracle, FileInputFormat是和文件相关的,又有

最近,一直在纠结要不要改数据库binlog的日志格式,原先用的是row格式,导致数据库binlog日志较大,磁盘空间本来也不是很大,所以就想看看能不能改变binlog日志.在该binlog日志之前,先查询一份关于binlog日志的讲解,记录如下: 一,mysql binlog共有三种日志  statement  row mixed MySQL binlog日志有三种格式,分别为Statement,MiXED和ROW.1.Statement:每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中.优点:

本部分主要以理论为主,具体的主从搭建环境,大家可以参考博客其他部分.下面我就给大家数说主从复制那些理论的东西.说的不一定都是正确的,有不同出入的地方,欢迎大家一起交流沟通,以下我把我自己整理出来的主从复制的一些理论部分. 复制的概念 MySQL复制就是一台MySQL服务器(slave)从另一台MySQL服务器(master)进行日志的复制然后再解析日志并应用到自身 复制的应用 第一:是解决宕机带来的数据不一致,因为MySQL复制可以实时备份数据:      第二:是减轻数据库服务器的压力,多台服

通过Burpsuite结合sqlmap发现如下接口存在时间盲注

团队介绍 网易乐得DBA组,负责网易乐得电商.网易邮箱.网易技术部数据库日常运维,负责数据库私有云平台的开发和维护,负责数据库及数据库中间件Cetus的开发和测试等等. 一.窗口函数的使用场景 作为IT人士,日常工作中经常会遇到类似这样的需求: 医院看病,怎样知道上次就医距现在的时间?环比如何计算?怎么样得到各部门工资排名前N名员工列表?查找各部门每人工资占部门总工资的百分比? 对于这样的需求,使用传统的SQL实现起来比较困难.这类需求都有一个共同的特点,需要在单表中满足某些条件的记录集内部做一

==============================================# 参数==============================================autocommit事务操作中是否自动提交,如果为1则自动提交,为0则需要commit. back_logmysql服务在很短的时间内有很多的连接请求时该参数就会发挥作用. 如果短时间内有很大连接数可考虑增加该值.不过限制于系统层面的连接数. 5.6.6之前默认50, 5.6.6之后基于50+(max_co

一.前言 关于mysql主从同步,相信大家都不陌生,随着系统应用访问量逐渐增大,单台数据库读写访问压力也随之增大,当读写访问达到一定瓶颈时,将数据库的读写效率骤然下降,甚至不可用;为了解决此类问题,通常会采用mysql集群,当主库宕机后,集群会自动将一个从库升级为主库,继续对外提供服务;那么主库和从库之间的数据是如何同步的呢?本文针对MySQL 5.7版本进行下面的分析,下面随笔者一起探究一下mysql主从是如何同步的. 二.MySQL主从复制原理 为了减轻主库的压力,应该在系统应用层面做读写分

优化特定类型的查询 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊函数,有两个非常不同的作用:它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数.在统计列值时要求列值是非空的(不统计NULL). 如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式, 则统计的就是这个表达式有值的结果数. 因为很多人对NULL理解有可题, 所以这里很容易产生误解. COUNT()的另一个作用是统计结果集的行数.当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时,实际上就是在统计行数. 最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,

基于语句级的复制 binlog=statement   优点: (1)binlog文件较小. (2)日志是包含用户执行的原始SQL,方便统计和审计. (3)出现最早可binlog.兼容较好. (4)binlog方便阅读,方便故障修复.   缺点: 存在安全隐患,可能导致主从不一致. 对一些系统函数不能准确复制或是不能复制:load file().uuid().user().found rows().sysdate().     基于行级的复制 binlog=row 优点: (1)相比statem

概述 查询缓存(Query Cache,简称QC),存储SELECT语句及其产生的数据结果.闲来无事,做一下这块的总结,也做个备忘! 工作原理 查询缓存工作原理如下: 缓存SELECT操作的结果集和SQL语句,key为sql,value为查询结果集: 如果新的SELECT语句到了,以这个sql为key去缓存中查询,如果匹配,就把缓存的结果集返回: 匹配标准:与缓存的SQL语句是否完全一样,sql中字母区分大小写以及中间的空格,简单理解为存储了一个key-value结构,key为sql,value

前言 最近在给学校的社团成员进行web安全方面的培训,由于在mysql注入这一块知识点挺杂的,入门容易,精通较难,网上相对比较全的资料也比较少,大多都是一个比较散的知识点,所以我打算将我在学习过程中遇到的关于的mysql注入的内容给全部罗列出来,既方便个人之后的复习,也方便后人查找相关资料. 本文部分内容可能会直接截取其他大牛的文章,截取的内容我都会进行声明处理.如有侵权,请发email联系我(asp-php#foxmail.com)删除. 转载需注明来源+作者ID:Yunen. Mysql简介

师傅tpl!!!!! https://xz.aliyun.com/t/7169[对MYSQL注入相关内容及部分Trick的归类小结] https://www.jianshu.com/p/f2611257a292[学习笔记——从头学sql注入] https://www.smi1e.top/sql%E6%B3%A8%E5%85%A5%E7%AC%94%E8%AE%B0/[smi1e师傅的学习笔记] https://github.com/CHYbeta/Web-Security-Learning#sq

作为一个关系型数据库,MySQL内建地提供数据复制机制,这使得在使用时,可以基于其复制机制实现高可用架构等高级特性,从而使得MySQL无需借助额外的插件或其他工具就具备适用于生产环境.这是MySQL得到大面积实际应用的条件之一. 基于MySQL的复制机制,不仅可以实现数据库的高可用,还能实现如:性能扩展.异地灾备以及冷热分离等高级特性. 高可用:通过配置一定的复制机制,MySQL实现了跨主机的数据复制,从而获得一定的高可用能力,如果需要获得更高的可用性,只需要配置多个副本,或者进行级联复制就可以

MySQL补充知识 在学习完 MySQL 基础与提高内容后: 基础知识笔记: MySQL:基础语法-1 MySQL:基础语法-2 MySQL:基础语法-3 MySQL:基础语法-4 提高知识笔记: MySQL:提高笔记-1 MySQL:提高笔记-2 MySQL:提高笔记-3 MySQL:提高笔记-4 MySQL:提高笔记-5 本文主要是补充一些上述笔记中未记录的知识点 导入数据到表中 方式1:通过insert into table方式 方式2:通过加载文件的方式将数据导入到表中: 创建的表为:

1. 窗口函数概念和语法 窗口函数对一组查询行执行类似聚合的操作.然而,聚合操作将查询行分组到单个结果行,而窗口函数为每个查询行产生一个结果: 函数求值发生的行称为当前行 与发生函数求值的当前行相关的查询行组成了当前行的窗口 相比之下,窗口操作不会将一组查询行折叠到单个输出行.相反,它们为每一行生成一个结果. SELECT manufacturer, product, profit, SUM(profit) OVER() AS total_profit, SUM(profit) OVER(PAR

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

每次设置root和远程访问都容易出现问题, 总结了个通用方法, 关键在于实用 step1: # mysql -u root mysql mysql> Grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option; //增加远程访问权限mysql> UPDATE user SET Password=PASSWORD(’newpassword’) where USER=’root’;  //增加ro